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[Feature] Integrate 'CHORDS: Diffusion Sampling Accelerator with Multi-core Hierarchical ODE Solvers'

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Lingua principale
Python
Stelle
34.5k
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7.3k
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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

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