huggingface/diffusers 的最新发行版是 v0.41.0。Diffusers 是一个在 PyTorch 之上处理用于图像、视频、音频生成的预训练扩散模型（diffusion model，即从训练数据中生成样本的模型）的 Python 库。它不仅支持推理，也支持训练自己的扩散模型。不过，所提供的记录中并未说明 v0.41.0 带来了哪些改动。
这个库的用意在于组合并运行图像生成与编辑流水线（pipeline）。README 说明其核心组件为 diffusion pipelines、可相互替换的 noise schedulers，以及作为构建模块使用的预训练模型。支持范围除了图像、音频之外，还包括生成分子结构的 3D 形状。
README 所指向的是一套强调易用性、简洁性与可定制性的模块化工具箱。许可证为 Apache-2.0，仓库始于 2022 年 5 月 30 日，星标（star）数量为 34772 个。
不过，公开记录所能说明的范围是有限的。README 和仓库描述给出的是一句关于支持范围的话，而不是经过实测的性能数值。该仓库的新兴度（momentum）评分为 3.9（0～10 基准），而关于独创性、技术与质量的评分则没有记载。既然这份记录中没有性能数值或对比资料，那么对于想组合扩散模型流水线的一方来说，合理的顺序是先从文档所载的组件看起，而要判断性能优劣，目前还为时过早。