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Imagem Kandinsky 5.0

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Imagem Kandinsky 5.0

Kandinsky 5.0 é uma família de modelos de difusão para geração de Vídeo & Imagem.

Kandinsky 5.0 Image Lite é um modelo leve de geração de imagens (6B parâmetros).

O modelo introduz várias inovações principais:

  • Pipeline de difusão latente com Flow Matching para melhorar a estabilidade do treinamento
  • Diffusion Transformer (DiT) como o backbone generativo principal, com cross-attention para embeddings de texto
  • Codificação dupla de texto usando Qwen2.5-VL e CLIP para uma compreensão abrangente do texto
  • Flux VAE para codificação e decodificação eficientes de imagens

O código-fonte original pode ser encontrado em kandinskylab/Kandinsky-5.

Confira a organização Kandinsky Lab no Hub para os checkpoints oficiais de modelos para geração de texto para vídeo, incluindo variantes pré-treinadas, SFT, no-CFG e destiladas.

Modelos Disponíveis

Kandinsky 5.0 Image Lite:

model_idDescriçãoCasos de Uso
kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-DiffusersModelo de 6B de imagens com ajuste fino supervisionadoMaior qualidade de geração
kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-sft-DiffusersModelo de edição de imagem de 6B com ajuste fino supervisionadoMaior qualidade de geração
kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-DiffusersModelo pré-treinado base de imagem 6BPesquisa e ajuste fino
kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-pretrain-DiffusersModelo pré-treinado base de edição de imagem 6BPesquisa e ajuste fino

Exemplos de uso

Geração básica de texto para imagem

import torch
from diffusers import Kandinsky5T2IPipeline

# Load the pipeline
model_id = "kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers"
pipe = Kandinsky5T2IPipeline.from_pretrained(model_id)
_ = pipe.to(device='cuda',dtype=torch.bfloat16)  # or "mps", "xpu", "cpu"

# Generate image
prompt = "A fluffy, expressive cat wearing a bright red hat with a soft, slightly textured fabric. The hat should look cozy and well-fitted on the cat’s head. On the front of the hat, add clean, bold white text that reads “SWEET”, clearly visible and neatly centered. Ensure the overall lighting highlights the hat’s color and the cat’s fur details."

output = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt="",
    height=1024,
    width=1024,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=3.5,
).image[0]

Geração básica de imagem para imagem

import torch
from diffusers import Kandinsky5I2IPipeline
from diffusers.utils import load_image 
# Load the pipeline
model_id = "kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-sft-Diffusers"
pipe = Kandinsky5I2IPipeline.from_pretrained(model_id)

_ = pipe.to(device='cuda',dtype=torch.bfloat16)  # or "mps", "xpu", "cpu"
pipe.enable_model_cpu_offload()                                               # <--- Enable CPU offloading for single GPU inference

# Edit the input image
image = load_image(
    "https://huggingface.co/kandinsky-community/kandinsky-3/resolve/main/assets/title.jpg?download=true"
)

prompt = "Change the background from a winter night scene to a bright summer day. Place the character on a sandy beach with clear blue sky, soft sunlight, and gentle waves in the distance. Replace the winter clothing with a light short-sleeved T-shirt (in soft pastel colors) and casual shorts. Ensure the character’s fur reflects warm daylight instead of cold winter tones. Add small beach details such as seashells, footprints in the sand, and a few scattered beach toys nearby. Keep the oranges in the scene, but place them naturally on the sand."
negative_prompt = ""

output = pipe(
    image=image,
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    guidance_scale=3.5,
).image[0]

Kandinsky5T2IPipeline

classe diffusers.Kandinsky5T2IPipeline

< >

( transformer: Kandinsky5Transformer3DModelvae: AutoencoderKLtext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2VLProcessortext_encoder_2: CLIPTextModeltokenizer_2: CLIPTokenizerscheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler )

Parâmetros

  • transformer (Kandinsky5Transformer3DModel) — Transformer condicional para desruidar os latentes da imagem codificada.
  • vae (AutoencoderKL) — Modelo Variational Auto-Encoder black-forest-labs/FLUX.1-dev (vae) para codificar e decodificar vídeos para e a partir de representações latentes.
  • text_encoder (Qwen2_5_VLForConditionalGeneration) — Codificador de texto congelado Qwen2.5-VL.
  • tokenizer (AutoProcessor) — Tokenizador para Qwen2.5-VL.
  • text_encoder_2 (CLIPTextModel) — CLIP congelado, especificamente a variante clip-vit-large-patch14.
  • tokenizer_2 (CLIPTokenizer) — Tokenizer para CLIP.
  • scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — Um scheduler a ser usado em combinação com transformer para desruidar os latentes da imagem codificada.

Pipeline para geração de texto para imagem usando Kandinsky 5.0.

Este modelo herda de DiffusionPipeline. Consulte a documentação da superclasse para os métodos genéricos implementados para todos os pipelines (download, salvamento, execução em um dispositivo específico, etc.).

__call__

< >

( prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] | None = Noneheight: int = 1024width: int = 1024num_inference_steps: int = 50guidance_scale: float = 3.5num_images_per_prompt: int | None = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_qwen: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_clip: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_qwen: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_clip: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_cu_seqlens: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_cu_seqlens: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Truecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback | diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ~KandinskyImagePipelineOutput or tuple

Parâmetros

  • prompt (str ou list[str], opcional) — O prompt ou os prompts para orientar a geração da imagem. Se não for definido, passe prompt_embeds em vez disso.
  • negative_prompt (str ou list[str], opcional) — O prompt ou os prompts a evitar durante a geração de imagem. Se não definido, passe negative_prompt_embeds em vez disso. Ignorado quando não está usando orientação (guidance_scale < 1).
  • height (int, padrão 1024) — A altura da imagem gerada, em pixels.
  • width (int, padrão 1024) — A largura em pixels da imagem gerada.
  • num_inference_steps (int, padrão 50) — O número de etapas de remoção de ruído.
  • guidance_scale (float, padrão 5.0) — Escala de orientação definida no classifier-free guidance.
  • num_images_per_prompt (int, opcional, padrão 1) — O número de imagens a serem geradas por prompt.
  • generator (torch.Generator ou list[torch.Generator], opcional) — Um gerador do torch para tornar a geração determinística.
  • latents (torch.Tensor, opcional) — Latentes ruidosos pré-gerados.
  • prompt_embeds_qwen (torch.Tensor, opcional) — Incorporações de texto Qwen pré-geradas.
  • prompt_embeds_clip (torch.Tensor, opcional) — Incorporações de texto CLIP pré-geradas.
  • negative_prompt_embeds_qwen (torch.Tensor, opcional) — Incorporações de texto negativo pré-geradas do Qwen.
  • negative_prompt_embeds_clip (torch.Tensor, opcional) — Incorporações de texto negativo do CLIP pré-geradas.
  • prompt_cu_seqlens (torch.Tensor, opcional) — Comprimentos cumulativos pré-gerados para o prompt positivo do Qwen.
  • negative_prompt_cu_seqlens (torch.Tensor, opcional) — Comprimentos cumulativos de sequência pré-gerados para o prompt negativo do Qwen.
  • output_type (str, opcional, padrão "pil") — O formato de saída da imagem gerada.
  • return_dict (bool, opcional, padrão True) — Se deve ou não retornar um KandinskyImagePipelineOutput.
  • callback_on_step_end (Callable, PipelineCallback, MultiPipelineCallbacks, opcional) — Uma função que é chamada no final de cada etapa de desruidamento.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, opcional) — A lista de entradas de tensor para a função callback_on_step_end.
  • max_sequence_length (int, padrão 512) — O comprimento máximo da sequência para a codificação de texto.

Retorna

~KandinskyImagePipelineOutput ou tuple

Se return_dict for True, KandinskyImagePipelineOutput é retornado; caso contrário, uma tuple é retornada, onde o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

A função de chamada do pipeline para geração de texto para imagem.

Exemplos:

>>> import torch
>>> from diffusers import Kandinsky5T2IPipeline

>>> # Available models:
>>> # kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers
>>> # kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers

>>> model_id = "kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers"
>>> pipe = Kandinsky5T2IPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")

>>> prompt = "A cat and a dog baking a cake together in a kitchen."

>>> output = pipe(
...     prompt=prompt,
...     negative_prompt="",
...     height=1024,
...     width=1024,
...     num_inference_steps=50,
...     guidance_scale=3.5,
... ).frames[0]

check_inputs

< >

( promptnegative_promptheightwidthprompt_embeds_qwen = Noneprompt_embeds_clip = Nonenegative_prompt_embeds_qwen = Nonenegative_prompt_embeds_clip = Noneprompt_cu_seqlens = Nonenegative_prompt_cu_seqlens = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs = Nonemax_sequence_length = None )

Parâmetros

  • prompt — Prompt de entrada
  • negative_prompt — Prompt negativo para orientação
  • height — Altura da imagem
  • width — Largura da imagem
  • prompt_embeds_qwen — Embeddings de prompt do Qwen pré-computados
  • prompt_embeds_clip — Embeddings de prompt CLIP pré-computados
  • negative_prompt_embeds_qwen — Embeddings de prompt negativo do Qwen pré-computados
  • negative_prompt_embeds_clip — Embeddings de prompt negativo do CLIP pré-computados
  • prompt_cu_seqlens — Comprimentos cumulativos pré-computados das sequências para o prompt positivo do Qwen
  • negative_prompt_cu_seqlens — Comprimentos cumulativos de sequência pré-computados para o prompt negativo do Qwen
  • callback_on_step_end_tensor_inputs — Entradas de tensor do callback

Exceções

ValueError

  • ValueError — Se as entradas forem inválidas

Valide os parâmetros de entrada do pipeline.

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]num_images_per_prompt: int = 1max_sequence_length: int = 512device: typing.Optional[torch.device] = Nonedtype: typing.Optional[torch.dtype] = None ) → tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]

Parâmetros

  • prompt (str ou list[str]) — Prompt a ser codificado.
  • num_images_per_prompt (int, opcional, padrão 1) — Número de imagens a serem geradas por prompt.
  • max_sequence_length (int, opcional, padrão 512) — Comprimento máximo da sequência para codificação de texto. Deve ser menor que 1024
  • device (torch.device, opcional) — Dispositivo Torch.
  • dtype (torch.dtype, opcional) — dtype do Torch.

Retorna

tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]

  • Incorporações de texto Qwen de forma (batch_size * num_images_per_prompt, sequence_length, embedding_dim)
  • CLIP pooled embeddings de forma (batch_size * num_images_per_prompt, clip_embedding_dim)
  • Comprimentos de sequência cumulativos (cu_seqlens) para embeddings do Qwen, com forma (batch_size * num_images_per_prompt + 1,)

Codifica um único prompt (positivo ou negativo) em estados ocultos do codificador de texto.

Este método combina embeddings dos codificadores de texto Qwen2.5-VL e CLIP para criar representações de texto abrangentes para a geração de imagens.

prepare_latents

< >

( batch_size: intnum_channels_latents: int = 16height: int = 1024width: int = 1024dtype: typing.Optional[torch.dtype] = Nonedevice: typing.Optional[torch.device] = Nonegenerator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) → torch.Tensor

Parâmetros

  • batch_size (int) — Número de imagens a serem geradas
  • num_channels_latents (int) — Número de canais no espaço latente
  • height (int) — Altura da imagem gerada
  • width (int) — Largura da imagem gerada
  • dtype (torch.dtype) — Tipo de dados para os latentes
  • device (torch.device) — Dispositivo em que os latentes serão criados
  • generator (torch.Generator) — Gerador de números aleatórios
  • latents (torch.Tensor) — Latentes preexistentes para usar

Retorna

torch.Tensor

Tensor latente preparado

Prepare variáveis latentes iniciais para a geração de imagem a partir de texto.

Este método cria latentes de ruído aleatório

Kandinsky5I2IPipeline

classe diffusers.Kandinsky5I2IPipeline

< >

( transformer: Kandinsky5Transformer3DModelvae: AutoencoderKLtext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2VLProcessortext_encoder_2: CLIPTextModeltokenizer_2: CLIPTokenizerscheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler )

Parâmetros

  • transformer (Kandinsky5Transformer3DModel) — Transformer condicional para desruidar os latentes da imagem codificada.
  • vae (AutoencoderKL) — Modelo Variational Auto-Encoder black-forest-labs/FLUX.1-dev (vae) para codificar e decodificar vídeos para e a partir de representações latentes.
  • text_encoder (Qwen2_5_VLForConditionalGeneration) — Codificador de texto congelado Qwen2.5-VL.
  • tokenizer (AutoProcessor) — Tokenizador para Qwen2.5-VL.
  • text_encoder_2 (CLIPTextModel) — CLIP congelado, especificamente a variante clip-vit-large-patch14.
  • tokenizer_2 (CLIPTokenizer) — Tokenizer para CLIP.
  • scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — Um scheduler a ser usado em combinação com transformer para desruidar os latentes da imagem codificada.

Pipeline para geração de imagem a imagem usando Kandinsky 5.0.

Este modelo herda de DiffusionPipeline. Consulte a documentação da superclasse para os métodos genéricos implementados para todos os pipelines (download, salvamento, execução em um dispositivo específico, etc.).

__call__

< >

( image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] | None = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50guidance_scale: float = 3.5num_images_per_prompt: int | None = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_qwen: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_clip: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_qwen: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_clip: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_cu_seqlens: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_cu_seqlens: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Truecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback | diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 1024 ) → ~KandinskyImagePipelineOutput or tuple

Parâmetros

  • image (PipelineImageInput) — A imagem de entrada para condicionar a geração. Deve ser uma imagem, uma lista de imagens ou um torch.Tensor.
  • prompt (str ou list[str], opcional) — O prompt ou os prompts para orientar a geração da imagem. Se não for definido, passe prompt_embeds em vez disso.
  • negative_prompt (str ou list[str], opcional) — O prompt ou os prompts a evitar durante a geração de imagem. Se não definido, passe negative_prompt_embeds em vez disso. Ignorado quando não está usando orientação (guidance_scale < 1).
  • height (int) — A altura da imagem gerada, em pixels.
  • width (int) — A largura, em pixels, da imagem gerada.
  • num_inference_steps (int, padrão 50) — O número de etapas de remoção de ruído.
  • guidance_scale (float, padrão 5.0) — Escala de orientação definida no classifier-free guidance.
  • num_images_per_prompt (int, opcional, padrão 1) — O número de imagens a serem geradas por prompt.
  • generator (torch.Generator ou list[torch.Generator], opcional) — Um gerador do torch para tornar a geração determinística.
  • latents (torch.Tensor, opcional) — Latentes ruidosos pré-gerados.
  • prompt_embeds_qwen (torch.Tensor, opcional) — Incorporações de texto Qwen pré-geradas.
  • prompt_embeds_clip (torch.Tensor, opcional) — Incorporações de texto CLIP pré-geradas.
  • negative_prompt_embeds_qwen (torch.Tensor, opcional) — Incorporações de texto negativo pré-geradas do Qwen.
  • negative_prompt_embeds_clip (torch.Tensor, opcional) — Incorporações de texto negativo do CLIP pré-geradas.
  • prompt_cu_seqlens (torch.Tensor, opcional) — Comprimentos cumulativos pré-gerados para o prompt positivo do Qwen.
  • negative_prompt_cu_seqlens (torch.Tensor, opcional) — Comprimentos cumulativos de sequência pré-gerados para o prompt negativo do Qwen.
  • output_type (str, opcional, padrão "pil") — O formato de saída da imagem gerada.
  • return_dict (bool, opcional, padrão True) — Se deve ou não retornar um KandinskyImagePipelineOutput.
  • callback_on_step_end (Callable, PipelineCallback, MultiPipelineCallbacks, opcional) — Uma função que é chamada no final de cada etapa de desruidamento.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, opcional) — A lista de entradas de tensor para a função callback_on_step_end.
  • max_sequence_length (int, padrão 1024) — O comprimento máximo da sequência para a codificação de texto e imagem qwen. Deve ser menor que 1024

Retorna

~KandinskyImagePipelineOutput ou tuple

Se return_dict for True, KandinskyImagePipelineOutput é retornado; caso contrário, uma tuple é retornada, onde o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

A função de chamada do pipeline para geração de imagem para imagem.

Exemplos:

>>> import torch
>>> from diffusers import Kandinsky5I2IPipeline

>>> # Available models:
>>> # kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-sft-Diffusers
>>> # kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-pretrain-Diffusers

>>> model_id = "kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2I-Lite-sft-Diffusers"
>>> pipe = Kandinsky5I2IPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")

>>> prompt = "A cat and a dog baking a cake together in a kitchen."

>>> output = pipe(
...     prompt=prompt,
...     negative_prompt="",
...     height=1024,
...     width=1024,
...     num_inference_steps=50,
...     guidance_scale=3.5,
... ).frames[0]

check_inputs

< >

( promptnegative_promptimageheightwidthprompt_embeds_qwen = Noneprompt_embeds_clip = Nonenegative_prompt_embeds_qwen = Nonenegative_prompt_embeds_clip = Noneprompt_cu_seqlens = Nonenegative_prompt_cu_seqlens = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs = Nonemax_sequence_length = None )

Parâmetros

  • prompt — Prompt de entrada
  • negative_prompt — Prompt negativo para orientação
  • image — Imagem de entrada para condicionamento
  • height — Altura da imagem
  • width — Largura da imagem
  • prompt_embeds_qwen — Embeddings de prompt do Qwen pré-computados
  • prompt_embeds_clip — Embeddings de prompt CLIP pré-computados
  • negative_prompt_embeds_qwen — Embeddings de prompt negativo do Qwen pré-computados
  • negative_prompt_embeds_clip — Embeddings de prompt negativo do CLIP pré-computados
  • prompt_cu_seqlens — Comprimentos cumulativos pré-computados das sequências para o prompt positivo do Qwen
  • negative_prompt_cu_seqlens — Comprimentos cumulativos de sequência pré-computados para o prompt negativo do Qwen
  • callback_on_step_end_tensor_inputs — Entradas de tensor do callback

Exceções

ValueError

  • ValueError — Se as entradas forem inválidas

Valide os parâmetros de entrada do pipeline.

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]image: Tensornum_images_per_prompt: int = 1max_sequence_length: int = 1024device: typing.Optional[torch.device] = Nonedtype: typing.Optional[torch.dtype] = None ) → tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]

Parâmetros

  • prompt (str ou list[str]) — Prompt a ser codificado.
  • num_images_per_prompt (int, opcional, padrão 1) — Número de imagens a serem geradas por prompt.
  • max_sequence_length (int, opcional, padrão 1024) — Comprimento máximo da sequência para codificação de texto. Deve ser menor que 1024
  • device (torch.device, opcional) — Dispositivo Torch.
  • dtype (torch.dtype, opcional) — dtype do Torch.

Retorna

tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]

  • Incorporações de texto Qwen de forma (batch_size * num_images_per_prompt, sequence_length, embedding_dim)
  • CLIP pooled embeddings de forma (batch_size * num_images_per_prompt, clip_embedding_dim)
  • Comprimentos de sequência cumulativos (cu_seqlens) para embeddings do Qwen, com forma (batch_size * num_images_per_prompt + 1,)

Codifica um único prompt (positivo ou negativo) em estados ocultos do codificador de texto.

Este método combina embeddings dos codificadores de texto Qwen2.5-VL e CLIP para criar representações de texto abrangentes para a geração de imagens.

prepare_latents

< >

( image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]batch_size: intnum_channels_latents: int = 16height: int = 1024width: int = 1024dtype: typing.Optional[torch.dtype] = Nonedevice: typing.Optional[torch.device] = Nonegenerator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) → torch.Tensor

Parâmetros

  • image (PipelineImageInput) — Imagem de entrada para condicionar a geração
  • batch_size (int) — Número de imagens a serem geradas
  • num_channels_latents (int) — Número de canais no espaço latente
  • height (int) — Altura da imagem gerada
  • width (int) — Largura da imagem gerada
  • dtype (torch.dtype) — Tipo de dados para os latentes
  • device (torch.device) — Dispositivo em que os latentes serão criados
  • generator (torch.Generator) — Gerador de números aleatórios
  • latents (torch.Tensor) — Latentes preexistentes para usar

Retorna

torch.Tensor

Tensor latente preparado com a imagem codificada

Prepare variáveis latentes iniciais para a geração de imagem para imagem.

Este método cria latentes de ruído aleatório com a imagem codificada,

Citação

@misc{kandinsky2025,
    author = {Alexander Belykh and Alexander Varlamov and Alexey Letunovskiy and Anastasia Aliaskina and Anastasia Maltseva and Anastasiia Kargapoltseva and Andrey Shutkin and Anna Averchenkova and Anna Dmitrienko and Bulat Akhmatov and Denis Dimitrov and Denis Koposov and Denis Parkhomenko and Dmitrii and Ilya Vasiliev and Ivan Kirillov and Julia Agafonova and Kirill Chernyshev and Kormilitsyn Semen and Lev Novitskiy and Maria Kovaleva and Mikhail Mamaev and Mikhailov and Nikita Kiselev and Nikita Osterov and Nikolai Gerasimenko and Nikolai Vaulin and Olga Kim and Olga Vdovchenko and Polina Gavrilova and Polina Mikhailova and Tatiana Nikulina and Viacheslav Vasilev and Vladimir Arkhipkin and Vladimir Korviakov and Vladimir Polovnikov and Yury Kolabushin},
    title = {Kandinsky 5.0: A family of diffusion models for Video & Image generation},
    howpublished = {\url{https://github.com/kandinskylab/Kandinsky-5}},
    year = 2025
}
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