共计 1018 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
每一周，咱们的共事都会向社区的成员们公布一些对于 Hugging Face 相干的更新，包含咱们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，咱们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些乏味的音讯，快来看看吧！
社区活动
ControlNet 微调冲刺流动
为了帮忙更好地应用 ControlNet 摸索 AI 绘画，咱们在寰球社区联结 Google Cloud 一起举办了这次 🚀 JAX / Diffusers 社区冲刺流动。请在这里 查看本次流动的详细信息。流动很快就截止报名了，再次诚挚邀请加入！
产品更新
新的 Space 利用模版: ZenML
ZenML 是一个可扩大的开源 MLOps 框架，为数据科学家、ML 工程师和 MLOps 开发者创立可移植、生产就绪的 MLOps 管道。你能够抉择应用 Docker 作为 Space 利用的 SDK，并抉择 ZenML 作为模版即可。
Not-For-All-Eyes 标签
咱们新增加了“Not-For-All-Eyes”标签，该标签将用于标记蕴含可能不适宜所有受众的内容的数据集等内容。你能够在集体设置里抉择疏忽这个标签揭示。
开源更新
🤗 💗 🧑💻
咱们上线了一个专题页面，列举了作为软件开发者能够应用的 Hugging Face 平台的资源。
https://hf.co/spaces/huggingface/devs
Google AI 的 Pix2Struct 现已在 🤗 Transformers 中提供
Google AI 的 Pix2Struct 现已在 🤗 Transformers 中提供，Pix2Struct 是一种事后训练的图像到文本模型，用于纯视觉语言了解。该模型通过学习将网页的屏幕截图解析成简化的 HTML 来进行预训练。Pix2Struct 还引入了可变分辨率输出示意和更灵便的语言和视觉输出集成，其中语言提醒（如问题）间接出现在输出图像的顶部。该模型在四个畛域的九项工作中获得了最先进的后果，包含文档、插图、用户界面和天然图像。
手把手教你应用 ControlNet
ControlNet 这个神经网络模型使得用户能够通过施加额定条件，细粒度地管制扩散模型的生成过程。这一技术最后由 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 这篇论文提出，并很快地风靡了扩散模型的开源社区。来回顾咱们本周的文章，学习如何应用 ControlNet！
以上就是本周大事件，祝大家有一个欢快的周末！