Diffusion相关二
Diffusers了解
https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/diffusers_intro.ipynb#scrollTo=3xl4aBa3eEcr
Diffusers是hugging face发起的用于专门用来收集扩散模型的模型库，就是包含了很多开源的扩散模型。
除了模型库之外，还提供了更多的目标功能
1、复制具高影响力的机器学习系统，例如 dALLE 和 Imagen，使其可供公众使用。
2、创建一个易于使用的 API，使人们能够用现有模型进行推理和训练自己的模型。
管道：
就是指生成图像的整个流程，流程图吧，比如stable diffusion的vae编码+unet+循环扩散+vae解码编码+结果
调度器：
就是指 用于控制噪声产生方法，去噪方法，即从UNet输出恢复更清晰图像的方法，去噪循环，即多次采样去噪循环生成最终结果的那个算法。调度器是无参数的(没有可训练的权重)。
在Diffuser中，与模型一样，调度程序可以保存并用 save _ config ()和 from _ config ()加载。
调度器典型用户
import tqdm
# 初始噪声
sample = noisy_sample
# timesteps代表去噪时间步变量
for i, t in enumerate(tqdm.tqdm(scheduler.timesteps)):# 预测噪声残差（噪声较小图像与输入图像的某种差）with torch.no_grad():residual = model(sample, t).sample# 去噪sample = scheduler.step(residual, t, sample).prev_sample# 显示中间结果if (i + 1) % 50 == 0:display_sample(sample, i + 1)
使用不同调度器: 扩散模型库的一个令人兴奋的前景是，不同的调度协议可以与不同的模型工作，但没有一个一刀切的解决方案！当前，DDIM 作为 DDPM 的交换工作，但这并不普遍(并且代表了一个有趣的研究问题)。
DDIM 可以将 DDPM 调度程序运行1000个去噪步骤，显著减少到 50个推理步骤。
阅读模型卡片以了解哪些模型检查点可以与哪些调度程序一起使用，这一点很重要。https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/src/diffusers/schedulers