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[Feature] Integrate 'CHORDS: Diffusion Sampling Accelerator with Multi-core Hierarchical ODE Solvers'
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 34.5k
- Fork
- 7.3k
- Merge medio
- 3g 3h
- PR unite (30g)
- 91
Descrizione
I find a latest, general, training-free, and model-agnostic acceleration strategy via multicore parallelism for image generation and video generation.
[Source Code](https://github.com/hanjq17/CHORDS)
```bibtex
@misc{hanCHORDSDiffusionSampling2025,
title = {{{CHORDS}}: {{Diffusion Sampling Accelerator}} with {{Multi-core Hierarchical ODE Solvers}}},
shorttitle = {{{CHORDS}}},
author = {Han, Jiaqi and Ye, Haotian and Li, Puheng and Xu, Minkai and Zou, James and Ermon, Stefano},
year = {2025},
month = jul,
number = {arXiv:2507.15260},
eprint = {2507.15260},
primaryclass = {cs},
publisher = {arXiv},
doi = {10.48550/arXiv.2507.15260},
urldate = {2025-07-31},
}
```
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Start with the linked CHORDS source and compare its model-agnostic image and video sampling approach with Diffusers' existing sampling architecture. Identify the affected pipelines and a validation strategy before implementation; done means the accelerator is integrated for the intended generation workflows and its behavior is verified.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python, pytorch
- Ambito
- machine-learning, performance
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100