unconditional_image_generation_1stDraft #14
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tjdtnsu
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Jun 19, 2023
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| 라이선스에 따른 권한 및 제한을 규율하는 특정 언어를 참조하십시오. | ||
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| # 언컨디셔널 이미지 생성 |
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| # 언컨디셔널 이미지 생성 | ||
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| [[오픈 인 콜랩]] |
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| 언컨디셔널 이미지 생성은 비교적 간단한 작업입니다. 모델은 텍스트나 이미지와 같은 추가 컨텍스트 없이 학습된 훈련 데이터와 유사한 이미지만 생성합니다. | ||
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| [디퓨전 파이프라인`]은 추론을 위해 미리 훈련된 디퓨전 시스템을 사용하는 가장 쉬운 방법입니다. |
| [디퓨전 파이프라인`]은 추론을 위해 미리 훈련된 디퓨전 시스템을 사용하는 가장 쉬운 방법입니다. | ||
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| 먼저 [`디퓨전 파이프라인`]의 인스턴스를 생성하고 다운로드할 파이프라인 체크포인트를 지정합니다. | ||
| 허브의 🧨디퓨저 [체크포인트](https://huggingface.co/models?library=diffusers&sort=downloads) 중 하나를 사용할 수 있습니다(사용할 체크포인트는 나비 이미지를 생성합니다). |
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| <팁> | ||
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| 💡 나만의 언컨디셔널 이미지 생성 모델을 훈련하고 싶으신가요? 트레이닝 [가이드](training/unconditional_training)를 참고하여 나만의 이미지를 생성하는 방법을 알아보세요. |
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| 이 가이드에서는 [DDPM](https://arxiv.org/abs/2006.11239)을 사용한 언컨디셔널 이미지 생성에 [`DiffusionPipeline`]을 사용합니다: | ||
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| '''파이썬 |
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| 출력은 기본적으로 [`PIL.Image`](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html?highlight=image#the-image-class) 객체로 래핑됩니다. | ||
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| 호출하여 이미지를 저장할 수 있습니다: |
| >>> image = generator().images[0] | ||
| ``` | ||
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| 출력은 기본적으로 [`PIL.Image`](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html?highlight=image#the-image-class) 객체로 래핑됩니다. |
| ></iframe> | ||
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| Translated with www.DeepL.com/Translator (free version) |
tjdtnsu
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Jul 8, 2023
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