「HuggingFace Diffusersにおける拡散モデルの比較と説明」

Comparison and explanation of diffusion models in HuggingFace Diffusers

DDPM、Stable Diffusion、DALL·E-2、Imagen、Kandinsky 2、SDEdit、ControlNet、InstructPix2Pix など

目次

• はじめに
• 前提条件と推奨資料
• Diffusers パイプライン
• パイプライン: DDPM (拡散モデル)
• パイプライン: Stable Diffusion テキストから画像へ
• パイプライン: Stable Diffusion 画像から画像へ (SDEdit)
• パイプライン: Stable Diffusion 画像のバリエーション
• パイプライン: Stable Diffusion アップスケール
• パイプライン: Stable Diffusion 潜在的なアップスケール
• パイプライン: unCLIP (Karlo/DALL·E-2)
• パイプライン: DeepFloyd IF (Imagen)
• パイプライン: Kandinsky
• パイプライン: ControlNet
• パイプライン: Instruct Pix2Pix
• 付録 — CLIP
• 付録 — VQGAN
• 付録 — Prompt-to-Prompt
• 結論
• 謝辞

はじめに

画像生成を含む生成AIへの関心の高まりに対応し、優れたリソースが利用可能になり始めています。以下では、いくつかの優れたリソースを紹介します。しかし、私の経験に基づくと、基礎コースを超える進展は、高度なトピックに関するリソースがより散在しているため、かなりの努力が必要です。

この記事では、Hugging Face Diffusers ライブラリから最も人気のある拡散モデルをリストアップし、そのモデルの簡単な説明、比較、および強みと弱みを紹介します。

この記事の構成は次のとおりです。まず、拡散モデルの学習を始めたばかりの方々に役立ついくつかの貴重なリソースを見直します。その後、HuggingFace パイプラインの簡単な説明を提供します。最後に、Diffusers GitHub リポジトリの Popular Tasks & Pipelines セクションにリストされている各パイプラインについて詳しく説明します。

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