diffusers/pr_12403/zh/_app/immutable/nodes/3.9ce31197.js

import{s as Hp,o as _p,n as Ip}from"../chunks/scheduler.5c93273d.js";import{S as Lp,i as jp,g as f,s,r as o,A as Gp,h as p,f as l,c as n,j as vl,u as a,x as u,k as Jl,y as $,a as i,v as m,d as r,t as T,w}from"../chunks/index.e43dd92b.js";import{C as h}from"../chunks/CodeBlock.6896320e.js";import{H as g,E as Zp}from"../chunks/getInferenceSnippets.161194d2.js";import{H as Vp,a as xp}from"../chunks/HfOption.d50154c3.js";function Pp(H){let d,U='通过向Diffusers<a href="https://github.com/huggingface/diffusers" rel="nofollow">代码库</a>提交拉取请求来分享GitHub pipeline，将one_step_unet.py文件添加到<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/community" rel="nofollow">examples/community</a>子文件夹中。';return{c(){d=f("p"),d.innerHTML=U},l(M){d=p(M,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(d)!=="svelte-to1fu5"&&(d.innerHTML=U)},m(M,b){i(M,d,b)},p:Ip,d(M){M&&l(d)}}}function Bp(H){let d,U="通过在Hub上创建模型仓库并上传one_step_unet.py文件来分享Hub pipeline。";return{c(){d=f("p"),d.textContent=U},l(M){d=p(M,"P",{"data-svelte-h":!0}),u(d)!=="svelte-xi3bpe"&&(d.textContent=U)},m(M,b){i(M,d,b)},p:Ip,d(M){M&&l(d)}}}function Rp(H){let d,U,M,b;return d=new xp({props:{id:"pipeline类型",option:"GitHub pipeline",$$slots:{default:[Pp]},$$scope:{ctx:H}}}),M=new xp({props:{id:"pipeline类型",option:"Hub pipeline",$$slots:{default:[Bp]},$$scope:{ctx:H}}}),{c(){o(d.$$.fragment),U=s(),o(M.$$.fragment)},l(J){a(d.$$.fragment,J),U=n(J),a(M.$$.fragment,J)},m(J,C){m(d,J,C),i(J,U,C),m(M,J,C),b=!0},p(J,C){const v={};C&2&&(v.$$scope={dirty:C,ctx:J}),d.$set(v);const xl={};C&2&&(xl.$$scope={dirty:C,ctx:J}),M.$set(xl)},i(J){b||(r(d.$$.fragment,J),r(M.$$.fragment,J),b=!0)},o(J){T(d.$$.fragment,J),T(M.$$.fragment,J),b=!1},d(J){J&&l(U),w(d,J),w(M,J)}}}function Np(H){let d,U,M,b,J,C,v,xl="我们❤️来自开源社区的贡献！欢迎所有人参与，所有类型的贡献——不仅仅是代码——都受到重视和赞赏。回答问题、帮助他人、主动交流以及改进文档对社区都极具价值，所以如果您愿意参与，请不要犹豫！",Hl,P,yn='我们鼓励每个人先在公开Discord频道里打招呼👋。在那里我们讨论扩散模型的最新趋势、提出问题、展示个人项目、互相协助贡献，或者只是闲聊☕。<a href="https://Discord.gg/G7tWnz98XR"><img alt="加入Discord社区" src="https://img.shields.io/discord/823813159592001537?color=5865F2&amp;logo=discord&amp;logoColor=white"/></a>',_l,B,vn='无论您选择以何种方式贡献，我们都致力于成为一个开放、友好、善良的社区。请阅读我们的<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/CODE_OF_CONDUCT.md" rel="nofollow">行为准则</a>，并在互动时注意遵守。我们也建议您了解指导本项目的<a href="https://huggingface.co/docs/diffusers/conceptual/ethical_guidelines" rel="nofollow">伦理准则</a>，并请您遵循同样的透明度和责任原则。',Ll,R,xn="我们高度重视社区的反馈，所以如果您认为自己有能帮助改进库的有价值反馈，请不要犹豫说出来——每条消息、评论、issue和拉取请求（PR）都会被阅读和考虑。",jl,N,Gl,k,In="您可以通过多种方式做出贡献，从在issue和讨论区回答问题，到向核心库添加新的diffusion模型。",Zl,A,Hn="下面我们按难度升序列出不同的贡献方式，所有方式对社区都很有价值：",Vl,W,_n='<li><ol><li>在<a href="https://discuss.huggingface.co/c/discussion-related-to-httpsgithubcomhuggingfacediffusers" rel="nofollow">Diffusers讨论论坛</a>或<a href="https://discord.gg/G7tWnz98XR" rel="nofollow">Discord</a>上提问和回答问题</li></ol></li> <li><ol start="2"><li>在<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new/choose" rel="nofollow">GitHub Issues标签页</a>提交新issue，或在<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/discussions/new/choose" rel="nofollow">GitHub Discussions标签页</a>发起新讨论</li></ol></li> <li><ol start="3"><li>在<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues" rel="nofollow">GitHub Issues标签页</a>解答issue，或在<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/discussions" rel="nofollow">GitHub Discussions标签页</a>参与讨论</li></ol></li> <li><ol start="4"><li>解决标记为”Good first issue”的简单问题，详见<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22good+first+issue%22" rel="nofollow">此处</a></li></ol></li> <li><ol start="5"><li>参与<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/docs/source" rel="nofollow">文档</a>建设</li></ol></li> <li><ol start="6"><li>贡献<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3Acommunity-examples" rel="nofollow">社区Pipeline</a></li></ol></li> <li><ol start="7"><li>完善<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples" rel="nofollow">示例代码</a></li></ol></li> <li><ol start="8"><li>解决标记为”Good second issue”的中等难度问题，详见<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22Good+second+issue%22" rel="nofollow">此处</a></li></ol></li> <li><ol start="9"><li>添加新pipeline/模型/调度器，参见<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22New+pipeline%2Fmodel%22" rel="nofollow">“New Pipeline/Model”</a>和<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22New+scheduler%22" rel="nofollow">“New scheduler”</a>类issue。此类贡献请先阅读<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/PHILOSOPHY.md" rel="nofollow">设计哲学</a></li></ol></li>',Pl,X,Ln="重申：<strong>所有贡献对社区都具有重要价值。</strong>下文将详细说明各类贡献方式。",Bl,F,jn='对于4-9类贡献，您需要提交PR（拉取请求），具体操作详见<a href="#how-to-open-a-pr">如何提交PR</a>章节。',Rl,Q,Nl,E,Gn='任何与Diffusers库相关的问题或讨论都可以发布在<a href="https://discuss.huggingface.co/c/discussion-related-to-httpsgithubcomhuggingfacediffusers/" rel="nofollow">官方论坛</a>或<a href="https://discord.gg/G7tWnz98XR" rel="nofollow">Discord频道</a>，包括但不限于：',kl,D,Zn="<li>分享训练/推理实验报告</li> <li>展示个人项目</li> <li>咨询非官方训练示例</li> <li>项目提案</li> <li>通用反馈</li> <li>论文解读</li> <li>基于Diffusers库的个人项目求助</li> <li>一般性问题</li> <li>关于diffusion模型的伦理讨论</li> <li>…</li>",Al,z,Vn=`论坛/Discord上的每个问题都能促使社区公开分享知识，很可能帮助未来遇到相同问题的初学者。请务必提出您的疑问。
同样地，通过回答问题您也在为社区创造公共知识文档，这种贡献极具价值。`,Wl,S,Pn="<strong>请注意</strong>：提问/回答时投入的精力越多，产生的公共知识质量就越高。精心构建的问题与专业解答能形成高质量知识库，而表述不清的问题则可能降低讨论价值。",Xl,Y,Bn=`低质量的问题或回答会降低公共知识库的整体质量。<br/>
简而言之，高质量的问题或回答应具备<em>精确性</em>、<em>简洁性</em>、<em>相关性</em>、<em>易于理解</em>、<em>可访问性</em>和<em>格式规范/表述清晰</em>等特质。更多详情请参阅<a href="#how-to-write-a-good-issue">如何提交优质议题</a>章节。`,Fl,q,Rn=`<strong>关于渠道的说明</strong>：<br/> <a href="https://discuss.huggingface.co/c/discussion-related-to-httpsgithubcomhuggingfacediffusers/63" rel="nofollow"><em>论坛</em></a>的内容能被谷歌等搜索引擎更好地收录，且帖子按热度而非时间排序，便于查找历史问答。此外，论坛内容更容易被直接链接引用。<br/>
而<em>Discord</em>采用即时聊天模式，适合快速交流。虽然在Discord上可能更快获得解答，但信息会随时间淹没，且难以回溯历史讨论。因此我们强烈建议在论坛发布优质问答，以构建可持续的社区知识库。若Discord讨论产生有价值结论，建议将成果整理发布至论坛以惠及更多读者。`,Ql,O,El,K,Nn="🧨 Diffusers库的稳健性离不开用户的问题反馈，感谢您的报错。",Dl,ee,kn=`请注意：GitHub议题仅限处理与Diffusers库代码直接相关的技术问题、错误报告、功能请求或库设计反馈。<br/>
简言之，<strong>与Diffusers库代码（含文档）无关</strong>的内容应发布至<a href="https://discuss.huggingface.co/c/discussion-related-to-httpsgithubcomhuggingfacediffusers/63" rel="nofollow">论坛</a>或<a href="https://discord.gg/G7tWnz98XR" rel="nofollow">Discord</a>。`,zl,te,An="<strong>提交新议题时请遵循以下准则</strong>：",Sl,le,Wn='<li>确认是否已有类似议题（使用GitHub议题页的搜索栏）</li> <li>请勿在现有议题下追加新问题。若存在高度关联议题，应新建议题并添加相关链接</li> <li>确保使用英文提交。非英语用户可通过<a href="https://www.deepl.com/translator" rel="nofollow">DeepL</a>等免费工具翻译</li> <li>检查升级至最新Diffusers版本是否能解决问题。提交前请确认<code>python -c &quot;import diffusers; print(diffusers.__version__)&quot;</code>显示的版本号不低于最新版本</li> <li>记请记住，你在提交新issue时投入的精力越多，得到的回答质量就越高，Diffusers项目的整体issue质量也会越好。</li>',Yl,ie,Xn="新issue通常包含以下内容：",ql,se,Ol,ne,Fn="错误报告应始终包含可复现的代码片段，并尽可能简洁明了。具体而言：",Kl,fe,Qn='<li>尽量缩小问题范围，<strong>不要直接粘贴整个代码文件</strong></li> <li>规范代码格式</li> <li>除Diffusers依赖库外，不要包含其他外部库</li> <li><strong>务必</strong>提供环境信息：可在终端运行<code>diffusers-cli env</code>命令，然后将显示的信息复制到issue中</li> <li>详细说明问题。如果读者不清楚问题所在及其影响，就无法解决问题</li> <li><strong>确保</strong>读者能以最小成本复现问题。如果代码片段因缺少库或未定义变量而无法运行，读者将无法提供帮助。请确保提供的可复现代码尽可能精简，可直接复制到Python shell运行</li> <li>如需特定模型/数据集复现问题，请确保读者能获取这些资源。可将模型/数据集上传至<a href="https://huggingface.co" rel="nofollow">Hub</a>便于下载。尽量保持模型和数据集体积最小化，降低复现难度</li>',ei,pe,En='更多信息请参阅<a href="#how-to-write-a-good-issue">如何撰写优质issue</a>章节。',ti,ue,Dn='提交错误报告请点击<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new?assignees=&amp;labels=bug&amp;projects=&amp;template=bug-report.yml" rel="nofollow">此处</a>。',li,oe,ii,ae,zn="优质的功能请求应包含以下要素：",si,me,Sn="<li>首先说明动机：</li>",ni,re,Yn="<li>是否与库的使用痛点相关？若是，请解释原因，最好提供演示问题的代码片段</li> <li>是否因项目需求产生？我们很乐意了解详情！</li> <li>是否是你已实现且认为对社区有价值的功能？请说明它为你解决了什么问题</li>",fi,_,qn="<li>用<strong>完整段落</strong>描述功能特性</li> <li>提供<strong>代码片段</strong>演示预期用法</li> <li>如涉及论文，请附上链接</li> <li>可补充任何有助于理解的辅助材料（示意图、截图等）</li>",pi,Te,On='提交功能请求请点击<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new?assignees=&amp;labels=&amp;template=feature_request.md&amp;title=" rel="nofollow">此处</a>。',ui,we,oi,de,Kn=`关于库设计的反馈（无论正面还是负面）能极大帮助核心维护者打造更友好的库。要了解当前设计理念，请参阅<a href="https://huggingface.co/docs/diffusers/conceptual/philosophy" rel="nofollow">此文档</a>如果您认为某个设计选择与当前理念不符，请说明原因及改进建议。如果某个设计选择因过度遵循理念而限制了使用场景，也请解释原因并提出调整方案。<br/>
若某个设计对您特别实用，请同样留下备注——这对未来的设计决策极具参考价值。`,ai,Je,ef='您可通过<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new?assignees=&amp;labels=&amp;template=feedback.md&amp;title=" rel="nofollow">此链接</a>提交设计反馈。',mi,Me,ri,ge,tf="技术问题主要涉及库代码的实现逻辑或特定功能模块的作用。提问时请务必：",Ti,he,lf="<li>附上相关代码链接</li> <li>详细说明难以理解的具体原因</li>",wi,$e,sf='技术问题提交入口：<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new?assignees=&amp;labels=bug&amp;template=bug-report.yml" rel="nofollow">点击此处</a>',di,Ue,Ji,ce,nf="若diffusion模型社区发布了您希望集成到Diffusers库的新模型、pipeline或调度器，请提供以下信息：",Mi,be,ff="<li>简要说明并附论文或发布链接</li> <li>开源实现链接（如有）</li> <li>模型权重下载链接（如已公开）</li>",gi,Ce,pf="若您愿意参与开发，请告知我们以便指导。另请尝试通过GitHub账号标记原始组件作者。",hi,ye,uf='提案提交地址：<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new?assignees=&amp;labels=New+model%2Fpipeline%2Fscheduler&amp;template=new-model-addition.yml" rel="nofollow">新建请求</a>',$i,ve,Ui,xe,of="回答GitHub问题可能需要Diffusers的技术知识，但我们鼓励所有人尝试参与——即使您对答案不完全正确。高质量回答的建议：",ci,Ie,af="<li>保持简洁精炼</li> <li>严格聚焦问题本身</li> <li>提供代码/论文等佐证材料</li> <li>优先用代码说话：若代码片段能解决问题，请提供完整可复现代码</li>",bi,He,mf="许多问题可能存在离题、重复或无关情况。您可以通过以下方式协助维护者：",Ci,_e,rf='<li>引导提问者精确描述问题</li> <li>标记重复issue并附原链接</li> <li>推荐用户至<a href="https://discuss.huggingface.co/c/discussion-related-to-httpsgithubcomhuggingfacediffusers/63" rel="nofollow">论坛</a>或<a href="https://discord.gg/G7tWnz98XR" rel="nofollow">Discord</a></li>',yi,Le,Tf="在确认提交的Bug报告正确且需要修改源代码后，请继续阅读以下章节内容。",vi,je,wf='以下所有贡献都需要提交PR（拉取请求）。具体操作步骤详见<a href="#how-to-open-a-pr">如何提交PR</a>章节。',xi,Ge,Ii,Ze,df='标有<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22good+first+issue%22" rel="nofollow">Good first issue</a>标签的问题通常已说明解决方案建议，便于修复。若该问题尚未关闭且您想尝试解决，只需留言”我想尝试解决这个问题”。通常有三种情况：',Hi,Ve,Jf="<li>a.) 问题描述已提出解决方案。若您认可该方案，可直接提交PR或草稿PR进行修复</li> <li>b.) 问题描述未提出解决方案。您可询问修复建议，Diffusers团队会尽快回复。若有成熟解决方案，也可直接提交PR</li> <li>c.) 已有PR但问题未关闭。若原PR停滞，可新开PR并关联原PR（开源社区常见现象）。若PR仍活跃，您可通过建议、审查或协作等方式帮助原作者</li>",_i,Pe,Li,Be,Mf="优秀库<strong>必然</strong>拥有优秀文档！官方文档是新用户的首要接触点，因此文档贡献具有<strong>极高价值</strong>。贡献形式包括：",ji,Re,gf="<li>修正拼写/语法错误</li> <li>修复文档字符串格式错误（如显示异常或链接失效）</li> <li>修正文档字符串中张量的形状/维度描述</li> <li>优化晦涩或错误的说明</li> <li>更新过时代码示例</li> <li>文档翻译</li>",Gi,Ne,hf='<a href="https://huggingface.co/docs/diffusers/index" rel="nofollow">官方文档页面</a>所有内容均属可修改范围，对应<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/docs/source" rel="nofollow">文档源文件</a>可进行编辑。修改前请查阅<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/docs" rel="nofollow">验证说明</a>。',Zi,ke,Vi,L,$f='<p>阅读<a href="../using-diffusers/custom_pipeline_overview#community-pipelines">社区流程</a>指南了解GitHub与Hugging Face Hub社区流程的区别。若想了解我们设立社区流程的原因，请查看GitHub Issue <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues/841" rel="nofollow">#841</a>（简而言之，我们无法维护diffusion模型所有可能的推理使用方式，但也不希望限制社区构建这些流程）。</p>',Pi,Ae,Uf="贡献社区流程是向社区分享创意与成果的绝佳方式。您可以在<code>DiffusionPipeline</code>基础上构建流程，任何人都能通过设置<code>custom_pipeline</code>参数加载使用。本节将指导您创建一个简单的”单步”流程——UNet仅执行单次前向传播并调用调度器一次。",Bi,We,cf="<li><p>为社区流程创建one_step_unet.py文件。只要用户已安装相关包，该文件可包含任意所需包。确保仅有一个继承自<code>DiffusionPipeline</code>的流程类，用于从Hub加载模型权重和调度器配置。在<code>__init__</code>函数中添加UNet和调度器。</p> <p>同时添加<code>register_modules</code>函数，确保您的流程及其组件可通过<code>save_pretrained()</code>保存。</p></li>",Ri,Xe,Ni,j,bf="<li>在前向传播中（建议定义为<code>__call__</code>），可添加任意功能。对于”单步”流程，创建随机图像并通过设置<code>timestep=1</code>调用UNet和调度器一次。</li>",ki,Fe,Ai,Qe,Cf="现在您可以通过传入UNet和调度器来运行流程，若流程结构相同也可加载预训练权重。",Wi,Ee,Xi,De,yf="您可以选择将pipeline作为GitHub社区pipeline或Hub社区pipeline进行分享。",Fi,G,Qi,ze,Ei,Se,vf='Diffusers训练示例是位于<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples" rel="nofollow">examples</a>目录下的训练脚本集合。',Di,Ye,xf="我们支持两种类型的训练示例：",zi,qe,If="<li>官方训练示例</li> <li>研究型训练示例</li>",Si,Oe,Hf=`研究型训练示例位于<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/research_projects" rel="nofollow">examples/research_projects</a>，而官方训练示例包含<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples" rel="nofollow">examples</a>目录下除<code>research_projects</code>和<code>community</code>外的所有文件夹。
官方训练示例由Diffusers核心维护者维护，研究型训练示例则由社区维护。
这与<a href="#6-contribute-a-community-pipeline">6. 贡献社区pipeline</a>中关于官方pipeline与社区pipeline的原因相同：核心维护者不可能维护diffusion模型的所有可能训练方法。
如果Diffusers核心维护者和社区认为某种训练范式过于实验性或不够普及，相应训练代码应放入<code>research_projects</code>文件夹并由作者维护。`,Yi,Ke,_f="官方训练和研究型示例都包含一个目录，其中含有一个或多个训练脚本、<code>requirements.txt</code>文件和<code>README.md</code>文件。用户使用时需要先克隆代码库：",qi,et,Oi,tt,Lf="并安装训练所需的所有额外依赖：",Ki,lt,es,it,jf='因此添加示例时，<code>requirements.txt</code>文件应定义训练示例所需的所有pip依赖项，安装完成后用户即可运行示例训练脚本。可参考<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/dreambooth/requirements.txt" rel="nofollow">DreamBooth的requirements.txt文件</a>。',ts,st,Gf="<li>运行示例所需的所有代码应集中在单个Python文件中</li> <li>用户应能通过命令行<code>python &lt;your-example&gt;.py --args</code>直接运行示例</li> <li><strong>示例</strong>应保持简洁，主要展示如何使用Diffusers进行训练。示例脚本的目的<strong>不是</strong>创建最先进的diffusion模型，而是复现已知训练方案，避免添加过多自定义逻辑。因此，这些示例也力求成为优质的教学材料。</li>",ls,nt,Zf=`提交示例时，强烈建议参考现有示例（如<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/dreambooth/train_dreambooth.py" rel="nofollow">dreambooth</a>）来了解规范格式。<br/>
我们强烈建议贡献者使用<a href="https://github.com/huggingface/accelerate" rel="nofollow">Accelerate库</a>，因其与Diffusers深度集成。<br/>
当示例脚本完成后，请确保添加详细的<code>README.md</code>说明使用方法，包括：`,is,ft,Vf='<li>运行示例的具体命令（示例参见<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/dreambooth#running-locally-with-pytorch" rel="nofollow">此处</a>）</li> <li>训练结果链接（日志/模型等），展示用户可预期的效果（示例参见<a href="https://api.wandb.ai/report/patrickvonplaten/xm6cd5q5" rel="nofollow">此处</a>）</li> <li>若添加非官方/研究性训练示例，<strong>必须注明</strong>维护者信息（含Git账号），格式参照<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/research_projects/intel_opts#diffusers-examples-with-intel-optimizations" rel="nofollow">此处</a></li>',ss,pt,Pf='贡献官方训练示例时，还需在对应目录添加测试文件（如<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/dreambooth/test_dreambooth.py" rel="nofollow">examples/dreambooth/test_dreambooth.py</a>），非官方示例无需此步骤。',ns,ut,fs,ot,Bf=`标有<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22Good+second+issue%22" rel="nofollow">Good second issue</a>标签的问题通常比<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22good+first+issue%22" rel="nofollow">Good first issues</a>更复杂。<br/>
这类问题的描述通常不会提供详细解决指引，需要贡献者对库有较深理解。<br/>
若您想解决此类问题，可直接提交PR并关联对应issue。若已有未合并的PR，请分析原因后提交改进版。需注意，Good second issue类PR的合并难度通常高于good first issues。在需要帮助的时候请不要犹豫，大胆的向核心维护者询问。`,ps,at,us,mt,Rf="管道（pipelines）、模型（models）和调度器（schedulers）是Diffusers库中最重要的组成部分。它们提供了对最先进diffusion技术的便捷访问，使得社区能够构建强大的生成式AI应用。",os,rt,Nf="通过添加新的模型、管道或调度器，您可能为依赖Diffusers的任何用户界面开启全新的强大用例，这对整个生成式AI生态系统具有巨大价值。",as,Tt,kf="Diffusers针对这三类组件都有一些开放的功能请求——如果您还不确定要添加哪个具体组件，可以浏览以下链接：",ms,wt,Af='<li><a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22New+pipeline%2Fmodel%22" rel="nofollow">模型或管道</a></li> <li><a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22New+scheduler%22" rel="nofollow">调度器</a></li>',rs,dt,Wf='在添加任何组件之前，强烈建议您阅读<a href="philosophy">设计哲学指南</a>，以更好地理解这三类组件的设计理念。请注意，如果添加的模型、调度器或管道与我们的设计理念存在严重分歧，我们将无法合并，因为这会导致API不一致。如果您从根本上不同意某个设计选择，请改为提交<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new?assignees=&amp;labels=&amp;template=feedback.md&amp;title=" rel="nofollow">反馈问题</a>，以便讨论是否应该更改库中的特定设计模式/选择，以及是否更新我们的设计哲学。保持库内的一致性对我们非常重要。',Ts,Jt,Xf="请确保在PR中添加原始代码库/论文的链接，并最好直接在PR中@原始作者，以便他们可以跟踪进展并在有疑问时提供帮助。",ws,Mt,Ff="如果您在PR过程中遇到不确定或卡住的情况，请随时留言请求初步审查或帮助。",ds,gt,Js,ht,Qf="在添加任何管道、模型或调度器代码时，理解<code># Copied from</code>机制是独特且重要的。您会在整个Diffusers代码库中看到这种机制，我们使用它的原因是为了保持代码库易于理解和维护。用<code># Copied from</code>机制标记代码会强制标记的代码与复制来源的代码完全相同。这使得每当您运行<code>make fix-copies</code>时，可以轻松更新并将更改传播到多个文件。",Ms,$t,Ef="例如，在下面的代码示例中，<code>StableDiffusionPipelineOutput</code>是原始代码，而<code>AltDiffusionPipelineOutput</code>使用<code># Copied from</code>机制来复制它。唯一的区别是将类前缀从<code>Stable</code>改为<code>Alt</code>。",gs,Ut,hs,ct,Df='要了解更多信息，请阅读<a href="https://huggingface.co/blog/transformers-design-philosophy#4-machine-learning-models-are-static" rel="nofollow">~不要~重复自己*</a>博客文章的相应部分。',$s,bt,Us,Ct,zf="<strong>问题描述越清晰，被快速解决的可能性就越高。</strong>",cs,yt,Sf='<li>确保使用了正确的issue模板。您可以选择<em>错误报告</em>、<em>功能请求</em>、<em>API设计反馈</em>、<em>新模型/流水线/调度器添加</em>、<em>论坛</em>或空白issue。在<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new/choose" rel="nofollow">新建issue</a>时务必选择正确的模板。</li> <li><strong>精确描述</strong>：为issue起一个恰当的标题。尽量用最简练的语言描述问题。提交issue时越精确，理解问题和潜在解决方案所需的时间就越少。确保一个issue只针对一个问题，不要将多个问题放在同一个issue中。如果发现多个问题，请分别创建多个issue。如果是错误报告，请尽可能精确描述错误类型——不应只写”diffusers出错”。</li> <li><strong>可复现性</strong>：无法复现的代码片段 == 无法解决问题。如果遇到错误，维护人员必须能够<strong>复现</strong>它。确保包含一个可以复制粘贴到Python解释器中复现问题的代码片段。确保您的代码片段是可运行的，即没有缺少导入或图像链接等问题。issue应包含错误信息和可直接复制粘贴以复现相同错误的代码片段。如果issue涉及本地模型权重或无法被读者访问的本地数据，则问题无法解决。如果无法共享数据或模型，请尝试创建虚拟模型或虚拟数据。</li> <li><strong>最小化原则</strong>：通过尽可能简洁的描述帮助读者快速理解问题。删除所有与问题无关的代码/信息。如果发现错误，请创建最简单的代码示例来演示问题，不要一发现错误就把整个工作流程都转储到issue中。例如，如果在训练模型时某个阶段出现错误或训练过程中遇到问题时，应首先尝试理解训练代码的哪部分导致了错误，并用少量代码尝试复现。建议使用模拟数据替代完整数据集进行测试。</li> <li>添加引用链接。当提及特定命名、方法或模型时，请务必提供引用链接以便读者理解。若涉及具体PR或issue，请确保添加对应链接。不要假设读者了解你所指内容。issue中引用链接越丰富越好。</li> <li>规范格式。请确保规范格式化issue内容：Python代码使用代码语法块，错误信息使用标准代码语法。详见<a href="https://docs.github.com/en/get-started/writing-on-github/getting-started-with-writing-and-formatting-on-github/basic-writing-and-formatting-syntax" rel="nofollow">GitHub官方格式文档</a>。</li> <li>请将issue视为百科全书的精美词条，而非待解决的工单。每个规范撰写的issue不仅是向维护者有效传递问题的方式，更是帮助社区深入理解库特性的公共知识贡献。</li>',bs,vt,Cs,xt,Yf='<li>保持风格统一。理解现有设计模式和语法规范，确保新增代码与代码库现有结构无缝衔接。显著偏离现有设计模式或用户界面的PR将不予合并。</li> <li>聚焦单一问题。每个PR应当只解决一个明确问题，避免”顺手修复其他问题”的陷阱。包含多个无关修改的PR会极大增加审查难度。</li> <li>如适用，建议添加代码片段演示新增功能的使用方法。</li> <li>PR标题应准确概括其核心贡献。</li> <li>若PR针对某个issue，请在描述中注明issue编号以建立关联（也让关注该issue的用户知晓有人正在处理）；</li> <li>进行中的PR请在标题添加<code>[WIP]</code>前缀。这既能避免重复劳动，也可与待合并PR明确区分；</li> <li>文本表述与格式要求请参照<a href="#how-to-write-a-good-issue">优质issue编写规范</a>；</li> <li>确保现有测试用例全部通过；</li> <li>必须添加高覆盖率测试。未经充分测试的代码不予合并。</li>',ys,It,qf=`<li>若新增<code>@slow</code>测试，请使用<code>RUN_SLOW=1 python -m pytest tests/test_my_new_model.py</code>确保通过。
CircleCI不执行慢速测试，但GitHub Actions会每日夜间运行！</li>`,vs,Z,Of='<li>所有公开方法必须包含格式规范、兼容markdown的说明文档。可参考<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/latent_diffusion/pipeline_latent_diffusion.py" rel="nofollow"><code>pipeline_latent_diffusion.py</code></a></li> <li>由于代码库快速增长，必须确保不会添加明显增加仓库体积的文件（如图片、视频等非文本文件）。建议优先使用托管在hf.co的<code>dataset</code>（例如<a href="https://huggingface.co/hf-internal-testing" rel="nofollow"><code>hf-internal-testing</code></a>或<a href="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images" rel="nofollow">huggingface/documentation-images</a>）存放这类文件。若为外部贡献，可将图片添加到PR中并请Hugging Face成员将其迁移至该数据集。</li>',xs,Ht,Is,_t,Kf="编写代码前，强烈建议先搜索现有PR或issue，确认没有重复工作。如有疑问，建议先创建issue获取反馈。",Hs,Lt,ep='贡献至🧨 Diffusers需要基本的<code>git</code>技能。虽然<code>git</code>学习曲线较高，但其拥有最完善的手册。在终端输入<code>git --help</code>即可查阅，或参考书籍<a href="https://git-scm.com/book/en/v2" rel="nofollow">Pro Git</a>。',_s,jt,tp='请按以下步骤操作（<a href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/83bc6c94eaeb6f7704a2a428931cf2d9ad973ae9/setup.py#L270" rel="nofollow">支持的Python版本</a>）：',Ls,c,Ml,lp='<p>在<a href="https://github.com/huggingface/diffusers" rel="nofollow">仓库页面</a>点击”Fork”按钮创建代码副本至您的GitHub账户</p>',Jn,Gt,gl,ip="克隆fork到本地，并添加主仓库为远程源：",Mn,Zt,gn,x,hl,sp="创建新分支进行开发：",hn,Vt,$n,$l,np="<strong>禁止</strong>直接在<code>main</code>分支上修改",Un,I,Ul,fp="在虚拟环境中运行以下命令配置开发环境：",cn,Pt,bn,cl,pp="若已克隆仓库，可能需要先执行<code>git pull</code>获取最新代码",Cn,bl,up="<p>在您的分支上开发功能</p>",js,Bt,op="开发过程中应确保测试通过。可运行受影响测试：",Gs,Rt,Zs,Nt,ap="执行测试前请安装测试依赖：",Vs,kt,Ps,At,mp="也可运行完整测试套件（需高性能机器）：",Bs,Wt,Rs,Xt,rp="🧨 Diffusers使用<code>black</code>和<code>isort</code>工具保持代码风格统一。修改后请执行自动化格式校正与代码验证，以下内容无法通过以下命令一次性自动化完成：",Ns,Ft,ks,Qt,Tp="🧨 Diffusers 还使用 <code>ruff</code> 和一些自定义脚本来检查代码错误。虽然质量控制流程会在 CI 中运行，但您也可以通过以下命令手动执行相同的检查：",As,Et,Ws,Dt,wp="当您对修改满意后，使用 <code>git add</code> 添加更改的文件，并通过 <code>git commit</code> 在本地记录这些更改：",Xs,zt,Fs,St,dp="定期将您的代码副本与原始仓库同步是一个好习惯。这样可以快速适应上游变更：",Qs,Yt,Es,qt,Jp="使用以下命令将更改推送到您的账户：",Ds,Ot,zs,V,Mp="<li><p>确认无误后，请访问您 GitHub 账户中的派生仓库页面。点击「Pull request」将您的更改提交给项目维护者审核。</p></li> <li><p>如果维护者要求修改，这很正常——核心贡献者也会遇到这种情况！为了让所有人能在 Pull request 中看到变更，请在本地分支继续工作并将修改推送到您的派生仓库，这些变更会自动出现在 Pull request 中。</p></li>",Ss,Kt,Ys,el,gp='我们提供了全面的测试套件来验证库行为和多个示例。库测试位于 <a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/tests" rel="nofollow">tests 文件夹</a>。',qs,tl,hp="我们推荐使用 <code>pytest</code> 和 <code>pytest-xdist</code>，因为它们速度更快。在仓库根目录下运行以下命令执行库测试：",Os,ll,Ks,il,$p="实际上，这就是 <code>make test</code> 的实现方式！",en,sl,Up="您可以指定更小的测试范围来仅验证您正在开发的功能。",tn,nl,cp="默认情况下会跳过耗时测试。设置 <code>RUN_SLOW</code> 环境变量为 <code>yes</code> 可运行这些测试。注意：这将下载数十 GB 的模型文件——请确保您有足够的磁盘空间、良好的网络连接或充足的耐心！",ln,fl,sn,pl,bp="我们也完全支持 <code>unittest</code>，运行方式如下：",nn,ul,fn,ol,pn,al,Cp="为避免向上游仓库发送引用通知（这会给相关 PR 添加注释并向开发者发送不必要的通知），在同步派生仓库的 main 分支时，请遵循以下步骤：",un,ml,yp="<li>尽可能避免通过派生仓库的分支和 PR 来同步上游，而是直接合并到派生仓库的 main 分支</li> <li>如果必须使用 PR，请在检出分支后执行以下操作：</li>",on,rl,an,Tl,mn,wl,vp='对于文档字符串，🧨 Diffusers 遵循 <a href="https://google.github.io/styleguide/pyguide.html" rel="nofollow">Google 风格指南</a>。',rn,dl,Tn,Il,wn;return J=new g({props:{title:"如何为Diffusers 🧨做贡献",local:"如何为diffusers-做贡献",headingTag:"h1"}}),N=new g({props:{title:"概述",local:"概述",headingTag:"h2"}}),Q=new g({props:{title:"1. 在Diffusers讨论区或Discord提问与解答",local:"1-在diffusers讨论区或discord提问与解答",headingTag:"h3"}}),O=new g({props:{title:"2. 在GitHub议题页提交新议题",local:"2-在github议题页提交新议题",headingTag:"h3"}}),se=new g({props:{title:"2.1 可复现的最小化错误报告",local:"21-可复现的最小化错误报告",headingTag:"h4"}}),oe=new g({props:{title:"2.2 功能请求",local:"22-功能请求",headingTag:"h4"}}),we=new g({props:{title:"2.3 设计反馈",local:"23-设计反馈",headingTag:"h4"}}),Me=new g({props:{title:"2.4 技术问题",local:"24-技术问题",headingTag:"h4"}}),Ue=new g({props:{title:"2.5 新模型/调度器/pipeline提案",local:"25-新模型调度器pipeline提案",headingTag:"h4"}}),ve=new g({props:{title:"3. 解答GitHub问题",local:"3-解答github问题",headingTag:"h3"}}),Ge=new g({props:{title:"4. 修复”Good first issue”类问题",local:"4-修复good-first-issue类问题",headingTag:"h3"}}),Pe=new g({props:{title:"5. 文档贡献",local:"5-文档贡献",headingTag:"h3"}}),ke=new g({props:{title:"6. 贡献社区流程",local:"6-贡献社区流程",headingTag:"h3"}}),Xe=new h({props:{code:"ZnJvbSUyMGRpZmZ1c2VycyUyMGltcG9ydCUyMERpZmZ1c2lvblBpcGVsaW5lJTBBaW1wb3J0JTIwdG9yY2glMEElMEFjbGFzcyUyMFVuZXRTY2hlZHVsZXJPbmVGb3J3YXJkUGlwZWxpbmUoRGlmZnVzaW9uUGlwZWxpbmUpJTNBJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwZGVmJTIwX19pbml0X18oc2VsZiUyQyUyMHVuZXQlMkMlMjBzY2hlZHVsZXIpJTNBJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwc3VwZXIoKS5fX2luaXRfXygpJTBBJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwc2VsZi5yZWdpc3Rlcl9tb2R1bGVzKHVuZXQlM0R1bmV0JTJDJTIwc2NoZWR1bGVyJTNEc2NoZWR1bGVyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> diffusers <span class="hljs-keyword">import</span> DiffusionPipeline
<span class="hljs-keyword">import</span> torch

<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">UnetSchedulerOneForwardPipeline</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">DiffusionPipeline</span>):
    <span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">__init__</span>(<span class="hljs-params">self, unet, scheduler</span>):
        <span class="hljs-built_in">super</span>().__init__()

        self.register_modules(unet=unet, scheduler=scheduler)`,wrap:!1}}),Fe=new h({props:{code:"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",highlighted:`  <span class="hljs-keyword">from</span> diffusers <span class="hljs-keyword">import</span> DiffusionPipeline
  <span class="hljs-keyword">import</span> torch

  <span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">UnetSchedulerOneForwardPipeline</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">DiffusionPipeline</span>):
      <span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">__init__</span>(<span class="hljs-params">self, unet, scheduler</span>):
          <span class="hljs-built_in">super</span>().__init__()

          self.register_modules(unet=unet, scheduler=scheduler)

      <span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">__call__</span>(<span class="hljs-params">self</span>):
          image = torch.randn(
              (<span class="hljs-number">1</span>, self.unet.config.in_channels, self.unet.config.sample_size, self.unet.config.sample_size),
          )
          timestep = <span class="hljs-number">1</span>

          model_output = self.unet(image, timestep).sample
          scheduler_output = self.scheduler.step(model_output, timestep, image).prev_sample

          <span class="hljs-keyword">return</span> scheduler_output`,wrap:!1}}),Ee=new h({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> diffusers <span class="hljs-keyword">import</span> DDPMScheduler, UNet2DModel

scheduler = DDPMScheduler()
unet = UNet2DModel()

pipeline = UnetSchedulerOneForwardPipeline(unet=unet, scheduler=scheduler)
output = pipeline()
<span class="hljs-comment"># 加载预训练权重</span>
pipeline = UnetSchedulerOneForwardPipeline.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;google/ddpm-cifar10-32&quot;</span>, use_safetensors=<span class="hljs-literal">True</span>)
output = pipeline()`,wrap:!1}}),G=new Vp({props:{id:"pipeline类型",options:["GitHub pipeline","Hub pipeline"],$$slots:{default:[Rp]},$$scope:{ctx:H}}}),ze=new g({props:{title:"7. 贡献训练示例",local:"7-贡献训练示例",headingTag:"h3"}}),et=new h({props:{code:"Z2l0JTIwY2xvbmUlMjBodHRwcyUzQSUyRiUyRmdpdGh1Yi5jb20lMkZodWdnaW5nZmFjZSUyRmRpZmZ1c2Vycw==",highlighted:'git <span class="hljs-built_in">clone</span> https://github.com/huggingface/diffusers',wrap:!1}}),lt=new h({props:{code:"Y2QlMjBkaWZmdXNlcnMlMEFwaXAlMjBpbnN0YWxsJTIwLXIlMjBleGFtcGxlcyUyRiUzQ3lvdXItZXhhbXBsZS1mb2xkZXIlM0UlMkZyZXF1aXJlbWVudHMudHh0",highlighted:`<span class="hljs-built_in">cd</span> diffusers
pip install -r examples/&lt;your-example-folder&gt;/requirements.txt`,wrap:!1}}),ut=new g({props:{title:"8. 处理”Good second issue”类问题",local:"8-处理good-second-issue类问题",headingTag:"h3"}}),at=new g({props:{title:"9. 添加管道、模型和调度器",local:"9-添加管道模型和调度器",headingTag:"h3"}}),gt=new g({props:{title:"复制机制（Copied from）",local:"复制机制copied-from",headingTag:"h4"}}),Ut=new h({props:{code:"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",highlighted:'<span class="hljs-comment"># 从 diffusers.pipelines.stable_diffusion.pipeline_output.StableDiffusionPipelineOutput 复制并将 Stable 替换为 Alt</span>\n<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">AltDiffusionPipelineOutput</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">BaseOutput</span>):\n    <span class="hljs-string">&quot;&quot;&quot;\n    Output class for Alt Diffusion pipelines.\n\n    Args:\n        images (`List[PIL.Image.Image]` or `np.ndarray`)\n            List of denoised PIL images of length `batch_size` or NumPy array of shape `(batch_size, height, width,\n            num_channels)`.\n        nsfw_content_detected (`List[bool]`)\n            List indicating whether the corresponding generated image contains &quot;not-safe-for-work&quot; (nsfw) content or\n            `None` if safety checking could not be performed.\n    &quot;&quot;&quot;</span>',wrap:!1}}),bt=new g({props:{title:"如何撰写优质问题",local:"如何撰写优质问题",headingTag:"h2"}}),vt=new g({props:{title:"优质PR编写规范",local:"优质pr编写规范",headingTag:"h2"}}),Ht=new g({props:{title:"提交PR流程",local:"提交pr流程",headingTag:"h2"}}),Zt=new h({props:{code:"JTI0JTIwZ2l0JTIwY2xvbmUlMjBnaXQlNDBnaXRodWIuY29tJTNBJTNDJUU2JTgyJUE4JUU3JTlBJTg0R2l0SHViJUU4JUI0JUE2JUU1JThGJUI3JTNFJTJGZGlmZnVzZXJzLmdpdCUwQSUyNCUyMGNkJTIwZGlmZnVzZXJzJTBBJTI0JTIwZ2l0JTIwcmVtb3RlJTIwYWRkJTIwdXBzdHJlYW0lMjBodHRwcyUzQSUyRiUyRmdpdGh1Yi5jb20lMkZodWdnaW5nZmFjZSUyRmRpZmZ1c2Vycy5naXQ=",highlighted:`$ git <span class="hljs-built_in">clone</span> git@github.com:&lt;您的GitHub账号&gt;/diffusers.git
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$ python -m unittest discover -s examples -t examples -v`,wrap:!1}}),ol=new g({props:{title:"将派生仓库的 main 分支与上游（HuggingFace）main 分支同步",local:"将派生仓库的-main-分支与上游huggingfacemain-分支同步",headingTag:"h3"}}),rl=new h({props:{code:"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",highlighted:`$ git checkout -b 您的同步分支名称
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$ git push --set-upstream origin 您的分支名称`,wrap:!1}}),Tl=new g({props:{title:"风格指南",local:"风格指南",headingTag:"h3"}}),dl=new 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