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refiners

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优化基础模型适配器的训练和部署工作流

Refiners是一个开源项目，致力于优化基础模型适配器的训练和部署流程。该项目集成了多项前沿技术，包括IC-Light图像照明调控、Multi Upscaler高分辨率图像生成和HQ-SAM高质量掩码预测等。Refiners还支持SDXL-Lightning和潜在一致性模型等创新功能，为开发者提供了多样化的工具和灵活的适配方案，促进AI模型的快速迭代和实际应用。

RefinersAI模型适配器基础模型深度学习Github开源项目
GitHubHugging Face论文文档
<div align="center"> <picture> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/finegrain-ai/refiners/main/assets/logo_dark.png"> <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/finegrain-ai/refiners/main/assets/logo_light.png"> <img alt="Finegrain Refiners 库" width="352" height="128" style="max-width: 100%;"> </picture>

在基础模型之上训练和运行适配器的最简单方法

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安装

目前推荐使用 Rye 从源代码安装 Refiners：

git clone "git@github.com:finegrain-ai/refiners.git"
cd refiners
rye sync --all-features

文档

Refiners 提供了基于 MkDocs 的文档网站，可在 https://refine.rs 访问。您可以在那里找到 快速入门指南、关键概念 的描述，以及深入的基础模型适配 指南。

优秀的适配论文

如果您有兴趣了解基础模型适配的多样化用例（可能超出 Refiners 目前支持的特定适配器范围），我们建议您查看以下出色的论文：

使用Refiners的项目

致谢

我们从以下优秀项目中获得了灵感：

引用

@misc{the-finegrain-team-2023-refiners,
  author = {Benjamin Trom and Pierre Chapuis and Cédric Deltheil},
  title = {Refiners: 在基础模型之上训练和运行适配器的最简单方法},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/finegrain-ai/refiners}}
}

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