Comparando y explicando los modelos de difusión en los Difusores de HuggingFace

Comparación y explicación de modelos de difusión en los Difusores de HuggingFace

DDPM, Difusión Estable, DALL·E-2, Imagen, Kandinsky 2, SDEdit, ControlNet, InstructPix2Pix y más

Imagen generada con Difusores. Continúa leyendo para descubrir cómo y la teoría detrás.

Tabla de contenidos

  • Introducción
  • Requisitos previos y materiales sugeridos
  • Pipelines de los difusores
  • Difusión: DDPM (Modelos de difusión)
  • Difusión: Texto a imagen estable
  • Difusión: Imagen a imagen estable (SDEdit)
  • Difusión: Variación de imagen estable
  • Difusión: Ampliación de imagen estable
  • Difusión: Ampliación latente de imagen estable
  • Difusión: unCLIP (Karlo/DALL·E-2)
  • Difusión: DeepFloyd IF (Imagen)
  • Difusión: Kandinsky
  • Difusión: ControlNet
  • Difusión: Instruct Pix2Pix
  • Apéndice – CLIP
  • Apéndice – VQGAN
  • Apéndice – Prompt-to-Prompt
  • Conclusiones
  • Agradecimientos

Introducción

Aprovechando el creciente interés en la IA generativa, incluida la generación de imágenes, cada vez hay más recursos excelentes disponibles, algunos de los cuales destacaré a continuación. Sin embargo, en base a mi experiencia, avanzar más allá de los cursos fundamentales requiere un esfuerzo significativo, ya que los recursos sobre temas avanzados están más dispersos.

En este artículo, enumeraremos los modelos de difusión más populares de la biblioteca Diffusers de Hugging Face, que es la herramienta principal para utilizar esta tecnología. Proporcionaremos explicaciones breves de estos modelos, los compararemos y delinearemos sus fortalezas y debilidades.

La estructura de este artículo es la siguiente: comenzaremos revisando algunos recursos valiosos para aquellos que recién comienzan a estudiar modelos de difusión. Después, proporcionaremos una breve explicación de los pipelines de HuggingFace. Finalmente, profundizaremos en cada pipeline enumerado en la sección Tareas populares y Pipelines del repositorio de Diffusers en GitHub.

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