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[New feature] A Noise Injection Method for Flux

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consider-for-modular-diffusers wip
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Python
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3日 3時間
マージ済み PR(30日)
91

説明

### 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

![spider_with_noise_injection](https://github.com/user-attachments/assets/e87d3da6-6ff5-46c1-b0ff-20c00ad4e541)
![spider_sh](https://github.com/user-attachments/assets/e0f7a469-ae99-4095-9c9d-8cc88ed4691d)

@sayakpaul @yiyixuxu

コントリビューションガイド

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調査の方向性

Start with FluxPipeline and read the linked paper, reference implementation, and workflow to understand the proposed SSNI method. Done would be an integrated noise-injection feature for Flux with validation against the behavior and results described in the issue.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
python, pytorch
領域
machine-learning
issue の種類
機能追加
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
25/100

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