huggingface/diffusers

これは何？

主な機能

• 01パイプラインを使って、数行のコードでHugging Face Hubから学習済み拡散モデルのチェックポイントを読み込めます。
• 02交換可能なノイズスケジューラにより、生成速度と出力品質のバランスを調整できます。
• 03学習済みモデルをスケジューラと組み合わせて、独自の拡散システムを構築できます。
• 04text-to-image、image-to-image、inpainting、super-resolution、text-to-videoの各タスクに対応しています。
• 05推論の最適化や拡散モデルの学習に関するガイドを用意しています。

ユースケース

• Stable DiffusionやFluxのチェックポイントを使い、テキストプロンプトから画像を生成する。
• 個別のモデルやスケジューラを組み合わせて、独自の拡散パイプラインを構築する。
• 特定の画像・動画タスク向けに、拡散モデルを学習またはファインチューニングする。
• inpaintingやimage-to-imageなどの画像編集機能をアプリケーションに追加する。

クイックスタート

1. 1

   仮想環境を作成し、PyPIからPyTorchとDiffusersをインストールする

   pip install --upgrade diffusers[torch]
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   学習済みパイプラインを読み込み、Pythonでテキストから画像を生成する

   from diffusers import DiffusionPipeline

使う前に知っておきたいこと

• !サンプルモデルで実用的な速度で画像を生成するにはGPUが必要です。
• !大容量の学習済みチェックポイントをHugging Face Hubからダウンロードする必要があり、かなりのディスク容量を使用します。

トピック

よくある質問

diffusers とは？

画像・動画・音声生成向けの、学習済み拡散モデル、ノイズスケジューラ、構成要素を提供するPyTorchライブラリ。 Diffusersは、拡散モデルの実行と学習に使えるHugging Faceのライブラリです。パイプラインを使えば、数行のコードでHugging Face Hubから学習済みチェックポイントを読み込み、テキスト、画像、動画を入力として生成できます。交換可能なノイズスケジューラにより、生成速度と出力品質のバランスを調整できます。

diffusers は無料で使えますか？ライセンスは？

diffusers は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

diffusers は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。diffusers の最終コミットは 2026年10月20日 です。

diffusers は何に使えますか？

Stable DiffusionやFluxのチェックポイントを使い、テキストプロンプトから画像を生成する。 個別のモデルやスケジューラを組み合わせて、独自の拡散パイプラインを構築する。 特定の画像・動画タスク向けに、拡散モデルを学習またはファインチューニングする。 inpaintingやimage-to-imageなどの画像編集機能をアプリケーションに追加する。

diffusers のインストール方法は？

仮想環境を作成し、PyPIからPyTorchとDiffusersをインストールする: pip install --upgrade diffusers[torch] 学習済みパイプラインを読み込み、Pythonでテキストから画像を生成する: from diffusers import DiffusionPipeline

diffusers はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/huggingface/diffusers