# Diffusers

## Docs

- [Diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/pt/index.md)
- [Tour rápido](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/pt/quicktour.md)
- [Desempenho básico](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/pt/stable_diffusion.md)
- [Instalação](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/pt/installation.md)

### Diffusers
https://huggingface.co/docs/diffusers/main/pt/index.md

# Diffusers

🤗 Diffusers é uma biblioteca de modelos de difusão de última geração para geração de imagens, áudio e até mesmo estruturas 3D de moléculas. Se você está procurando uma solução de geração simples ou quer treinar seu próprio modelo de difusão, 🤗 Diffusers é uma caixa de ferramentas modular que suporta ambos. Nossa biblioteca é desenhada com foco em [usabilidade em vez de desempenho](conceptual/philosophy#usability-over-performance), [simples em vez de fácil](conceptual/philosophy#simple-over-easy) e [customizável em vez de abstrações](conceptual/philosophy#tweakable-contributorfriendly-over-abstraction).

A Biblioteca tem três componentes principais:

- Pipelines de última geração para a geração em poucas linhas de código. Há muitos pipelines no 🤗 Diffusers, veja a tabela no pipeline [Visão geral](api/pipelines/overview) para uma lista completa de pipelines disponíveis e as tarefas que eles resolvem.
- Intercambiáveis [agendadores de ruído](api/schedulers/overview) para balancear as compensações entre velocidade e qualidade de geração.
- [Modelos](api/models) pré-treinados que podem ser usados como se fossem blocos de construção, e combinados com agendadores, para criar seu próprio sistema de difusão de ponta a ponta.

  
    Tutoriais
      Aprenda as competências fundamentais que precisa para iniciar a gerar saídas, construa seu próprio sistema de difusão, e treine um modelo de difusão. Nós recomendamos começar por aqui se você está utilizando o 🤗 Diffusers pela primeira vez!
    
    Guias de utilização
      Guias práticos para ajudar você carregar pipelines, modelos, e agendadores. Você também aprenderá como usar os pipelines para tarefas específicas, controlar como as saídas são geradas, otimizar a velocidade de geração, e outras técnicas diferentes de treinamento.
    
    Guias conceituais
      Compreenda porque a biblioteca foi desenhada da forma que ela é, e aprenda mais sobre as diretrizes éticas e implementações de segurança para o uso da biblioteca.
   
    Referência
      Descrições técnicas de como funcionam as classes e métodos do 🤗 Diffusers

### Tour rápido
https://huggingface.co/docs/diffusers/main/pt/quicktour.md

# Tour rápido

Modelos de difusão são treinados para remover o ruído Gaussiano aleatório passo a passo para gerar uma amostra de interesse, como uma imagem ou áudio. Isso despertou um tremendo interesse em IA generativa, e você provavelmente já viu exemplos de imagens geradas por difusão na internet. 🧨 Diffusers é uma biblioteca que visa tornar os modelos de difusão amplamente acessíveis a todos.

Seja você um desenvolvedor ou um usuário, esse tour rápido irá introduzir você ao 🧨 Diffusers e ajudar você a começar a gerar rapidamente! Há três componentes principais da biblioteca para conhecer:

- O `DiffusionPipeline` é uma classe de alto nível de ponta a ponta desenhada para gerar rapidamente amostras de modelos de difusão pré-treinados para inferência.
- [Modelos](./api/models) pré-treinados populares e módulos que podem ser usados como blocos de construção para criar sistemas de difusão.
- Vários [Agendadores](./api/schedulers/overview) diferentes - algoritmos que controlam como o ruído é adicionado para treinamento, e como gerar imagens sem o ruído durante a inferência.

Esse tour rápido mostrará como usar o `DiffusionPipeline` para inferência, e então mostrará como combinar um modelo e um agendador para replicar o que está acontecendo dentro do `DiffusionPipeline`.

> [!TIP]
> Esse tour rápido é uma versão simplificada da introdução 🧨 Diffusers [notebook](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/diffusers_intro.ipynb) para ajudar você a começar rápido. Se você quer aprender mais sobre o objetivo do 🧨 Diffusers, filosofia de design, e detalhes adicionais sobre a API principal, veja o notebook!

Antes de começar, certifique-se de ter todas as bibliotecas necessárias instaladas:

```py
# uncomment to install the necessary libraries in Colab
#!pip install --upgrade diffusers accelerate transformers
```

- [🤗 Accelerate](https://huggingface.co/docs/accelerate/index) acelera o carregamento do modelo para geração e treinamento.
- [🤗 Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers/index) é necessário para executar os modelos mais populares de difusão, como o [Stable Diffusion](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/overview).

## DiffusionPipeline

O `DiffusionPipeline` é a forma mais fácil de usar um sistema de difusão pré-treinado para geração. É um sistema de ponta a ponta contendo o modelo e o agendador. Você pode usar o `DiffusionPipeline` pronto para muitas tarefas. Dê uma olhada na tabela abaixo para algumas tarefas suportadas, e para uma lista completa de tarefas suportadas, veja a tabela [Resumo do 🧨 Diffusers](./api/pipelines/overview#diffusers-summary).

| **Tarefa**                             | **Descrição**                                                                                                             | **Pipeline**                                                                       |
| -------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- |
| Unconditional Image Generation         | gera uma imagem a partir do ruído Gaussiano                                                                               | [unconditional_image_generation](./using-diffusers/unconditional_image_generation) |
| Text-Guided Image Generation           | gera uma imagem a partir de um prompt de texto                                                                            | [conditional_image_generation](./using-diffusers/conditional_image_generation)     |
| Text-Guided Image-to-Image Translation | adapta uma imagem guiada por um prompt de texto                                                                           | [img2img](./using-diffusers/img2img)                                               |
| Text-Guided Image-Inpainting           | preenche a parte da máscara da imagem, dado a imagem, a máscara e o prompt de texto                                       | [inpaint](./using-diffusers/inpaint)                                               |
| Text-Guided Depth-to-Image Translation | adapta as partes de uma imagem guiada por um prompt de texto enquanto preserva a estrutura por estimativa de profundidade | [depth2img](./using-diffusers/depth2img)                                           |

Comece criando uma instância do `DiffusionPipeline` e especifique qual checkpoint do pipeline você gostaria de baixar.
Você pode usar o `DiffusionPipeline` para qualquer [checkpoint](https://huggingface.co/models?library=diffusers&sort=downloads) armazenado no Hugging Face Hub.
Nesse quicktour, você carregará o checkpoint [`stable-diffusion-v1-5`](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5) para geração de texto para imagem.

> [!WARNING]
> Para os modelos de [Stable Diffusion](https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion), por favor leia cuidadosamente a [licença](https://huggingface.co/spaces/CompVis/stable-diffusion-license) primeiro antes de rodar o modelo. 🧨 Diffusers implementa uma verificação de segurança: [`safety_checker`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/safety_checker.py) para prevenir conteúdo ofensivo ou nocivo, mas as capacidades de geração de imagem aprimorada do modelo podem ainda produzir conteúdo potencialmente nocivo.

Para carregar o modelo com o método `from_pretrained()`:

```python
>>> from diffusers import DiffusionPipeline

>>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", use_safetensors=True)
```

O `DiffusionPipeline` baixa e armazena em cache todos os componentes de modelagem, tokenização, e agendamento. Você verá que o pipeline do Stable Diffusion é composto pelo `UNet2DConditionModel` e `PNDMScheduler` entre outras coisas:

```py
>>> pipeline
StableDiffusionPipeline {
  "_class_name": "StableDiffusionPipeline",
  "_diffusers_version": "0.13.1",
  ...,
  "scheduler": [
    "diffusers",
    "PNDMScheduler"
  ],
  ...,
  "unet": [
    "diffusers",
    "UNet2DConditionModel"
  ],
  "vae": [
    "diffusers",
    "AutoencoderKL"
  ]
}
```

Nós fortemente recomendamos rodar o pipeline em uma placa de vídeo, pois o modelo consiste em aproximadamente 1.4 bilhões de parâmetros.
Você pode mover o objeto gerador para uma placa de vídeo, assim como você faria no PyTorch:

```python
>>> pipeline.to("cuda")
```

Agora você pode passar o prompt de texto para o `pipeline` para gerar uma imagem, e então acessar a imagem sem ruído. Por padrão, a saída da imagem é embrulhada em um objeto [`PIL.Image`](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html?highlight=image#the-image-class).

```python
>>> image = pipeline("An image of a squirrel in Picasso style").images[0]
>>> image
```

    

Salve a imagem chamando o `save`:

```python
>>> image.save("image_of_squirrel_painting.png")
```

### Pipeline local

Você também pode utilizar o pipeline localmente. A única diferença é que você precisa baixar os pesos primeiro:

```bash
!git lfs install
!git clone https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5
```

Assim carregue os pesos salvos no pipeline:

```python
>>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("./stable-diffusion-v1-5", use_safetensors=True)
```

Agora você pode rodar o pipeline como você faria na seção acima.

### Troca dos agendadores

Agendadores diferentes tem diferentes velocidades de retirar o ruído e compensações de qualidade. A melhor forma de descobrir qual funciona melhor para você é testar eles! Uma das principais características do 🧨 Diffusers é permitir que você troque facilmente entre agendadores. Por exemplo, para substituir o `PNDMScheduler` padrão com o `EulerDiscreteScheduler`, carregue ele com o método `from_config()`:

```py
>>> from diffusers import EulerDiscreteScheduler

>>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", use_safetensors=True)
>>> pipeline.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)
```

Tente gerar uma imagem com o novo agendador e veja se você nota alguma diferença!

Na próxima seção, você irá dar uma olhada mais de perto nos componentes - o modelo e o agendador - que compõe o `DiffusionPipeline` e aprender como usar esses componentes para gerar uma imagem de um gato.

## Modelos

A maioria dos modelos recebe uma amostra de ruído, e em cada _timestep_ ele prevê o _noise residual_ (outros modelos aprendem a prever a amostra anterior diretamente ou a velocidade ou [`v-prediction`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/5e5ce13e2f89ac45a0066cb3f369462a3cf1d9ef/src/diffusers/schedulers/scheduling_ddim.py#L110)), a diferença entre uma imagem menos com ruído e a imagem de entrada. Você pode misturar e combinar modelos para criar outros sistemas de difusão.

Modelos são inicializados com o método `from_pretrained()` que também armazena em cache localmente os pesos do modelo para que seja mais rápido na próxima vez que você carregar o modelo. Para o tour rápido, você irá carregar o `UNet2DModel`, um modelo básico de geração de imagem incondicional com um checkpoint treinado em imagens de gato:

```py
>>> from diffusers import UNet2DModel

>>> repo_id = "google/ddpm-cat-256"
>>> model = UNet2DModel.from_pretrained(repo_id, use_safetensors=True)
```

Para acessar os parâmetros do modelo, chame `model.config`:

```py
>>> model.config
```

A configuração do modelo é um dicionário 🧊 congelado 🧊, o que significa que esses parâmetros não podem ser mudados depois que o modelo é criado. Isso é intencional e garante que os parâmetros usados para definir a arquitetura do modelo no início permaneçam os mesmos, enquanto outros parâmetros ainda podem ser ajustados durante a geração.

Um dos parâmetros mais importantes são:

- `sample_size`: a dimensão da altura e largura da amostra de entrada.
- `in_channels`: o número de canais de entrada da amostra de entrada.
- `down_block_types` e `up_block_types`: o tipo de blocos de downsampling e upsampling usados para criar a arquitetura UNet.
- `block_out_channels`: o número de canais de saída dos blocos de downsampling; também utilizado como uma order reversa do número de canais de entrada dos blocos de upsampling.
- `layers_per_block`: o número de blocks ResNet presentes em cada block UNet.

Para usar o modelo para geração, crie a forma da imagem com ruído Gaussiano aleatório. Deve ter um eixo `batch` porque o modelo pode receber múltiplos ruídos aleatórios, um eixo `channel` correspondente ao número de canais de entrada, e um eixo `sample_size` para a altura e largura da imagem:

```py
>>> import torch

>>> torch.manual_seed(0)

>>> noisy_sample = torch.randn(1, model.config.in_channels, model.config.sample_size, model.config.sample_size)
>>> noisy_sample.shape
torch.Size([1, 3, 256, 256])
```

Para geração, passe a imagem com ruído para o modelo e um `timestep`. O `timestep` indica o quão ruidosa a imagem de entrada é, com mais ruído no início e menos no final. Isso ajuda o modelo a determinar sua posição no processo de difusão, se está mais perto do início ou do final. Use o método `sample` para obter a saída do modelo:

```py
>>> with torch.no_grad():
...     noisy_residual = model(sample=noisy_sample, timestep=2).sample
```

Para geração de exemplos reais, você precisará de um agendador para guiar o processo de retirada do ruído. Na próxima seção, você irá aprender como acoplar um modelo com um agendador.

## Agendadores

Agendadores gerenciam a retirada do ruído de uma amostra ruidosa para uma amostra menos ruidosa dado a saída do modelo - nesse caso, é o `noisy_residual`.

> [!TIP]
> 🧨 Diffusers é uma caixa de ferramentas para construir sistemas de difusão. Enquanto o `DiffusionPipeline` é uma forma conveniente de começar com um sistema de difusão pré-construído, você também pode escolher seus próprios modelos e agendadores separadamente para construir um sistema de difusão personalizado.

Para o tour rápido, você irá instanciar o `DDPMScheduler` com o método `from_config()`:

```py
>>> from diffusers import DDPMScheduler

>>> scheduler = DDPMScheduler.from_config(repo_id)
>>> scheduler
DDPMScheduler {
  "_class_name": "DDPMScheduler",
  "_diffusers_version": "0.13.1",
  "beta_end": 0.02,
  "beta_schedule": "linear",
  "beta_start": 0.0001,
  "clip_sample": true,
  "clip_sample_range": 1.0,
  "num_train_timesteps": 1000,
  "prediction_type": "epsilon",
  "trained_betas": null,
  "variance_type": "fixed_small"
}
```

> [!TIP]
> 💡 Perceba como o agendador é instanciado de uma configuração. Diferentemente de um modelo, um agendador não tem pesos treináveis e é livre de parâmetros!

Um dos parâmetros mais importante são:

- `num_train_timesteps`: o tamanho do processo de retirar ruído ou em outras palavras, o número de _timesteps_ necessários para o processo de ruídos Gausianos aleatórios dentro de uma amostra de dados.
- `beta_schedule`: o tipo de agendados de ruído para o uso de geração e treinamento.
- `beta_start` e `beta_end`: para começar e terminar os valores de ruído para o agendador de ruído.

Para predizer uma imagem com um pouco menos de ruído, passe o seguinte para o método do agendador `step()`: saída do modelo, `timestep`, e a atual `amostra`.

```py
>>> less_noisy_sample = scheduler.step(model_output=noisy_residual, timestep=2, sample=noisy_sample).prev_sample
>>> less_noisy_sample.shape
```

O `less_noisy_sample` pode ser passado para o próximo `timestep` onde ele ficará ainda com menos ruído! Vamos juntar tudo agora e visualizar o processo inteiro de retirada de ruído.

Comece, criando a função que faça o pós-processamento e mostre a imagem sem ruído como uma `PIL.Image`:

```py
>>> import PIL.Image
>>> import numpy as np

>>> def display_sample(sample, i):
...     image_processed = sample.cpu().permute(0, 2, 3, 1)
...     image_processed = (image_processed + 1.0) * 127.5
...     image_processed = image_processed.numpy().astype(np.uint8)

...     image_pil = PIL.Image.fromarray(image_processed[0])
...     display(f"Image at step {i}")
...     display(image_pil)
```

Para acelerar o processo de retirada de ruído, mova a entrada e o modelo para uma GPU:

```py
>>> model.to("cuda")
>>> noisy_sample = noisy_sample.to("cuda")
```

Agora, crie um loop de retirada de ruído que prediz o residual da amostra menos ruidosa, e computa a amostra menos ruidosa com o agendador:

```py
>>> import tqdm

>>> sample = noisy_sample

>>> for i, t in enumerate(tqdm.tqdm(scheduler.timesteps)):
...     # 1. predict noise residual
...     with torch.no_grad():
...         residual = model(sample, t).sample

...     # 2. compute less noisy image and set x_t -> x_t-1
...     sample = scheduler.step(residual, t, sample).prev_sample

...     # 3. optionally look at image
...     if (i + 1) % 50 == 0:
...         display_sample(sample, i + 1)
```

Sente-se e assista o gato ser gerado do nada além de ruído! 😻

    

## Próximos passos

Esperamos que você tenha gerado algumas imagens legais com o 🧨 Diffusers neste tour rápido! Para suas próximas etapas, você pode

- Treine ou faça a configuração fina de um modelo para gerar suas próprias imagens no tutorial de [treinamento](./tutorials/basic_training).
- Veja exemplos oficiais e da comunidade de [scripts de treinamento ou configuração fina](https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples#-diffusers-examples) para os mais variados casos de uso.
- Aprenda sobre como carregar, acessar, mudar e comparar agendadores no guia [Usando diferentes agendadores](./using-diffusers/schedulers).
- Explore engenharia de prompt, otimizações de velocidade e memória, e dicas e truques para gerar imagens de maior qualidade com o guia [Stable Diffusion](./stable_diffusion).
- Se aprofunde em acelerar 🧨 Diffusers com guias sobre [PyTorch otimizado em uma GPU](./optimization/fp16), e guias de inferência para rodar [Stable Diffusion em Apple Silicon (M1/M2)](./optimization/mps) e [ONNX Runtime](./optimization/onnx).

### Desempenho básico
https://huggingface.co/docs/diffusers/main/pt/stable_diffusion.md

# Desempenho básico

Difusão é um processo aleatório que demanda muito processamento. Você pode precisar executar o `DiffusionPipeline` várias vezes antes de obter o resultado desejado. Por isso é importante equilibrar cuidadosamente a velocidade de geração e o uso de memória para iterar mais rápido.

Este guia recomenda algumas dicas básicas de desempenho para usar o `DiffusionPipeline`. Consulte a seção de documentação sobre Otimização de Inferência, como [Acelerar inferência](./optimization/fp16) ou [Reduzir uso de memória](./optimization/memory) para guias de desempenho mais detalhados.

## Uso de memória

Reduzir a quantidade de memória usada indiretamente acelera a geração e pode ajudar um modelo a caber no dispositivo.

O método `enable_model_cpu_offload()` move um modelo para a CPU quando não está em uso para economizar memória da GPU.

```py
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
  "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
  torch_dtype=torch.bfloat16,
  device_map="cuda"
)
pipeline.enable_model_cpu_offload()

prompt = """
cinematic film still of a cat sipping a margarita in a pool in Palm Springs, California
highly detailed, high budget hollywood movie, cinemascope, moody, epic, gorgeous, film grain
"""
pipeline(prompt).images[0]
print(f"Memória máxima reservada: {torch.cuda.max_memory_allocated() / 1024**3:.2f} GB")
```

## Velocidade de inferência

O processo de remoção de ruído é o mais exigente computacionalmente durante a difusão. Métodos que otimizam este processo aceleram a velocidade de inferência. Experimente os seguintes métodos para acelerar.

- Adicione `device_map="cuda"` para colocar o pipeline em uma GPU. Colocar um modelo em um acelerador, como uma GPU, aumenta a velocidade porque realiza computações em paralelo.
- Defina `torch_dtype=torch.bfloat16` para executar o pipeline em meia-precisão. Reduzir a precisão do tipo de dado aumenta a velocidade porque leva menos tempo para realizar computações em precisão mais baixa.

```py
import torch
import time
from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
  "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
  torch_dtype=torch.bfloat16,
  device_map="cuda"
)
```

- Use um agendador mais rápido, como `DPMSolverMultistepScheduler`, que requer apenas ~20-25 passos.
- Defina `num_inference_steps` para um valor menor. Reduzir o número de passos de inferência reduz o número total de computações. No entanto, isso pode resultar em menor qualidade de geração.

```py
pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

prompt = """
cinematic film still of a cat sipping a margarita in a pool in Palm Springs, California
highly detailed, high budget hollywood movie, cinemascope, moody, epic, gorgeous, film grain
"""

start_time = time.perf_counter()
image = pipeline(prompt).images[0]
end_time = time.perf_counter()

print(f"Geração de imagem levou {end_time - start_time:.3f} segundos")
```

## Qualidade de geração

Muitos modelos de difusão modernos entregam imagens de alta qualidade imediatamente. No entanto, você ainda pode melhorar a qualidade de geração experimentando o seguinte.

- Experimente um prompt mais detalhado e descritivo. Inclua detalhes como o meio da imagem, assunto, estilo e estética. Um prompt negativo também pode ajudar, guiando um modelo para longe de características indesejáveis usando palavras como baixa qualidade ou desfocado.

    ```py
    import torch
    from diffusers import DiffusionPipeline

    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
        "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
        torch_dtype=torch.bfloat16,
        device_map="cuda"
    )

    prompt = """
    cinematic film still of a cat sipping a margarita in a pool in Palm Springs, California
    highly detailed, high budget hollywood movie, cinemascope, moody, epic, gorgeous, film grain
    """
    negative_prompt = "low quality, blurry, ugly, poor details"
    pipeline(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
    ```

    Para mais detalhes sobre como criar prompts melhores, consulte a documentação sobre [Técnicas de prompt](./using-diffusers/weighted_prompts).

- Experimente um agendador diferente, como `HeunDiscreteScheduler` ou `LMSDiscreteScheduler`, que sacrifica velocidade de geração por qualidade.

    ```py
    import torch
    from diffusers import DiffusionPipeline, HeunDiscreteScheduler

    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
        "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
        torch_dtype=torch.bfloat16,
        device_map="cuda"
    )
    pipeline.scheduler = HeunDiscreteScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

    prompt = """
    cinematic film still of a cat sipping a margarita in a pool in Palm Springs, California
    highly detailed, high budget hollywood movie, cinemascope, moody, epic, gorgeous, film grain
    """
    negative_prompt = "low quality, blurry, ugly, poor details"
    pipeline(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
    ```

## Próximos passos

Diffusers oferece otimizações mais avançadas e poderosas, como [group-offloading](./optimization/memory#group-offloading) e [compilação regional](./optimization/fp16#regional-compilation). Para saber mais sobre como maximizar o desempenho, consulte a seção sobre Otimização de Inferência.

### Instalação
https://huggingface.co/docs/diffusers/main/pt/installation.md

# Instalação

🤗 Diffusers é testado no Python 3.8+, PyTorch 1.7.0+, e Flax. Siga as instruções de instalação abaixo para a biblioteca de deep learning que você está utilizando:

- [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/) instruções de instalação
- [Flax](https://flax.readthedocs.io/en/latest/) instruções de instalação

## Instalação com pip

Recomenda-se instalar 🤗 Diffusers em um [ambiente virtual](https://docs.python.org/3/library/venv.html).
Se você não está familiarizado com ambiente virtuals, veja o [guia](https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/).
Um ambiente virtual facilita gerenciar diferentes projetos e evitar problemas de compatibilidade entre dependências.

Comece criando um ambiente virtual no diretório do projeto:

```bash
python -m venv .env
```

Ative o ambiente virtual:

```bash
source .env/bin/activate
```

Recomenda-se a instalação do 🤗 Transformers porque 🤗 Diffusers depende de seus modelos:

```bash
pip install diffusers["torch"] transformers
```

```bash
pip install diffusers["flax"] transformers
```

## Instalação a partir do código fonte

Antes da instalação do 🤗 Diffusers a partir do código fonte, certifique-se de ter o PyTorch e o 🤗 Accelerate instalados.

Para instalar o 🤗 Accelerate:

```bash
pip install accelerate
```

então instale o 🤗 Diffusers do código fonte:

```bash
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
```

Esse comando instala a última versão em desenvolvimento `main` em vez da última versão estável `stable`.
A versão `main` é útil para se manter atualizado com os últimos desenvolvimentos.
Por exemplo, se um bug foi corrigido desde o último lançamento estável, mas um novo lançamento ainda não foi lançado.
No entanto, isso significa que a versão `main` pode não ser sempre estável.
Nós nos esforçamos para manter a versão `main` operacional, e a maioria dos problemas geralmente são resolvidos em algumas horas ou um dia.
Se você encontrar um problema, por favor abra uma [Issue](https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new/choose), assim conseguimos arrumar o quanto antes!

## Instalação editável

Você precisará de uma instalação editável se você:

- Usar a versão `main` do código fonte.
- Contribuir para o 🤗 Diffusers e precisa testar mudanças no código.

Clone o repositório e instale o 🤗 Diffusers com os seguintes comandos:

```bash
git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
cd diffusers
```

```bash
pip install -e ".[torch]"
```

```bash
pip install -e ".[flax]"
```

Esses comandos irão vincular a pasta que você clonou o repositório e os caminhos das suas bibliotecas Python.
Python então irá procurar dentro da pasta que você clonou além dos caminhos normais das bibliotecas.
Por exemplo, se o pacote python for tipicamente instalado no `~/anaconda3/envs/main/lib/python3.10/site-packages/`, o Python também irá procurar na pasta `~/diffusers/` que você clonou.

> [!WARNING]
> Você deve manter a pasta `diffusers` se quiser continuar usando a biblioteca.

Agora você pode facilmente atualizar seu clone para a última versão do 🤗 Diffusers com o seguinte comando:

```bash
cd ~/diffusers/
git pull
```

Seu ambiente Python vai encontrar a versão `main` do 🤗 Diffusers na próxima execução.

## Cache

Os pesos e os arquivos dos modelos são baixados do Hub para o cache que geralmente é o seu diretório home. Você pode mudar a localização do cache especificando as variáveis de ambiente `HF_HOME` ou `HUGGINFACE_HUB_CACHE` ou configurando o parâmetro `cache_dir` em métodos como `from_pretrained()`.

Aquivos em cache permitem que você rode 🤗 Diffusers offline. Para prevenir que o 🤗 Diffusers se conecte à internet, defina a variável de ambiente `HF_HUB_OFFLINE` para `True` e o 🤗 Diffusers irá apenas carregar arquivos previamente baixados em cache.

```shell
export HF_HUB_OFFLINE=True
```

Para mais detalhes de como gerenciar e limpar o cache, olhe o guia de [caching](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/manage-cache).

## Telemetria

Nossa biblioteca coleta informações de telemetria durante as requisições `from_pretrained()`.
O dado coletado inclui a versão do 🤗 Diffusers e PyTorch/Flax, o modelo ou classe de pipeline requisitado,
e o caminho para um checkpoint pré-treinado se ele estiver hospedado no Hugging Face Hub.
Esse dado de uso nos ajuda a debugar problemas e priorizar novas funcionalidades.
Telemetria é enviada apenas quando é carregado modelos e pipelines do Hub,
e não é coletado se você estiver carregando arquivos locais.

Nos entendemos que nem todo mundo quer compartilhar informações adicionais, e nós respeitamos sua privacidade.
Você pode desabilitar a coleta de telemetria definindo a variável de ambiente `DISABLE_TELEMETRY` do seu terminal:

No Linux/MacOS:

```bash
export DISABLE_TELEMETRY=YES
```

No Windows:

```bash
set DISABLE_TELEMETRY=YES
```
