huggingface / huggingface/diffusers
Elastic-DiT support
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 34.5k
- Forks
- 7.3k
- Merge medio
- 3 d 3 h
- PR fusionados (30 d)
- 91
Descripción
### Model/Pipeline/Scheduler description
Elastic-DiT was released a few hours ago: https://github.com/wangjiangshan0725/Elastic-DiT
It's supposed to greatly accelerate (~2x speed) the diffusion process of 2D image generators like qwen image and Flux with little impact to the quality of the output. This project was leaded by the creator of Hunyuan3D who used it also for the image->3d model (but this is likely out of scope for the diffusers project as it doesn't support 3D generation).
The code is available in the Github repo, the model checkpoint is hosted on HuggingFace and the paper is available on Arxiv.
### Open source status
- [x] The model implementation is available.
- [x] The model weights are available (Only relevant if addition is not a scheduler).
### Provide useful links for the implementation
https://github.com/wangjiangshan0725/Elastic-DiT
https://github.com/wangjiangshan0725/Elastic-DiT/blob/65535c3671199b0e26e96d7493cdeb71b2bcf3d8/diffsynth/pipelines/qwen_image_elastic_dit.py
https://huggingface.co/wjs0725/Elastic-DiT
@wangjiangshan0725
@Zeqiang-Lai
Guía de contribución
Línea de trabajo
Comienza leyendo el repositorio Elastic-DiT y la implementación referenciada en diffsynth/pipelines/qwen_image_elastic_dit.py, y después inspecciona el checkpoint de Elastic-DiT en Hugging Face. Determina los puntos de entrada apropiados de diffusers y la validación necesaria para admitir Qwen Image y Flux; se considera terminado cuando el modelo está integrado y su salida puede validarse frente a la implementación publicada.
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