Hugging Face 发布 Würstchen：面向图像生成的快速扩散模型
Hugging Face 发布 Würstchen，一个文本条件部分在高压缩潜空间中工作的扩散模型，通过 Stage A 的 VQGAN 与 Stage B 的 Diffusion Autoencoder 实现 42x 空间压缩，Stage C 在该潜空间中训练。
推荐理由：原文给出 42x 空间压缩与训练算力对比，读者可据此判断文生图模型的成本与显存门槛变化。
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第 21–40 条 · 共 43 条Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 为 SDXL 带来 T2I-Adapter 支持
Hugging Face Diffusers 团队与 T2I-Adapter 作者合作，在 diffusers 中为 Stable Diffusion XL 加入 T2I-Adapter 支持，并发布 sketch、canny、lineart、depth、openpose 五种条件控制的预训练权重。
推荐理由：对比 ControlNet 的参数与显存占用，并给出可直接运行的 diffusers 代码与多个条件模型权重。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 与 Apple 用混合位宽量化把 Stable Diffusion XL 搬上 Mac Core ML
Hugging Face 与 Apple 将 Stable Diffusion XL 基础模型移植到 Core ML，可在运行 macOS 14 公测版的 Apple Silicon Mac 上通过 Swift 应用或 Hugging Face 演示应用运行，目前使用 ORIGINAL attention 实现，refiner 阶段尚未移植。
推荐理由：Hugging Face 与 Apple 把 SD XL 移植到 Core ML 并给出混合位宽量化配方，读者可据此判断 Mac 本地跑大模型的可行路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Core ML 在 iPhone、iPad 和 Mac 上加速 Stable Diffusion
Hugging Face 介绍了借助 Core ML 新优化在 iPhone、iPad 和 Mac 上加速 Stable Diffusion 的方法，核心是 6-bit palettization 量化，将权重从 16-bit 浮点压到每参数 6 bit，并在推理时逐层解压以节省内存。
推荐理由：Hugging Face 与 Apple 官方给出 6-bit palettization 的量化原理与转换命令，读者可据此把 Stable Diffusion 压到端侧运行。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何在免费版 Google Colab 上用 diffusers 运行 IF 文生图模型
Hugging Face 博客介绍如何用 diffusers 在免费版 Google Colab（13GB CPU 内存、15GB T4 显存）上运行 DeepFloyd 的 IF 文生图模型。
推荐理由：以免费 Colab 为约束，展示 8bit 量化与分阶段加载如何把 40GB 权重的 IF 跑起来，方法可迁移到其他大模型部署。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 diffusers 训练自己的 ControlNet
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 diffusers 训练 ControlNet，并以基于 FaceSynthetics 数据集的人脸姿态模型 Uncanny Faces 为例完整走了一遍流程。
推荐理由：完整走了一遍从条件设计、数据集构建到 diffusers 训练脚本的 ControlNet 训练流程，并给出不同显存下的参数配置。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Diffusers 集成 ControlNet，支持多种空间条件控制生成
Hugging Face 在 Diffusers 中集成 ControlNet，推出 StableDiffusionControlNetPipeline，可用深度图、分割图、涂鸦、关键点等空间条件控制 Stable Diffusion 生成结果。
推荐理由：Diffusers 官方给出 ControlNet 的完整接入方式与多种条件控制示例，可直接照代码复现。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 BLIP-2 实现零样本图像到文本生成
Hugging Face 发布指南，介绍 Salesforce Research 的 BLIP-2 视觉语言模型已集成到 Transformers，并演示图像描述、提示图像描述、视觉问答和对话式提示四种用法。
推荐理由：以 New Yorker 漫画为例演示 BLIP-2 的零样本图像描述、提示描述、视觉问答和对话式提示四种用法，附可运行代码。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 用 LoRA 高效微调 Stable Diffusion：diffusers 官方支持与实操脚本
Hugging Face 在 diffusers 中正式加入 LoRA 微调支持，覆盖 Dreambooth 和完整微调两种方式，训练脚本最低可在 11 GB 显存上运行。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 LoRA 微调 Stable Diffusion 的完整脚本与推理流程，可据此在 11 GB 显存上复现。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Point-E：从复杂提示词生成 3D 点云
OpenAI 发布 Point-E，一个可根据复杂提示词生成 3D 点云的系统。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何在 Apple Silicon 上用 Core ML 运行 Stable Diffusion
借助 Apple 工程师提供的转换脚本和推理代码，Stable Diffusion 现在可以在 Apple Silicon 上通过 Core ML 运行，Hugging Face 已把 Stable Diffusion v1.4、v1.5、v2 base 和 v2.1 base 的权重转换好并放到 Hugging Face Hub。
推荐理由：原文给出在 Apple Silicon 上用 Core ML 跑 Stable Diffusion 的完整流程，含模型变体选择与实测耗时。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Diffusers 和 Dreambooth 训练 Stable Diffusion 的调参经验
Hugging Face 团队用 Diffusers 的 Dreambooth 训练脚本做了多组对照实验，总结出微调 Stable Diffusion 的推荐设置。
推荐理由：基于多组对照实验给出 Dreambooth 微调 Stable Diffusion 的学习率、步数与先验保留建议，可直接迁移到自己的训练配置。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 的 DALL·E API 进入公开测试
OpenAI 宣布 DALL·E API 即日起开放公开测试，开发者可以开始用它构建应用。原文未披露具体定价、调用限制或可用模型版本。
推荐理由：OpenAI 官方开放 DALL·E API 公测，开发者可据此判断图像生成能力接入自家应用的门槛变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face Diffusers 用 JAX / Flax 在 TPU 上运行 Stable Diffusion
Hugging Face Diffusers 自 0.5.1 版本起支持 Flax，可在 Colab、Kaggle 或 Google Cloud 的 TPU 上运行 Stable Diffusion 推理。
推荐理由：官方教程给出在 TPU 上并行跑 Stable Diffusion 的完整代码路径，可迁移到自己的推理部署。
OpenAI News精选AI 评分7878 OpenAI 宣布 DALL·E 取消等待名单，新用户可直接使用
OpenAI 宣布 DALL·E 不再需要等待名单，新用户可以直接开始创作。官方表示，部署中积累的经验以及对安全系统的改进，使更广泛的开放成为可能。
推荐理由：OpenAI 官方说明 DALL·E 取消等待名单，并交代安全系统改进是放开可用性的前提。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 diffusers 0.3，新增图生图、文本反转与 Mac 支持
Hugging Face 发布 diffusers 0.3，为扩散模型工具箱新增图生图、文本反转、实验性 inpainting 等 pipeline。优化后 Stable Diffusion 显存占用降至 3.2GB，代价是约 10% 的速度损失，并可通过 mps 在 M1/M2 设备上推理。该版本还提供实验性 ONNX 导出与 pipeline、首版文档，社区已分享超过 200 个文本反转概念。
推荐理由：官方一次性列出 diffusers 0.3 的图生图、文本反转、小显存优化与 Mac 支持，便于判断扩散模型工具链的可用边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 用 Diffusers 运行 Stable Diffusion：用法与原理拆解
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 Diffusers 库运行 Stable Diffusion，并解释其潜空间扩散模型的工作原理。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Stable Diffusion 在 Diffusers 中的完整用法与原理拆解，可据此理解潜空间扩散的组件分工。
OpenAI News精选AI 评分8888 OpenAI 开放 DALL·E 测试版，将邀请 100 万候补用户
OpenAI 宣布 DALL·E 进入测试版，将在未来几周从候补名单中邀请 100 万人使用。用户可用每月重置的免费积分生成图像，也可按 115 次生成 15 美元的价格购买额外积分。
推荐理由：OpenAI 公布 DALL·E 测试版开放规模与积分定价，可据此了解早期图像生成产品的使用门槛。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 公布 DALL·E 2 研究预览：超 3000 名艺术家接入创作流程
OpenAI 公布 DALL·E 2 研究预览进展，来自 118 个以上国家的 3000 多名艺术家已将 DALL·E 纳入自己的创作流程。OpenAI 表示，早期访问组的艺术家帮助发现了 DALL·E 的新用途，并在其决定 DALL·E 功能时提供了关键意见。
推荐理由：官方披露 DALL·E 2 研究预览的艺术家使用规模，可了解早期创作者如何把它接入创作流程。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 图解扩散模型：用 PyTorch 逐步实现 DDPM
Hugging Face 博客发布《The Annotated Diffusion Model》，基于 Ho 等人 2020 年的 DDPM 论文，用 PyTorch 逐步实现扩散模型。
推荐理由：从 DDPM 论文出发逐步用 PyTorch 复现扩散模型，读者可据此理解前向加噪与反向去噪的完整训练流程。