# 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).

