# Diffusers

Diffusers предоставляет предобученные диффузионные модели и строительные блоки для создания собственных рабочих процессов с изображениями, видео и аудио.

Она имеет два основных пути.

- [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) поддерживает инференс в несколько строк с использованием предобученных чекпоинтов, а также адаптеров, таких как LoRA. Это простой путь для генерации.
- [Modular Diffusers](./modular_diffusers/overview) позволяет использовать составные блоки и [ModularPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline) для создания собственных пайплайнов, когда требуется более точный контроль.

Оптимизации, такие как offloading и квантование, позволяют запускать большие модели на устройствах с ограниченной памятью. Если проблема памяти отсутствует, Diffusers также поддерживает `torch.compile` для более быстрого вывода.

Смотрите популярные модели Diffusers на [Hub](https://huggingface.co/models?library=diffusers&sort=trending) прямо сейчас.

## Обучение

Если вы только начинаете, начните с [курса Hugging Face по диффузионным моделям](https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1). В нём рассматриваются теория диффузии, а также то, как генерировать изображения, дообучать модели и многое другое с помощью Diffusers.

В [Быстром старте](./quicktour) также приведён копируемый промпт для настройки агента, используемый при инференсе.

## Куда дальше

- [Вывод](./using-diffusers/loading) — загрузка конвейеров и запуск генерации
- [Оптимизация и масштабирование](./stable_diffusion) — память, скорость, квантование и обслуживание
- [Модульные Diffusers](./modular_diffusers/overview) — создание пользовательских конвейеров из блоков
- [Обучение и дообучение](./training/overview) — обучение диффузионных моделей и адаптеров
- [CLI](./using-diffusers/cli) — запуск и упаковка пайплайнов из командной строки