diffusers Public 🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch and FLAX. Python 28.9k 6k datasets Public 🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for ML models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation tools Pytho...
针对这个项目,我们使用微软的FaceSynthetics数据集: 这是一个包含了 10 万合成人脸的数据集。你可能会想到其它一些人脸数据集,比如Celeb-A HQ和FFHQ,但这个项目我们决定还是采用合成人脸。 这里的FaceSynthetics数据集看起来是个不错的选择: 它包含了真实的人脸图片,同时也包含了被标注过的人脸特征点(按照 iBUG 68 ...
文生图起来之后呢,我们又对扩散模型做了一个类似的库,叫做 diffusers,把扩散模型都收录进来。这是我们库的主要两个产品;另外做的一个产品就是 Hugging Face Hub。Hugging face.co。我分享下屏幕。 和Github 比较像,有几个板块。 1)模型:有 models, 有各种各样的模型,我们现在已经有 15 万的模型了。大家如果...
Hugging Face Spaces 现已支持使用 A100 GPU，用户享受超快速机器学习推理，自助开通的价格为每小时 4.13 美元，企业客户更可以享受更低的价格。此外，未来几个月，Spaces 还将提供更多用于机器学习的超酷硬件，如果您有特定的需求，可以给我们留言。macOS 上的 Diffusers 应用现已发布 (而且还开源了)基于隐私保障...
Hugging Face Spaces 现已支持使用 A100 GPU,用户享受超快速机器学习推理,自助开通的价格为每小时 4.13 美元,企业客户更可以享受更低的价格。此外,未来几个月,Spaces 还将提供更多用于机器学习的超酷硬件,如果您有特定的需求,可以给我们留言。 macOS 上的 Diffusers 应用现已发布 (而且还开源了) 基于隐私保障设计,...
Chat UI 是我们 HuggingChat 应用背后的代码库，现已在 GitHub 上开源。来这里:https://github.com/huggingface/chat-ui/ JAX/Diffusers 获奖作品 上个月初，我们联合很多合作伙伴发布了 JAX/Diffusers 社区冲刺 🚀 活动，本月初活动已经成功落下帷幕并评选出了前三名，他们分别是：🏠 @BertChristiaens @nahid...
Transformers也成了GitHub上增长最快的项目。Hugging Face继续开发了并开源了其他一系列的机器学习工具：Datasets、Tokenizer、Diffusers……这些工具也规范了AI开发的流程，在Hugging Face之前，可以说AI开发以研究人员为主，没有一套规范的工程化方法，Hugging Face则提供了完善的AI工具集并建立了一套事实标准，也使得更多...
Hugging Face Spaces 现已支持使用 A100 GPU,用户享受超快速机器学习推理,自助开通的价格为每小时 4.13 美元,企业客户更可以享受更低的价格。此外,未来几个月,Spaces 还将提供更多用于机器学习的超酷硬件,如果您有特定的需求,可以给我们留言。 macOS 上的 Diffusers 应用现已发布 (而且还开源了) 基于隐私保障设计,...
开源仓库地址:https://github.com/huggingface/disaggregators Space 应用地址:https://huggingface.co/spaces/society-ethics/disaggregators 🤗Transformers 现已支持视频分类 只需三行代码,你就可以通过 🤗Transformers 来进行视频分类了! 🧨diffusers 库 v0.10.0 正式发布 ...
Hugging Face Diffusion Models CourseIn this free course, you will:👩🎓 Study the theory behind diffusion models 🧨 Learn how to generate images and audio with the popular 🤗 Diffusers library 🏋️♂️ Train your own diffusion models from scratch 📻 Fine-tune existing ...