Hugging Face 发布 Flux LoRA 快速推理优化配方
Hugging Face 发布针对 Flux.1-Dev 的 LoRA 推理优化配方，结合 Flash Attention 3、torch.compile 与 FP8 量化，在 H100 上相比基线实现 2.23 倍加速。
推荐理由：原文给出可复用的 LoRA 推理优化配方与实测延迟数据，读者可据此判断热切换与量化在自有硬件上的取舍。
#图像生成
Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何在 Hugging Face Spaces 上用 Gradio 免费运行 ComfyUI 工作流
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 ComfyUI-to-Python-Extension 把 ComfyUI 工作流导出为纯 Python 脚本，再用 Gradio 封装成应用并部署到 Hugging Face Spaces 的 ZeroGPU 上免费运行。
推荐理由：教程给出把 ComfyUI 工作流导出为 Python、封装 Gradio 并部署到 ZeroGPU 的完整步骤，可迁移到自己的工作流。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 SDXL Dreambooth LoRA 高级训练脚本与调参指南
Hugging Face 发布 SDXL Dreambooth LoRA 高级训练脚本，将 Pivotal Tuning 与 Prodigy 优化器结合，并给出配套参数配置。
推荐理由：汇总 SDXL Dreambooth LoRA 微调的社区实践，含 Pivotal Tuning 与 Prodigy 优化器的参数配置和对比实验。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 实测 SDXL 的简单推理优化
Hugging Face 在 A100 40GB 上实测了 SDXL 的多种推理优化，未优化管线占用 28GB 显存、耗时 72.2 秒，改用 fp16 后降至 21.7GB 和 14.8 秒。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 SDXL 在 Diffusers 中的显存与延迟实测数据，可直接对照选择优化组合。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何在免费版 Google Colab 上用 diffusers 运行 IF 文生图模型
Hugging Face 博客介绍如何在免费版 Google Colab（13GB CPU 内存、15GB T4 显存）上用 diffusers 运行 DeepFloyd 的 IF 文生图模型。
推荐理由：原文给出在免费 Colab 上分阶段加载 IF 的完整代码与显存取舍，可迁移到其他大模型的低显存部署。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 diffusers 训练自己的 ControlNet
Hugging Face 发布教程，讲解如何用 diffusers 训练 ControlNet，并以人脸姿态为例走完条件设计、数据集构建和模型训练三步。数据集基于微软 FaceSynthetics 的 100K 合成人脸，用 SPIGA 提取 iBUG 68 点关键点生成条件图，再用 BLIP 生成 caption。
推荐理由：Hugging Face 官方复盘了从条件设计、数据集构建到 diffusers 训练脚本的完整 ControlNet 训练流程，并给出不同显存下的参数配置。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Diffusers 集成 ControlNet，支持多种空间条件控制生成
Hugging Face 在 Diffusers 中集成 ControlNet，通过 StableDiffusionControlNetPipeline 支持 canny 边缘、OpenPose 姿态、深度图、分割图等多种空间条件控制图像生成。
推荐理由：Diffusers 官方给出 ControlNet 的完整接入方式与多种条件控制示例，可据此判断显存与速度开销。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 用 LoRA 高效微调 Stable Diffusion：Hugging Face diffusers 教程
Hugging Face 在 diffusers 中正式支持 LoRA 微调 Stable Diffusion，训练脚本最低只需 11 GB 显存，产出的新增权重文件约 3 MB，比原 UNet 小约一千倍。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 LoRA 微调 Stable Diffusion 的完整流程与显存、权重体积数据，可直接照做。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 Diffusers 和 Dreambooth 训练 Stable Diffusion 的实验与调参建议
Hugging Face 用 🧨 Diffusers 的 Dreambooth 训练脚本做了大量实验，分析不同超参数对微调 Stable Diffusion 的影响并给出推荐设置。
推荐理由：基于大量实验给出 Dreambooth 微调 Stable Diffusion 的超参数建议，可迁移到自己的训练流程。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 如何在 JAX / Flax 上运行 Stable Diffusion
Hugging Face Diffusers 自 0.5.1 版起支持 Flax，可在 Colab、Kaggle 或 Google Cloud 的 TPU 上快速推理 Stable Diffusion。
推荐理由：Hugging Face 官方给出在 TPU 上用 JAX/Flax 跑 Stable Diffusion 的完整步骤与并行原理，可迁移到多设备推理。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 如何用 Diffusers 运行 Stable Diffusion
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 diffusers 库运行 Stable Diffusion，并解释其潜空间扩散模型的工作原理。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Stable Diffusion 在 diffusers 中的完整用法与原理拆解，可据此理解潜空间扩散的组件分工。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 图解扩散模型：用 PyTorch 从零实现 DDPM
Hugging Face 博客发布《The Annotated Diffusion Model》，基于 Ho 等人 2020 年的 DDPM 论文和 Phil Wang 的实现，用 PyTorch 逐步实现去噪扩散概率模型。
推荐理由：以 PyTorch 逐步实现 DDPM 的完整教程，适合想从代码层面理解扩散模型原理的读者。
已经到底了