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<!--版权 2025 HuggingFace 团队。保留所有权利。
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根据 Apache 许可证 2.0 版本（"许可证"）授权；除非遵守许可证，否则不得使用此文件。
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您可以在以下网址获取许可证副本：
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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除非适用法律要求或书面同意，否则根据许可证分发的软件按"原样"分发，不附带任何明示或暗示的担保或条件。请参阅许可证以了解具体的语言管理权限和限制。
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# 混合推理
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**通过混合推理赋能本地 AI 构建者**
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> [!TIP]
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> 混合推理是一项[实验性功能](https://huggingface.co/blog/remote_vae)。
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> 可以在此处提供反馈[此处](https://github.com/huggingface/diffusers/issues/new?template=remote-vae-pilot-feedback.yml)。
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## 为什么使用混合推理？
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混合推理提供了一种快速简单的方式来卸载本地生成需求。
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- 🚀 **降低要求：** 无需昂贵硬件即可访问强大模型。
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- 💎 **无妥协：** 在不牺牲性能的情况下实现最高质量。
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- 💰 **成本效益高：** 它是免费的！🤑
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- 🎯 **多样化用例：** 与 Diffusers <20> 和更广泛的社区完全兼容。
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- 🔧 **开发者友好：** 简单请求，快速响应。
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## 可用模型
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* **VAE 解码 🖼️：** 快速将潜在表示解码为高质量图像，不影响性能或工作流速度。
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* **VAE 编码 🔢：** 高效将图像编码为潜在表示，用于生成和训练。
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* **文本编码器 📃（即将推出）：** 快速准确地计算提示的文本嵌入，确保流畅高质量的工作流。
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## 集成
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* **[SD.Next](https://github.com/vladmandic/sdnext)：** 一体化 UI，直接支持混合推理。
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* **[ComfyUI-HFRemoteVae](https://github.com/kijai/ComfyUI-HFRemoteVae)：** 用于混合推理的 ComfyUI 节点。
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## 更新日志
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- 2025 年 3 月 10 日：添加了 VAE 编码
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- 2025 年 3 月 2 日：初始发布，包含 VAE 解码
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## 内容
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文档分为三个部分：
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* **VAE 解码** 学习如何使用混合推理进行 VAE 解码的基础知识。
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* **VAE 编码** 学习如何使用混合推理进行 VAE 编码的基础知识。
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* **API 参考** 深入了解任务特定设置和参数。 |