# استخدام 🧨 `diffusers` في Hugging Face

Diffusers هي المكتبة المرجعية للنماذج الانتشارية المُسبقة التدريب ذات المستوى المتقدّم لتوليد الصور والصوت وحتى الهياكل ثلاثية الأبعاد للجزيئات. سواء كنت تبحث عن حل بسيط للاستدلال أو ترغب في تدريب نموذج انتشاري خاص بك، فإن Diffusers هي مجموعة أدوات معيارية تدعم كلا الخيارين. صُمّمت المكتبة مع التركيز على سهولة الاستخدام على حساب الأداء، والبساطة على حساب السهولة، والإمكانية للتخصيص على حساب التجريدات.

## استكشاف Diffusers في Hub

تتوفر أكثر من 10,000 خط أنابيب متوافق مع `diffusers` على Hub، يمكنك العثور عليها من خلال التصفية على يسار [صفحة النماذج](https://huggingface.co/models?library=diffusers&sort=downloads). تتكون أنظمة الانتشار عادةً من مكونات متعددة مثل مشفر النص، وUNet، وVAE، والمجدول. وعلى الرغم من أنها ليست نماذج مستقلة، إلا أن تجريد خط الأنابيب يسهّل استخدامها للاستدلال أو التدريب.

يمكنك العثور على خطوط أنابيب الانتشار لمهام مختلفة كثيرة:

* توليد الصور من نصوص طبيعية ([text-to-image](https://huggingface.co/models?library=diffusers&pipeline_tag=text-to-image&sort=downloads)).
* تحويل الصور باستخدام نصوص نصية طبيعية ([image-to-image](https://huggingface.co/models?library=diffusers&pipeline_tag=image-to-image&sort=downloads)).
* إنشاء مقاطع فيديو من أوصاف طبيعية ([text-to-video](https://huggingface.co/models?library=diffusers&pipeline_tag=text-to-video&sort=downloads)).

يمكنك تجربة النماذج مباشرةً في المتصفح إذا كنت ترغب في اختبارها دون الحاجة إلى تنزيلها، وذلك بفضل أدوات الواجهة المدمجة في المتصفح!

## ملفات مستودع Diffusers

تحتوي مستودع نموذج [Diffusers](https://hf.co/docs/diffusers/index) على جميع المكونات الفرعية المطلوبة للنموذج، مثل الترميز التلقائي التبايني لتشفير الصور وفك تشفير الكمون، ومشفّر النص، ونموذج التحويل، وغيرها. يتم تنظيم هذه المكونات الفرعية في تخطيط متعدد المجلدات.

  

تحتوي كل مجلد فرعي على الأوزان والإعدادات - حيثما ينطبق ذلك - لكل مكوّن، على غرار نموذج [Transformers](./transformers).

تُخزَّن الأوزان عادةً كملفات safetensors، بينما يكون ملف الإعداد عادةً ملف json يحتوي على معلومات حول بنية النموذج.

## استخدام خطوط الأنابيب الموجودة

جميع خطوط أنابيب `diffusers` على بُعد سطر واحد من أن تُستخدم! ولتشغيل عملية التوليد، ننصح دائمًا بالبدء من `DiffusionPipeline`:

```py
from diffusers import DiffusionPipeline

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0")
```

إذا كنت ترغب في تحميل مكوّن خط أنابيب محدد مثل UNet، يمكنك القيام بذلك من خلال:

```py
from diffusers import UNet2DConditionModel

unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", subfolder="unet")
```

## مشاركة خطوط أنابيبك ونماذجك

جميع [فئات خط الأنابيب](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/api/pipelines/overview) و[فئات النموذج](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/api/models/overview) و[فئات المجدول](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/api/schedulers/overview) متوافقة تمامًا مع Hub. وبشكل أكثر تحديدًا، يمكن تحميلها بسهولة من Hub باستخدام طريقة `from_pretrained()` ومشاركتها مع الآخرين باستخدام طريقة `push_to_hub()`.

لمزيد من التفاصيل، يرجى الاطلاع على [التوثيق](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/push_to_hub).

## موارد إضافية

* مكتبة [Diffusers](https://github.com/huggingface/diffusers).
* وثائق [Diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/index).