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无条件图像生成
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无条件图像生成
无条件图像生成生成的是看起来像模型训练数据中随机样本的图像，因为去噪过程不受文本或图像等任何额外上下文的引导。
要开始使用，请使用 DiffusionPipeline 加载 anton-l/ddpm-butterflies-128 检查点以生成蝴蝶图像。DiffusionPipeline 会下载并缓存生成图像所需的所有模型组件。
from diffusers import DiffusionPipeline
generator = DiffusionPipeline.from_pretrained("anton-l/ddpm-butterflies-128").to("cuda")
image = generator().images[0]
image想生成其他事物的图像？请查看训练指南，了解如何训练模型以生成自己的图像。
输出图像是可保存的 PIL.Image 对象。
image.save("generated_image.png")您还可以尝试使用 num_inference_steps 参数，该参数控制去噪步骤的数量。更多的去噪步骤通常会生成更高质量的图像，但生成时间会更长。您可以随意调整此参数，看看它如何影响图像质量。
image = generator(num_inference_steps=100).images[0]
image尝试下面的 Space 来生成蝴蝶图像！
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