huggingface · DN6 · Jul 10, 2026 · Jul 10, 2026 · Jul 11, 2026
diff --git a/.github/ISSUE_TEMPLATE/bug-report.yml b/.github/ISSUE_TEMPLATE/bug-report.yml
@@ -101,7 +101,7 @@ body:
 
         Questions on Documentation: @stevhliu
 
-        Questions on JAX- and MPS-related things: @pcuenca
+        Questions on MPS-related things: @pcuenca
 
         Questions on audio pipelines: @sanchit-gandhi
 

diff --git a/.github/workflows/nightly_tests.yml b/.github/workflows/nightly_tests.yml
@@ -95,7 +95,7 @@ jobs:
           CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG: :16:8
         run: |
           pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-             -k "not Flax and not Onnx" \
+             -k "not Onnx" \
             --make-reports=tests_pipeline_${{ matrix.module }}_cuda \
             --report-log=tests_pipeline_${{ matrix.module }}_cuda.log \
             tests/pipelines/${{ matrix.module }}
@@ -151,7 +151,7 @@ jobs:
         CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG: :16:8
       run: |
         pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-          -k "not Flax and not Onnx" \
+          -k "not Onnx" \
           --make-reports=tests_torch_${{ matrix.module }}_cuda \
           --report-log=tests_torch_${{ matrix.module }}_cuda.log \
           tests/${{ matrix.module }}
@@ -312,7 +312,7 @@ jobs:
           CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG: :16:8
         run: |
           pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-            -k "not Flax and not Onnx" \
+            -k "not Onnx" \
             --make-reports=tests_torch_minimum_version_cuda \
             tests/models/test_modeling_common.py \
             tests/pipelines/test_pipelines_common.py \
@@ -466,7 +466,6 @@ jobs:
       run_nightly_pipeline_level_quantization_tests,
       # run_nightly_onnx_tests,
       torch_minimum_version_cuda_tests,
-      # run_flax_tpu_tests
     ]
     if: always()
     runs-on:

diff --git a/.github/workflows/pr_modular_tests.yml b/.github/workflows/pr_modular_tests.yml
@@ -139,7 +139,7 @@ jobs:
     - name: Run fast PyTorch Pipeline CPU tests
       run: |
         pytest -n 8 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-          -k "not Flax and not Onnx" \
+          -k "not Onnx" \
           --make-reports=tests_torch_cpu_modular_pipelines \
           tests/modular_pipelines
 

diff --git a/.github/workflows/pr_tests.yml b/.github/workflows/pr_tests.yml
@@ -136,15 +136,15 @@ jobs:
       if: ${{ matrix.config.framework == 'pytorch_pipelines' }}
       run: |
         pytest -n 8 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-          -k "not Flax and not Onnx" \
+          -k "not Onnx" \
           --make-reports=tests_${{ matrix.config.report }} \
           tests/pipelines
 
     - name: Run fast PyTorch Model Scheduler CPU tests
       if: ${{ matrix.config.framework == 'pytorch_models' }}
       run: |
         pytest -n 4 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-          -k "not Flax and not Onnx and not Dependency" \
+          -k "not Onnx and not Dependency" \
           --make-reports=tests_${{ matrix.config.report }} \
           tests/models tests/schedulers tests/hooks tests/others
 

diff --git a/.github/workflows/pr_tests_gpu.yml b/.github/workflows/pr_tests_gpu.yml
@@ -163,13 +163,13 @@ jobs:
         run: |
           if [ "${{ matrix.module }}" = "ip_adapters" ]; then
               pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-              -k "not Flax and not Onnx" \
+              -k "not Onnx" \
               --make-reports=tests_pipeline_${{ matrix.module }}_cuda \
               tests/pipelines/${{ matrix.module }}
           else
               pattern=$(cat ${{ steps.extract_tests.outputs.pattern_file }})
               pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-              -k "not Flax and not Onnx and $pattern" \
+              -k "not Onnx and $pattern" \
               --make-reports=tests_pipeline_${{ matrix.module }}_cuda \
               tests/pipelines/${{ matrix.module }}
           fi
@@ -235,10 +235,10 @@ jobs:
       run: |
         pattern=$(cat ${{ steps.extract_tests.outputs.pattern_file }})
         if [ -z "$pattern" ]; then
-          pytest -n 1  --max-worker-restart=0 --dist=loadfile -k "not Flax and not Onnx" tests/${{ matrix.module }} \
+          pytest -n 1  --max-worker-restart=0 --dist=loadfile -k "not Onnx" tests/${{ matrix.module }} \
           --make-reports=tests_torch_cuda_${{ matrix.module }}
         else
-          pytest -n 1  --max-worker-restart=0 --dist=loadfile -k "not Flax and not Onnx and $pattern" tests/${{ matrix.module }} \
+          pytest -n 1  --max-worker-restart=0 --dist=loadfile -k "not Onnx and $pattern" tests/${{ matrix.module }} \
           --make-reports=tests_torch_cuda_${{ matrix.module }}
         fi
 

diff --git a/.github/workflows/push_tests.yml b/.github/workflows/push_tests.yml
@@ -98,7 +98,7 @@ jobs:
           CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG: :16:8
         run: |
           pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-            -k "not Flax and not Onnx" \
+            -k "not Onnx" \
             --make-reports=tests_pipeline_${{ matrix.module }}_cuda \
             tests/pipelines/${{ matrix.module }}
       - name: Failure short reports
@@ -153,7 +153,7 @@ jobs:
         CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG: :16:8
       run: |
         pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-          -k "not Flax and not Onnx" \
+          -k "not Onnx" \
           --make-reports=tests_torch_cuda_${{ matrix.module }} \
           tests/${{ matrix.module }}
 

diff --git a/.github/workflows/push_tests_fast.yml b/.github/workflows/push_tests_fast.yml
@@ -73,7 +73,7 @@ jobs:
       if: ${{ matrix.config.framework == 'pytorch' }}
       run: |
         pytest -n 4 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-          -k "not Flax and not Onnx" \
+          -k "not Onnx" \
           --make-reports=tests_${{ matrix.config.report }} \
           tests/
 

diff --git a/.github/workflows/release_tests_fast.yml b/.github/workflows/release_tests_fast.yml
@@ -98,7 +98,7 @@ jobs:
           CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG: :16:8
         run: |
           pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-            -k "not Flax and not Onnx" \
+            -k "not Onnx" \
             --make-reports=tests_pipeline_${{ matrix.module }}_cuda \
             tests/pipelines/${{ matrix.module }}
       - name: Failure short reports
@@ -153,7 +153,7 @@ jobs:
         CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG: :16:8
       run: |
         pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-          -k "not Flax and not Onnx" \
+          -k "not Onnx" \
           --make-reports=tests_torch_${{ matrix.module }}_cuda \
           tests/${{ matrix.module }}
 
@@ -205,7 +205,7 @@ jobs:
           CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG: :16:8
         run: |
           pytest -n 1 --max-worker-restart=0 --dist=loadfile \
-            -k "not Flax and not Onnx" \
+            -k "not Onnx" \
             --make-reports=tests_torch_minimum_cuda \
             tests/models/test_modeling_common.py \
             tests/pipelines/test_pipelines_common.py \

diff --git a/docs/source/ja/installation.md b/docs/source/ja/installation.md
@@ -14,10 +14,9 @@ specific language governing permissions and limitations under the License.
 
 お使いのディープラーニングライブラリに合わせてDiffusersをインストールできます。
 
-🤗 DiffusersはPython 3.8+、PyTorch 1.7.0+、Flaxでテストされています。使用するディープラーニングライブラリの以下のインストール手順に従ってください：
+🤗 DiffusersはPython 3.8+、PyTorch 1.7.0+でテストされています。使用するディープラーニングライブラリの以下のインストール手順に従ってください：
 
 - [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)のインストール手順。
-- [Flax](https://flax.readthedocs.io/en/latest/)のインストール手順。
 
 ## pip でインストール
 
@@ -45,11 +44,6 @@ source .env/bin/activate
 pip install diffusers["torch"] transformers
 ```
 </pt>
-<jax>
-```bash
-pip install diffusers["flax"] transformers
-```
-</jax>
 </frameworkcontent>
 
 ## ソースからのインストール
@@ -97,11 +91,6 @@ cd diffusers
 pip install -e ".[torch]"
 ```
 </pt>
-<jax>
-```bash
-pip install -e ".[flax]"
-```
-</jax>
 </frameworkcontent>
 
 これらのコマンドは、リポジトリをクローンしたフォルダと Python のライブラリパスをリンクします。
@@ -123,7 +112,7 @@ Python環境は次の実行時に `main` バージョンの🤗 Diffusersを見
 ## テレメトリー・ロギングに関するお知らせ
 
 このライブラリは `from_pretrained()` リクエスト中にデータを収集します。
-このデータには Diffusers と PyTorch/Flax のバージョン、要求されたモデルやパイプラインクラスが含まれます。
+このデータには Diffusers と PyTorch のバージョン、要求されたモデルやパイプラインクラスが含まれます。
 また、Hubでホストされている場合は、事前に学習されたチェックポイントへのパスが含まれます。
 この使用データは問題のデバッグや新機能の優先順位付けに役立ちます。
 テレメトリーはHuggingFace Hubからモデルやパイプラインをロードするときのみ送信されます。ローカルでの使用中は収集されません。

diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml
@@ -162,8 +162,6 @@
   - local: in_translation # optimization/tgate
     title: (번역중) TGATE
   - sections:
-    - local: using-diffusers/stable_diffusion_jax_how_to
-      title: JAX/Flax
     - local: optimization/onnx
       title: ONNX
     - local: optimization/open_vino

diff --git a/docs/source/ko/installation.md b/docs/source/ko/installation.md
@@ -14,10 +14,9 @@ specific language governing permissions and limitations under the License.
 
 사용하시는 라이브러리에 맞는 🤗 Diffusers를 설치하세요.
 
-🤗 Diffusers는 Python 3.8+, PyTorch 1.7.0+ 및 flax에서 테스트되었습니다. 사용중인 딥러닝 라이브러리에 대한 아래의 설치 안내를 따르세요.
+🤗 Diffusers는 Python 3.8+ 및 PyTorch 1.7.0+에서 테스트되었습니다. 사용중인 딥러닝 라이브러리에 대한 아래의 설치 안내를 따르세요.
 
 - [PyTorch 설치 안내](https://pytorch.org/get-started/locally/)
-- [Flax 설치 안내](https://flax.readthedocs.io/en/latest/)
 
 ## pip를 이용한 설치
 
@@ -45,12 +44,6 @@ source .env/bin/activate
 pip install diffusers["torch"]
 ```
 
-**Flax의 경우**
-
-```bash
-pip install diffusers["flax"]
-```
-
 ## 소스로부터 설치
 
 소스에서 `diffusers`를 설치하기 전에, `torch` 및 `accelerate`이 설치되어 있는지 확인하세요.
@@ -97,12 +90,6 @@ cd diffusers
 pip install -e ".[torch]"
 ```
 
-**Flax의 경우**
-
-```sh
-pip install -e ".[flax]"
-```
-
 이러한 명령어들은 저장소를 복제한 폴더와 Python 라이브러리 경로를 연결합니다.
 Python은 이제 일반 라이브러리 경로에 더하여 복제한 폴더 내부를 살펴봅니다.
 예를들어 Python 패키지가 `~/anaconda3/envs/main/lib/python3.10/site-packages/`에 설치되어 있는 경우 Python은 복제한 폴더인 `~/diffusers/`도 검색합니다.
@@ -122,7 +109,7 @@ git pull
 ## 텔레메트리 로깅에 대한 알림
 
 우리 라이브러리는 `from_pretrained()` 요청 중에 텔레메트리 정보를 원격으로 수집합니다.
-이 데이터에는 Diffusers 및 PyTorch/Flax의 버전, 요청된 모델 또는 파이프라인 클래스, 그리고 허브에서 호스팅되는 경우 사전학습된 체크포인트에 대한 경로를 포함합니다.
+이 데이터에는 Diffusers 및 PyTorch의 버전, 요청된 모델 또는 파이프라인 클래스, 그리고 허브에서 호스팅되는 경우 사전학습된 체크포인트에 대한 경로를 포함합니다.
 이 사용 데이터는 문제를 디버깅하고 새로운 기능의 우선순위를 지정하는데 도움이 됩니다.
 텔레메트리는 HuggingFace 허브에서 모델과 파이프라인을 불러올 때만 전송되며, 로컬 사용 중에는 수집되지 않습니다.
 

diff --git a/docs/source/ko/training/dreambooth.md b/docs/source/ko/training/dreambooth.md
@@ -18,7 +18,7 @@ specific language governing permissions and limitations under the License.
 <small>에서의 Dreambooth 예시 <a href="https://dreambooth.github.io">project's blog.</a></small>
 
 
-이 가이드는 다양한 GPU, Flax 사양에 대해 [`CompVis/stable-diffusion-v1-4`](https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4) 모델로 DreamBooth를 파인튜닝하는 방법을 보여줍니다. 더 깊이 파고들어 작동 방식을 확인하는 데 관심이 있는 경우, 이 가이드에 사용된 DreamBooth의 모든 학습 스크립트를 [여기](https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/dreambooth)에서 찾을 수 있습니다.
+이 가이드는 다양한 GPU 사양에 대해 [`CompVis/stable-diffusion-v1-4`](https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4) 모델로 DreamBooth를 파인튜닝하는 방법을 보여줍니다. 더 깊이 파고들어 작동 방식을 확인하는 데 관심이 있는 경우, 이 가이드에 사용된 DreamBooth의 모든 학습 스크립트를 [여기](https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/dreambooth)에서 찾을 수 있습니다.
 
 스크립트를 실행하기 전에 라이브러리의 학습에 필요한 dependencies를 설치해야 합니다. 또한 `main` GitHub 브랜치에서 🧨 Diffusers를 설치하는 것이 좋습니다.
 
@@ -83,34 +83,6 @@ accelerate launch train_dreambooth.py \
   --max_train_steps=400
 ```
 </pt>
-<jax>
-
-TPU에 액세스할 수 있거나 더 빠르게 훈련하고 싶다면 [Flax 학습 스크립트](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/dreambooth/train_dreambooth_flax.py)를 사용해 볼 수 있습니다. Flax 학습 스크립트는 gradient checkpointing 또는 gradient accumulation을 지원하지 않으므로, 메모리가 30GB 이상인 GPU가 필요합니다.
-
-스크립트를 실행하기 전에 요구 사항이 설치되어 있는지 확인하십시오.
-
-```bash
-pip install -U -r requirements.txt
-```
-
-그러면 다음 명령어로 학습 스크립트를 실행시킬 수 있습니다:
-
-```bash
-export MODEL_NAME="duongna/stable-diffusion-v1-4-flax"
-export INSTANCE_DIR="path-to-instance-images"
-export OUTPUT_DIR="path-to-save-model"
-
-python train_dreambooth_flax.py \
-  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME  \
-  --instance_data_dir=$INSTANCE_DIR \
-  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
-  --instance_prompt="a photo of sks dog" \
-  --resolution=512 \
-  --train_batch_size=1 \
-  --learning_rate=5e-6 \
-  --max_train_steps=400
-```
-</jax>
 </frameworkcontent>
 
 ### Prior-preserving(사전 보존) loss를 사용한 파인튜닝
@@ -145,28 +117,6 @@ accelerate launch train_dreambooth.py \
   --max_train_steps=800
 ```
 </pt>
-<jax>
-```bash
-export MODEL_NAME="duongna/stable-diffusion-v1-4-flax"
-export INSTANCE_DIR="path-to-instance-images"
-export CLASS_DIR="path-to-class-images"
-export OUTPUT_DIR="path-to-save-model"
-
-python train_dreambooth_flax.py \
-  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME  \
-  --instance_data_dir=$INSTANCE_DIR \
-  --class_data_dir=$CLASS_DIR \
-  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
-  --with_prior_preservation --prior_loss_weight=1.0 \
-  --instance_prompt="a photo of sks dog" \
-  --class_prompt="a photo of dog" \
-  --resolution=512 \
-  --train_batch_size=1 \
-  --learning_rate=5e-6 \
-  --num_class_images=200 \
-  --max_train_steps=800
-```
-</jax>
 </frameworkcontent>
 
 ## 텍스트 인코더와 and UNet로 파인튜닝하기
@@ -206,29 +156,6 @@ accelerate launch train_dreambooth.py \
   --max_train_steps=800
 ```
 </pt>
-<jax>
-```bash
-export MODEL_NAME="duongna/stable-diffusion-v1-4-flax"
-export INSTANCE_DIR="path-to-instance-images"
-export CLASS_DIR="path-to-class-images"
-export OUTPUT_DIR="path-to-save-model"
-
-python train_dreambooth_flax.py \
-  --pretrained_model_name_or_path=$MODEL_NAME  \
-  --train_text_encoder \
-  --instance_data_dir=$INSTANCE_DIR \
-  --class_data_dir=$CLASS_DIR \
-  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
-  --with_prior_preservation --prior_loss_weight=1.0 \
-  --instance_prompt="a photo of sks dog" \
-  --class_prompt="a photo of dog" \
-  --resolution=512 \
-  --train_batch_size=1 \
-  --learning_rate=2e-6 \
-  --num_class_images=200 \
-  --max_train_steps=800
-```
-</jax>
 </frameworkcontent>
 
 ## LoRA로 파인튜닝하기
@@ -322,8 +249,6 @@ pipeline.save_pretrained("dreambooth-pipeline")
   --enable_xformers_memory_efficient_attention
 ```
 
-xFormers는 Flax에서 사용할 수 없습니다.
-
 ### 그래디언트 없음으로 설정
 
 메모리 사용량을 줄일 수 있는 또 다른 방법은 [기울기 설정](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.optim.Optimizer.zero_grad.html)을 0 대신 `None`으로 하는 것입니다. 그러나 이로 인해 특정 동작이 변경될 수 있으므로 문제가 발생하면 이 인수를 제거해 보십시오. 학습 스크립트에 다음 인수를 추가하여 그래디언트를 `None`으로 설정합니다.