huggingface / huggingface/diffusers
[New feature] A Noise Injection Method for Flux
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 34.5k
- Forks
- 7.3k
- Merge medio
- 3 d 3 h
- PR fusionados (30 d)
- 91
Descripción
### New Feature for FluxPipeline
Paper: [Link](https://openreview.net/pdf?id=KzokzKV4JK)
Code : [Link](https://anonymous.4open.science/r/SSNI-F746/README.md)
workflow : [Link](https://www.dropbox.com/scl/fi/hhitjx6lqpqpv8xjx9ikq/Flux-Noise-Injection.json?rlkey=45xnu45j1i5owiwhc7z1hppn1&e=1&dl=0)
This paper introduces Sample-specific Score-aware Noise Injection (SSNI) to improve diffusion-based purification (DBP) methods. Unlike existing approaches that use a fixed noise level (t*) for all samples, SSNI adapts t* based on how noisy or clean each sample is. Using a pre-trained score network, SSNI estimates a sample's deviation from the clean data and adjusts the noise level accordingly.
This have stunning Results with Flux


@sayakpaul @yiyixuxu
Guía de contribución
Línea de trabajo
Empieza por FluxPipeline y lee el paper enlazado, la implementación de referencia y el flujo de trabajo para entender el método SSNI propuesto. Se considerará completado cuando exista una funcionalidad integrada de inyección de ruido para Flux, validada frente al comportamiento y los resultados descritos en el issue.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python, pytorch
- Área
- machine-learning
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 25/100