Confrontare e spiegare i modelli di diffusione in HuggingFace Diffusers
Confrontare e spiegare modelli di diffusione in HuggingFace Diffusers
DDPM, Diffusione Stabile, DALL·E-2, Imagen, Kandinsky 2, SDEdit, ControlNet, InstructPix2Pix e altro
Indice
- Introduzione
- Prerequisiti e Materiali Suggeriti
- Pipeline Diffusers
- Pipeline: DDPM (Modelli di Diffusione)
- Pipeline: Diffusione Stabile Testo-Immagine
- Pipeline: Diffusione Stabile Immagine-Immagine (SDEdit)
- Pipeline: Diffusione Stabile Variante Immagine
- Pipeline: Diffusione Stabile Ingrandimento
- Pipeline: Diffusione Stabile Ingrandimento Latente
- Pipeline: unCLIP (Karlo/DALL·E-2)
- Pipeline: DeepFloyd IF (Imagen)
- Pipeline: Kandinsky
- Pipeline: ControlNet
- Pipeline: Instruct Pix2Pix
- Appendice — CLIP
- Appendice — VQGAN
- Appendice — Prompt-to-Prompt
- Conclusioni
- Riconoscimenti
Introduzione
Abbracciando l’interesse sempre crescente per l’IA generativa, inclusa la generazione di immagini, stanno diventando disponibili molte risorse eccellenti, alcune delle quali saranno evidenziate di seguito. Tuttavia, sulla base della mia esperienza, progredire oltre i corsi fondamentali richiede un notevole sforzo, poiché le risorse su argomenti avanzati diventano più disperse.
In questo articolo, elencheremo i modelli di diffusione più popolari della libreria Diffusers di Hugging Face, che è lo strumento principale per utilizzare questa tecnologia. Forniremo brevi spiegazioni di questi modelli, li confronteremo e ne delineeremo punti di forza e debolezze.
La struttura di questo articolo è la seguente: inizieremo con una revisione di alcune risorse preziose per coloro che stanno iniziando a studiare i modelli di diffusione. Successivamente, forniremo una breve spiegazione delle pipeline di HuggingFace. Infine, approfondiremo ciascuna delle pipeline elencate nella sezione “Popular Tasks & Pipelines” del repository GitHub di Diffusers.
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