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[Community Support] Integrating visual generative foundation models in diffusers

Offen
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Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
34.5k
Forks
7.3k
Ø Merge
3 T. 3 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
91

Beschreibung

Model/Pipeline/Scheduler description

Source code: https://github.com/Bili-Sakura/Visual-Generative-Foundation-Model-Collection

Open source status
  • The model implementation is available.
  • The model weights are available (Only relevant if addition is not a scheduler).
Provide useful links for the implementation

Diffusers style ckpt: https://huggingface.co/collections/BiliSakura/visual-generation-models

It goes on a long list, I fail to mention all the original authors. You can find the source repo with their author at https://github.com/Bili-Sakura/Visual-Generative-Foundation-Model-Collection#imagenet-256.

Image

@sayakpaul @yiyixuxu

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne mit dem verknüpften Quell-Repository Visual-Generative-Foundation-Model-Collection und der Checkpoint-Sammlung im Stil von Hugging Face Diffusers. Das Issue identifiziert kein spezifisches Modell und keine spezifische Pipeline zur Integration; für den Abschluss müsste zunächst das Ziel definiert und anschließend diese Integration in diffusers hinzugefügt und validiert werden.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python, pytorch
Bereich
machine-learning
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Aktivitätsstatus
Ruhig
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
30/100

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