教程：用 Gradio 在 Hugging Face Spaces 上免费运行 ComfyUI 工作流
Hugging Face 发布教程，讲解如何把 ComfyUI 工作流转换成 Gradio 应用并部署到 Spaces 的 ZeroGPU 免费推理。
推荐理由：原文给出从导出 ComfyUI 工作流到在 Spaces ZeroGPU 免费部署的完整步骤，含模型映射和代码改动细节，可迁移到自己的工作流。
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第 21–40 条 · 共 43 条Hugging Face Blog精选AI 评分6868
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 Hugging Face 发布 SDXL Dreambooth LoRA 进阶训练脚本指南
Hugging Face 发布 SDXL Dreambooth LoRA 进阶训练社区指南，将 Replicate SDXL Cog trainer 的 Pivotal Tuning 与 Kohya trainer 使用的 Prodigy 优化器等多项优化组合，脚本已在 diffusers 开源并提供 Colab 与 Spaces 入口。
推荐理由：官方博客给出把 Pivotal Tuning 与 Prodigy 优化器组合进 SDXL Dreambooth LoRA 训练的完整做法与实验对比，参数可直接复用。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Hugging Face 发布 LCM LoRA，让 SDXL 4 步生成图像
Hugging Face 与 LCM 团队发布 LCM LoRA，通过训练少量 LoRA 适配层而非完整蒸馏模型，让 Stable Diffusion 和 SDXL 的推理步数从 25-50 步降到 4-8 步。
推荐理由：LCM LoRA 只训练少量适配层就能让任意 SDXL 微调模型 4 步出图，文中给出 diffusers 代码和多硬件基准，方法可直接复用。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 详解 SDXL 的简单推理优化方法
Hugging Face Diffusers 团队发文讲解如何优化 SDXL 的推理速度和内存占用，测试在 A100（40GB）上进行，每轮生成 4 张图取第 3 次结果。
推荐理由：官方在 A100 上实测了多种 SDXL 推理优化手段并附完整数据表，读者可以按自己的显存和延迟需求直接选用对应技巧。
OpenAI News精选AI 评分7777 DALL·E 3 现已在 ChatGPT Plus 和 Enterprise 中可用
OpenAI 宣布 DALL·E 3 现已在 ChatGPT Plus 和 Enterprise 中可用。官方为此开发了安全缓解措施栈以支持更广泛的发布，并同步分享了其内容溯源研究的进展。
推荐理由：官方宣布 DALL·E 3 开放范围扩大，并提及安全缓解措施与溯源研究，读者可了解其上线入口与安全准备。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 Hugging Face 发布 Würstchen 快速文生图扩散模型
Hugging Face 发布 Würstchen，一种在高度压缩潜空间中工作的文生图扩散模型，实现 42x 空间压缩。生成速度明显快于 SDXL 且内存占用更低；Würstchen v2 训练用 24,602 GPU 小时，支持最高 1536 分辨率，已集成进 Diffusers，模型权重和 Demo 已在 Hub 上线。
推荐理由：42x 空间压缩带来的训练与推理成本对比有具体数字，适合想低成本跑文生图的读者参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 T2I-Adapter-SDXL 适配器发布并登陆 diffusers
Hugging Face Diffusers 团队与 T2I-Adapter 作者合作，为 Stable Diffusion XL 推出 T2I-Adapter 支持，并发布 sketch、canny、lineart、depth、openpose 五种条件的 checkpoints。
推荐理由：原文给出 T2I-Adapter-SDXL 与 ControlNet 的参数量对比、训练配置和完整用法代码，读者可以据此评估并直接上手使用。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 如何用 Diffusers 优化 AudioLDM 2 推理速度至 10 倍以上
Hugging Face 官方教程讲解如何在 🧨 Diffusers 中运行 AudioLDM 2 文生音频管线，并通过 Flash Attention、float16 半精度、torch.compile 编译 UNet、切换 DPMSolverMultistepScheduler 将 10 秒音频的生成时间从约 14 秒降到 1 秒以内，且音质几乎不降。
推荐理由：官方教程给出四种可复用的推理优化方法，把 10 秒音频的生成时间从约 14 秒压到 1 秒以内，可直接迁移到自己的管线。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 Apple 与 Hugging Face 发布 Stable Diffusion XL 的 Core ML 版本及混合位宽量化方案
Apple 与 Hugging Face 将 Stable Diffusion XL 移植到 Core ML，发布完整 pipeline 和 mixed-bit palettization 量化版本，UNet 以平均 4.5 位压缩后体积从 4.8GB 降至 1.4GB（减少 71%）。
推荐理由：原文给出 Stable Diffusion XL 在 Mac 上的 Core ML 移植细节、压缩到 4.5 位后体积从 4.8GB 降到 1.4GB 的数据，以及可复用的混合位宽量化方法。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 讲解如何在 iPhone、iPad 和 Mac 上用 Core ML 加速 Stable Diffusion
Apple 在 WWDC'23 中更新 Core ML 与 coremltools 的压缩优化能力，配合开源仓库 ml-stable-diffusion，支持将 Stable Diffusion 量化为 8/6/4/2-bit palettization，推荐 6-bit 以在精度损失很小的前提下加快推理并节省内存。
推荐理由：作者亲测 6-bit palettization 带来的生成速度提升，并给出完整转换命令和 Hub 模型，读者可按步骤迁移到自己微调的模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Hugging Face 深入解析文本生成视频模型的现状与实践
Hugging Face 发布博客，梳理文本生成视频模型从 GAN、Transformer 到扩散模型的演进脉络，并对比文本生成图像任务解释其在计算成本、数据集和视频描述上的挑战。
推荐理由：系统梳理了文本生成视频模型的技术演进、数据集挑战与代表工作，并给出 Diffusers 上的可复用代码与演示入口。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 如何在免费版 Google Colab 上用 🧨 diffusers 运行 DeepFloyd IF 文生图模型
Hugging Face 官方博客演示用 🧨 diffusers 在免费版 Google Colab（13GB CPU 内存、T4 15GB 显存）上运行 DeepFloyd 的开源文生图模型 IF，并支持图像变化和局部重绘。
推荐理由：官方博客给出在 13GB 内存免费 Colab 上跑通 40GB 参数 IF 的完整低显存方案，含可复用的代码和量化技巧。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 教你用 diffusers 训练自己的 ControlNet
Hugging Face 发布教程，详解如何用 diffusers 训练 ControlNet，并以基于 Microsoft FaceSynthetics 10 万合成人脸数据集训练的 Uncanny Faces 面部姿态模型为例。
推荐理由：作者以亲身训练经历给出从数据集构建到训练参数的完整流程，还分享了过拟合教训和 8GB 显存的降配方法。
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 Hugging Face Diffusers 上手 ControlNet：用边缘图和姿态图控制 Stable Diffusion 生成
Hugging Face 发布教程，介绍如何在 Diffusers 中通过 StableDiffusionControlNetPipeline 使用 ControlNet，支持 canny 边缘、OpenPose 姿态等 8 种空间条件控制 Stable Diffusion 生成，并可组合多个条件或与 DreamBooth 微调结合。
推荐理由：原文给出 ControlNet 在 Diffusers 中的完整用法和加速省显存配置，读者可以照搬代码在 Colab 上复现同样的生成效果。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 CLIPSeg 零样本图像分割教程：用 Hugging Face Transformers 实现文本与图像提示分割
Hugging Face 发布教程，讲解如何用 🤗 transformers 运行零样本分割模型 CLIPSeg。
推荐理由：教程讲清了 CLIPSeg 的零样本分割原理、文本与图像两种提示用法及低分辨率局限，并给出在 Segments.ai 上精修标注的完整流程。
Hugging Face Blog精选AI 评分7373 Hugging Face 发布 Stable Diffusion 的 Core ML 转换权重及 Apple Silicon 使用教程
Hugging Face 联合 Apple 将 Stable Diffusion 权重转换为 Core ML 格式并上传 Hub，支持 v1.4、v1.5、v2 base 和 v2.1 base，可在 Apple Silicon 的 CPU、GPU 和 Neural Engine 上运行。
推荐理由：原文给出在 Apple Silicon 上用 Core ML 跑 Stable Diffusion 的转换与推理方法，包括 Python 和 Swift 两条路径及性能变体选择，可迁移到自己的工作流。
Hugging Face Blog精选AI 评分7373 Hugging Face 分享用 Diffusers 训练 Stable Diffusion Dreambooth 的实验结论与推荐设置
Hugging Face 基于大量实验讲解如何用 🧨 Diffusers 的 train_dreambooth.py 微调 Stable Diffusion，并给出推荐设置：低学习率配合逐步增加步数，人脸训练约需 800-1200 步（batch size 2、LR 1e-6），训练人脸时应使用 prior preservation 防止过拟合。
推荐理由：Hugging Face 用多组实验给出 Dreambooth 微调 Stable Diffusion 的学习率、步数、先验保留等关键超参建议，可直接照做。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 开放 DALL·E API 公测
OpenAI 宣布 DALL·E API 进入公开测试，开发者即日起可以开始用它构建应用。
推荐理由：OpenAI 官方宣布 DALL·E API 进入公测，开发者可直接调用，适合想把它接入应用的开发者了解入口。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Hugging Face diffusers 0.3 发布，新增图生图、Textual Inversion 等多项功能
Hugging Face 发布 diffusers 0.3，为 Stable Diffusion 新增图像到图像生成、Textual Inversion（3-5 张样本即可训练并分享概念，社区已贡献超 200 个概念）和实验性 inpainting 管线。
推荐理由：官方梳理 diffusers 0.3 的图生图、Textual Inversion、低显存优化等新能力，读者可以据此判断扩散模型工具链的可用性变化。
OpenAI News精选AI 评分7272 DALL·E 推出 outpainting 图像外扩功能
OpenAI 为 DALL·E 推出 outpainting 功能，可在原始图像之外继续生成内容，支持任意尺寸的图像扩展，帮助用户延展画面、讲述更完整的故事。
推荐理由：原文说明 DALL·E 的 outpainting 可让图像扩展到任意尺寸，读者可以据此判断它在图像创作流程中的用途。