#
🧨 Diffusers

🤗 Diffusers는 사전학습된 비전 및 오디오 확산 모델을 제공하고, 추론 및 학습을 위한 모듈식 도구 상자 역할을 합니다.

보다 정확하게, 🤗 Diffusers는 다음을 제공합니다:

- 단 몇 줄의 코드로 추론을 실행할 수 있는 최신 확산 파이프라인을 제공합니다. (Using Diffusers를 살펴보세요) 지원되는 모든 파이프라인과 해당 논문에 대한 개요를 보려면 Pipelines을 살펴보세요.
- 추론에서 속도 vs 품질의 절충을 위해 상호교환적으로 사용할 수 있는 다양한 노이즈 스케줄러를 제공합니다. 자세한 내용은 Schedulers를 참고하세요.
- UNet과 같은 여러 유형의 모델을 end-to-end 확산 시스템의 구성 요소로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Models을 참고하세요.
- 가장 인기있는 확산 모델 테스크를 학습하는 방법을 보여주는 예제들을 제공합니다. 자세한 내용은 Training를 참고하세요.

##
🧨 Diffusers 파이프라인

다음 표에는 공시적으로 지원되는 모든 파이프라인, 관련 논문, 직접 사용해 볼 수 있는 Colab 노트북(사용 가능한 경우)이 요약되어 있습니다.

Pipeline | Paper | Tasks | Colab
--- | --- | --- | ---
alt_diffusion | AltDiffusion | Image-to-Image Text-Guided Generation |
audio_diffusion | Audio Diffusion | Unconditional Audio Generation |
cycle_diffusion | Cycle Diffusion | Image-to-Image Text-Guided Generation |
dance_diffusion | Dance Diffusion | Unconditional Audio Generation |
ddpm | Denoising Diffusion Probabilistic Models | Unconditional Image Generation |
ddim | Denoising Diffusion Implicit Models | Unconditional Image Generation |
latent_diffusion | High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models | Text-to-Image Generation |
latent_diffusion | High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models | Super Resolution Image-to-Image |
latent_diffusion_uncond | High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models | Unconditional Image Generation |
paint_by_example | Paint by Example: Exemplar-based Image Editing with Diffusion Models | Image-Guided Image Inpainting |
pndm | Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds | Unconditional Image Generation |
score_sde_ve | Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations | Unconditional Image Generation |
score_sde_vp | Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations | Unconditional Image Generation |
stable_diffusion | Stable Diffusion | Text-to-Image Generation |
stable_diffusion | Stable Diffusion | Image-to-Image Text-Guided Generation |
stable_diffusion | Stable Diffusion | Text-Guided Image Inpainting |
stable_diffusion_2 | Stable Diffusion 2 | Text-to-Image Generation |
stable_diffusion_2 | Stable Diffusion 2 | Text-Guided Image Inpainting |
stable_diffusion_2 | Stable Diffusion 2 | Text-Guided Super Resolution Image-to-Image |
stable_diffusion_safe | Safe Stable Diffusion | Text-Guided Generation |
stochastic_karras_ve | Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models | Unconditional Image Generation |
unclip | Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents | Text-to-Image Generation |
versatile_diffusion | Versatile Diffusion: Text, Images and Variations All in One Diffusion Model | Text-to-Image Generation |
versatile_diffusion | Versatile Diffusion: Text, Images and Variations All in One Diffusion Model | Image Variations Generation |
versatile_diffusion | Versatile Diffusion: Text, Images and Variations All in One Diffusion Model | Dual Image and Text Guided Generation |
vq_diffusion | Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis | Text-to-Image Generation |

참고: 파이프라인은 해당 문서에 설명된 대로 확산 시스템을 사용한 방법에 대한 간단한 예입니다.