# Sorties

Toutes les sorties des modèles sont des sous-classes de [BaseOutput](/docs/diffusers/main/fr/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput), des structures de données contenant toutes les informations renvoyées par le modèle. Les sorties peuvent également être utilisées comme des tuples ou des dictionnaires.

Par exemple :

```python
from diffusers import DDIMPipeline

pipeline = DDIMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32")
outputs = pipeline()
```

L'objet `outputs` est un [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/fr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput), ce qui signifie qu'il possède un attribut image.

Vous pouvez accéder à chaque attribut de manière habituelle ou par recherche de mot-clé, et si cet attribut n'est pas renvoyé par le modèle, vous obtiendrez `None` :

```python
outputs.images
outputs["images"]
```

Lorsque l'objet `outputs` est considéré comme un tuple, seuls les attributs dont la valeur n'est pas `None` sont pris en compte. Par exemple, récupérer une image en accédant à l'index correspondante renvoie le tuple `(outputs.images)` :

```python
outputs[:1]
```

> [!TIP]
> Pour vérifier la sortie d'un pipeline ou d'un modèle spécifique, reportez-vous à la documentation API correspondante.

## BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]

#### diffusers.utils.BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/outputs.py#L40)

Classe de base pour toutes les sorties de modèle, sous forme de dataclass. Elle possède un `__getitem__` qui permet l’indexation par entier ou tranche (comme un tuple) ou par chaînes de caractères (comme un dictionnaire), en ignorant les attributs `None`. Sinon, elle se comporte comme un dictionnaire Python standard.

> [!WARNING] > Vous ne pouvez pas dépaqueter directement un `BaseOutput`. Utilisez la méthode [to_tuple()](/docs/diffusers/main/fr/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple) pour convertir
d'abord en un tuple >.

#### to_tuple[[diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple]]

```python
to_tuple()
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/outputs.py#L130)

Convertit self en un tuple contenant tous les attributs/clés qui ne sont pas `None`.

## ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

#### diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

```python
diffusers.ImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L135)

**Paramètres :**

images (`List[PIL.Image.Image]` ou `np.ndarray`) : Liste d'images PIL débruitées de longueur `batch_size` ou tableau NumPy de forme `(batch_size, height, width, num_channels)`.

Classe de sortie pour les pipelines d’images.

## AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

#### diffusers.AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

```python
diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L149)

**Paramètres :**

audios (`np.ndarray`) : Liste d'échantillons audio débruités d'un tableau NumPy de forme `(batch_size, num_channels, sample_rate)`.

Classe de sortie pour les pipelines audio.

## ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]

#### diffusers.ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]

```python
diffusers.ImageTextPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | None, text: list[str] | list[list[str]] | None)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/deprecated/unidiffuser/pipeline_unidiffuser.py#L48)

**Paramètres :**

images (`list[PIL.Image.Image]` ou `np.ndarray`) : liste d'images PIL débruitées de longueur `batch_size` ou tableau NumPy de forme `(batch_size, height, width, num_channels)`.

text (`list[str]` ou `list[list[str]]`) : liste de chaînes de texte générées de longueur `batch_size` ou liste de listes de chaînes dont la liste externe a une longueur de `batch_size`.

Classe de sortie pour les pipelines image-texte conjoints.