huggingface/diffusers

[Flux ControlNet] Add support for de-distilled models with CFG

Offen

#9.635 geöffnet am 10.10.2024

Auf GitHub ansehenContributor Guide
 (11 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (4.562 Forks)batch import
contributions-welcomegood first issue

Repository-Metriken

Stars
 (22.190 Sterne)
PR-Merge-Metriken
 (Durchschn. Merge 14T 10h) (101 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

Flux with Inpaiting and ControlNet currently yields bad result with the base model.

To echo this comment, using de-distilled models could potentially help getting better outputs.

Currently the Flux ControlNet pipelines do not support models like https://huggingface.co/nyanko7/flux-dev-de-distill

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuchen Sie den Flux ControlNet Pipeline Code, um zu verstehen, wie Modelle geladen und CFG angewendet werden. Untersuchen Sie die Architekturunterschiede der entdestillierten Modelle und wie die Pipeline angepasst werden kann, um diese zu handhaben.
Tech Stack
pythonpytorch
Domain
machine learningai
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Meist klar
Voraussetzungen
PythonPyTorchDiffusers
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
40