如何将 ComfyUI 工作流通过 Gradio 免费部署至 Hugging Face Spaces ZeroGPU
Hugging Face 发布完整教程，介绍如何将复杂的 ComfyUI 工作流转换为 Gradio Web 应用并免费部署到 Hugging Face Spaces 的 ZeroGPU 无服务器架构上。
推荐理由：教程给出了将节点图转为脚本并适配无服务器 GPU 的完整改造细节，便于开发者将本地工作流封装为低成本在线服务。
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第 21–32 条 · 共 32 条Hugging Face精选AI 评分6767
Hugging Face精选AI 评分6161 Hugging Face 开源非扩散文生图模型 aMUSEd
Hugging Face 开源了非扩散文生图模型 aMUSEd，采用掩码图像建模（MIM）架构并开源了完整代码与权重。该模型总参数量约 800M，推理步骤更少且原生支持零样本图像修复，已完整集成进 diffusers 库。模型在 8-bit Adam 和 float16 下微调显存低于 11GB，采用 LoRA 时可进一步降至 7GB。
推荐理由：原文提供了基于掩码图像建模的非扩散文生图方案与推理代码，便于开发者探索小参数量下的快速图像生成。
Hugging Face精选AI 评分7474 Hugging Face 推出 SDXL Dreambooth LoRA 进阶微调指南与训练脚本
Hugging Face 在 diffusers 库中推出了针对 SDXL 的 Dreambooth LoRA 进阶训练脚本，将 Pivotal Tuning 技术与自适应优化器 Prodigy 进行了结合。
推荐理由：结合枢轴微调与自适应优化器系统梳理了参数配置，为图像生成模型的高质量小样本定制提供了可迁移的工程经验。
Hugging Face精选AI 评分6565 Hugging Face 详解 SDXL 推理加速与显存优化技巧
Hugging Face 针对 Stable Diffusion XL（SDXL）的显存占用和推理耗时瓶颈，在 🤗 Diffusers 中梳理了一套轻量优化方案。
推荐理由：文章对比了半精度、编译加速与分片卸载对延迟与显存的实测影响，为消费级硬件部署扩散模型提供了具体的调优路径。
OpenAI精选AI 评分8181 DALL·E 3 正式面向 ChatGPT Plus 和 Enterprise 用户上线
OpenAI 宣布 DALL·E 3 正式向 ChatGPT Plus 和 Enterprise 用户开放。团队构建了多层安全缓解措施以支持更广泛的上线，并同步公开了在内容来源溯源研究方面的最新进展。
推荐理由：OpenAI 将图像生成模型接入付费版 ChatGPT，同时展示了支持规模化上线的安全防护与来源追溯方案。
Hugging Face精选AI 评分7373 Diffusers 正式支持 SDXL T2I-Adapter 并开源多条件控制权重
Hugging Face 与 T2I-Adapter 作者合作在 diffusers 中正式支持面向 SDXL 的 T2I-Adapter，并开源了线稿、素描、Canny、深度和 OpenPose 等条件控制权重。
推荐理由：原文详细对比了适配器与ControlNet的参数及计算差异，为轻量化图像生成控制提供了具体实现与配置参考。
Hugging Face精选AI 评分8383 Hugging Face Diffusers 正式集成 ControlNet 支持多条件可控生图
Hugging Face 在 Diffusers 库中集成 ControlNet 并推出 StableDiffusionControlNetPipeline，原生支持基于空间条件的高精度图像生成。
推荐理由：原文梳理了多条件控制的调用接口与显存优化方案，开发者可据此在工程中快速落地可控生图。
Hugging Face精选AI 评分8686 Hugging Face Diffusers 官方支持 LoRA 微调 Stable Diffusion
Hugging Face 宣布在 Diffusers 库中正式支持 LoRA 训练与推理，可用于 Stable Diffusion 的全微调与 Dreambooth。
推荐理由：Diffusers 官方支持 LoRA 微调与推理，读者可借此将权重文件压缩至约 3MB 并在消费级显卡上完成训练。
Hugging Face精选AI 评分8080 在 Apple Silicon 上通过 Core ML 运行 Stable Diffusion 指南
Hugging Face 提供了在 Apple Silicon 上使用 Core ML 运行 Stable Diffusion 的完整实战指南，并将预转换的模型权重托管至 Hugging Face Hub。该方案支持 CPU、GPU 及神经引擎等计算单元，适配 Python 与原生 Swift 推理，并在 M1 Max 设备上实现了 18 秒单张图像的生成速度。
推荐理由：原文提供了将扩散模型适配至苹果硬件的完整步骤，开发者可直接复用代码在本地实现端侧推理加速。
Hugging Face精选AI 评分6666 Hugging Face 发布 JAX/Flax 版 Stable Diffusion 推理实践指南
Hugging Face Diffusers 在 0.5.1 版本加入对 JAX 和 Flax 的支持，允许开发者在 Google TPU 设备上高效并行运行 Stable Diffusion 推理。
推荐理由：原文给出了利用 JAX 的 pmap 与 TPU 多核并行加速图像生成的具体范式，读者可直接复用其编译与分发逻辑。
OpenAI精选AI 评分8181 DALL·E 推出 Outpainting 外绘扩图功能
OpenAI 为 DALL·E 推出 Outpainting 外绘功能。用户可以通过扩展画面生成任意尺寸的图像，在原有画幅之外延展视觉内容。
OpenAI精选AI 评分7171 OpenAI 推出可逆生成模型 Glow
OpenAI 推出可逆生成模型 Glow，采用可逆 1x1 卷积简化了此前可逆生成模型的架构。该模型能够生成逼真的高分辨率图像，支持高效采样，并能提取可用于操控数据属性的特征。OpenAI 同步开源了模型代码并提供在线可视化工具。
推荐理由：原文介绍了基于可逆卷积的生成模型 Glow 及其架构简化，读者可以了解基于流的生成模型与属性操纵方法。