Diffusers 文档
无条件图像生成
加入 Hugging Face 社区
并获得增强的文档体验
开始使用
无条件图像生成
无条件图像生成会生成看起来像是模型训练数据中随机抽样的图像，因为去噪过程不受任何额外的上下文（如文本或图像）引导。
要开始使用，请使用 DiffusionPipeline 加载 anton-l/ddpm-butterflies-128 checkpoint 以生成蝴蝶图像。DiffusionPipeline 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想要生成其他事物的图像吗？查看训练指南，了解如何训练模型以生成您自己的图像。
输出图像是一个可以保存的 PIL.Image 对象
image.save("generated_image.png")您也可以尝试使用 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产生更高质量的图像，但生成时间会更长。请随意调整此参数，看看它如何影响图像质量。
image = generator(num_inference_steps=100).images[0]
image试试下面的 Space 来生成蝴蝶的图像！
< > 更新 在 GitHub 上