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Z-Image

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Z-Image

LoRA

Z-Image é um modelo de geração de imagens poderoso e altamente eficiente, com 6B de parâmetros. Atualmente, há apenas um modelo disponível, com mais dois a serem lançados:

ModelHugging Face
Z-Image-Turbohttps://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo

Z-Image-Turbo

Z-Image-Turbo é uma versão destilada do Z-Image que iguala ou supera os principais concorrentes com apenas 8 NFEs (Number of Function Evaluations). Oferece latência de inferência inferior a um segundo em GPUs H800 de nível empresarial e cabe confortavelmente em dispositivos de consumo com 16G de VRAM. Destaca-se na geração de imagens fotorrealistas, na renderização de texto bilíngue (inglês & chinês) e na robusta aderência a instruções.

Imagem para imagem

Use ZImageImg2ImgPipeline para transformar uma imagem existente com base em um prompt de texto.

import torch
from diffusers import ZImageImg2ImgPipeline
from diffusers.utils import load_image

pipe = ZImageImg2ImgPipeline.from_pretrained("Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo", dtype=torch.bfloat16)
pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
init_image = load_image(url).resize((1024, 1024))

prompt = "A fantasy landscape with mountains and a river, detailed, vibrant colors"
image = pipe(
    prompt,
    image=init_image,
    strength=0.6,
    num_inference_steps=8,
    guidance_scale=0.0,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("zimage_img2img.png")

Inpainting

Use ZImageInpaintPipeline para preencher regiões específicas de uma imagem com base em um prompt de texto e uma máscara.

import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from diffusers import ZImageInpaintPipeline
from diffusers.utils import load_image

pipe = ZImageInpaintPipeline.from_pretrained("Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo", dtype=torch.bfloat16)
pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
init_image = load_image(url).resize((1024, 1024))

# Create a mask (white = inpaint, black = preserve)
mask = np.zeros((1024, 1024), dtype=np.uint8)
mask[256:768, 256:768] = 255  # Inpaint center region
mask_image = Image.fromarray(mask)

prompt = "A beautiful lake with mountains in the background"
image = pipe(
    prompt,
    image=init_image,
    mask_image=mask_image,
    strength=1.0,
    num_inference_steps=8,
    guidance_scale=0.0,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("zimage_inpaint.png")

ZImagePipeline

classe diffusers.ZImagePipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLtext_encoder: PreTrainedModeltokenizer: AutoTokenizertransformer: ZImageTransformer2DModel )

__call__

< >

( prompt: str | list[str] = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float = 5.0cfg_normalization: bool = Falsecfg_truncation: float = 1.0negative_prompt: str | list[str] | None = Nonenum_images_per_prompt: int | None = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneprompt_embeds: list[torch.FloatTensor] | None = Nonenegative_prompt_embeds: list[torch.FloatTensor] | None = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Truejoint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ZImagePipelineOutput or tuple

Parâmetros

  • prompt (str ou list[str], opcional) — O prompt ou os prompts para orientar a geração da imagem. Se não for definido, é necessário passar prompt_embeds em vez disso.
  • height (int, opcional, padrão 1024) — A altura em pixels da imagem gerada.
  • width (int, opcional, padrão 1024) — A largura em pixels da imagem gerada.
  • num_inference_steps (int, opcional, padrão 50) — O número de etapas de desruidamento. Mais etapas de desruidamento geralmente resultam em uma imagem de maior qualidade, à custa de uma inferência mais lenta.
  • sigmas (list[float], opcional) — Sigmas personalizados para usar no processo de desruidamento com agendadores que suportam um argumento sigmas em seu método set_timesteps. Se não definido, o comportamento padrão quando num_inference_steps é passado será usado.
  • guidance_scale (float, opcional, padrão 5.0) — Escala de orientação definida em Classifier-Free Diffusion Guidance. guidance_scale é definido como w da equação 2. de Imagen Paper. A escala de orientação é ativada ao definir guidance_scale > 1. Uma escala de orientação maior incentiva a geração de imagens que estão intimamente ligadas ao prompt de texto, geralmente às custas de uma menor qualidade de imagem.
  • cfg_normalization (bool, opcional, padrão é False) — Se deve aplicar a normalização de configuração.
  • cfg_truncation (float, opcional, padrão 1.0) — O valor de truncamento para a configuração.
  • negative_prompt (str ou list[str], opcional) — O prompt ou os prompts que não devem orientar a geração da imagem. Se não for definido, é necessário passar negative_prompt_embeds em vez disso. Ignorado quando não se usa orientação (ou seja, ignorado se guidance_scale for menor que 1).
  • 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 ou uma lista de geradores do torch para tornar a geração determinística.
  • latents (torch.FloatTensor, opcional) — Latentes ruidosos pré-gerados, amostrados de uma distribuição gaussiana, a serem usados como entradas para a geração de imagens. Pode ser usado para ajustar a mesma geração com diferentes prompts. Se não for fornecido, um tensor de latentes será gerado por amostragem usando o generator aleatório fornecido.
  • prompt_embeds (list[torch.FloatTensor], opcional) — Incorporações de texto pré-geradas. Podem ser usadas para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não forem fornecidas, as incorporações de texto serão geradas a partir do argumento de entrada prompt.
  • negative_prompt_embeds (list[torch.FloatTensor], opcional) — Incorporações de texto negativas pré-geradas. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não for fornecido, negative_prompt_embeds será gerado a partir do argumento de entrada negative_prompt.
  • output_type (str, opcional, padrão "pil") — O formato de saída da imagem gerada. Escolha entre PIL: PIL.Image.Image ou np.array.
  • return_dict (bool, opcional, padrão True) — Se deve ou não retornar um ~pipelines.stable_diffusion.ZImagePipelineOutput em vez de uma tupla simples.
  • joint_attention_kwargs (dict, opcional) — Um dicionário de kwargs que, se especificado, é passado ao AttentionProcessor conforme definido em self.processor em diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, opcional) — Uma função que é chamada no final de cada etapa de desruidamento durante a inferência. A função é chamada com os seguintes argumentos: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs incluirá uma lista de todos os tensores, conforme especificado por callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, opcional) — A lista de entradas de tensor para a função callback_on_step_end. Os tensores especificados na lista serão passados como argumento callback_kwargs. Você só poderá incluir variáveis listadas no atributo ._callback_tensor_inputs da sua classe de pipeline.
  • max_sequence_length (int, opcional, padrão 512) — Comprimento máximo da sequência a ser usado com o prompt.

Retorna

ZImagePipelineOutput ou tuple

ZImagePipelineOutput se return_dict for True, caso contrário, uma tuple. Ao retornar uma tupla, o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

Função invocada ao chamar o pipeline para geração.

Exemplos:

>>> import torch
>>> from diffusers import ZImagePipeline

>>> pipe = ZImagePipeline.from_pretrained("Z-a-o/Z-Image-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")

>>> # Optionally, set the attention backend to flash-attn 2 or 3, default is SDPA in PyTorch.
>>> # (1) Use flash attention 2
>>> # pipe.transformer.set_attention_backend("flash")
>>> # (2) Use flash attention 3
>>> # pipe.transformer.set_attention_backend("_flash_3")

>>> prompt = "一幅为名为“造相「Z-IMAGE-TURBO」”的项目设计的创意海报。画面巧妙地将文字概念视觉化：一辆复古蒸汽小火车化身为巨大的拉链头，正拉开厚厚的冬日积雪，展露出一个生机盎然的春天。"
>>> image = pipe(
...     prompt,
...     height=1024,
...     width=1024,
...     num_inference_steps=8,
...     guidance_scale=0.0,
...     generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
... ).images[0]
>>> image.save("zimage.png")

ZImageImg2ImgPipeline

classe diffusers.ZImageImg2ImgPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLtext_encoder: PreTrainedModeltokenizer: AutoTokenizertransformer: ZImageTransformer2DModel )

Parâmetros

  • scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — Um scheduler a ser usado em combinação com transformer para desruidar os latentes da imagem codificada.
  • vae (AutoencoderKL) — Modelo de Variational Auto-Encoder (VAE) para codificar e decodificar imagens para e a partir de representações latentes.
  • text_encoder (PreTrainedModel) — Um modelo de codificador de texto para codificar prompts de texto.
  • tokenizer (AutoTokenizer) — Um tokenizer para tokenizar prompts de texto.
  • transformer (ZImageTransformer2DModel) — Um modelo transformer ZImage para desruidar os latentes da imagem codificada.

O pipeline ZImage para geração de imagem a partir de imagem.

__call__

< >

( prompt: str | list[str] = Noneimage: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Nonestrength: float = 0.6height: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float = 5.0cfg_normalization: bool = Falsecfg_truncation: float = 1.0negative_prompt: str | list[str] | None = Nonenum_images_per_prompt: int | None = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneprompt_embeds: list[torch.FloatTensor] | None = Nonenegative_prompt_embeds: list[torch.FloatTensor] | None = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Truejoint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ZImagePipelineOutput or tuple

Parâmetros

  • prompt (str ou list[str], opcional) — O prompt ou os prompts para orientar a geração da imagem. Se não for definido, é necessário passar prompt_embeds em vez disso.
  • image (torch.Tensor, PIL.Image.Image, np.ndarray, list[torch.Tensor], list[PIL.Image.Image] ou list[np.ndarray]) — Image, array numpy ou tensor representando um lote de imagens a ser usado como ponto de partida. Para arrays numpy e tensors pytorch, o intervalo de valores esperado é entre [0, 1]. Se for um tensor ou uma lista de tensors, a forma esperada deve ser (B, C, H, W) ou (C, H, W). Se for um array numpy ou uma lista de arrays, a forma esperada deve ser (B, H, W, C) ou (H, W, C).
  • strength (float, opcional, padrão 0.6) — Indica o grau de transformação da image de referência. Deve estar entre 0 e 1. A image é usada como ponto de partida e mais ruído é adicionado quanto maior for o strength. O número de etapas de desruidamento depende da quantidade de ruído inicialmente adicionada. Quando strength é 1, o ruído adicionado é máximo e o processo de desruidamento é executado pelo número total de iterações especificado em num_inference_steps. Um valor de 1 essencialmente ignora a image.
  • height (int, opcional, padrão 1024) — A altura em pixels da imagem gerada. Se não for fornecida, usa a altura da imagem de entrada.
  • width (int, opcional, padrão 1024) — A largura em pixels da imagem gerada. Se não for fornecida, usa a largura da imagem de entrada.
  • num_inference_steps (int, opcional, padrão 50) — O número de etapas de desruidamento. Mais etapas de desruidamento geralmente resultam em uma imagem de maior qualidade, à custa de uma inferência mais lenta.
  • sigmas (list[float], opcional) — Sigmas personalizados para usar no processo de desruidamento com agendadores que suportam um argumento sigmas em seu método set_timesteps. Se não definido, o comportamento padrão quando num_inference_steps é passado será usado.
  • guidance_scale (float, opcional, padrão 5.0) — Escala de orientação definida em Classifier-Free Diffusion Guidance. guidance_scale é definido como w da equação 2. de Imagen Paper. A escala de orientação é ativada ao definir guidance_scale > 1. Uma escala de orientação maior incentiva a geração de imagens que estão intimamente ligadas ao prompt de texto, geralmente às custas de uma menor qualidade de imagem.
  • cfg_normalization (bool, opcional, padrão é False) — Se deve aplicar a normalização de configuração.
  • cfg_truncation (float, opcional, padrão 1.0) — O valor de truncamento para a configuração.
  • negative_prompt (str ou list[str], opcional) — O prompt ou os prompts que não devem orientar a geração da imagem. Se não for definido, é necessário passar negative_prompt_embeds em vez disso. Ignorado quando não se usa orientação (ou seja, ignorado se guidance_scale for menor que 1).
  • 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 ou uma lista de geradores do torch para tornar a geração determinística.
  • latents (torch.FloatTensor, opcional) — Latentes ruidosos pré-gerados, amostrados de uma distribuição gaussiana, a serem usados como entradas para a geração de imagens. Pode ser usado para ajustar a mesma geração com diferentes prompts. Se não for fornecido, um tensor de latentes será gerado por amostragem usando o generator aleatório fornecido.
  • prompt_embeds (list[torch.FloatTensor], opcional) — Incorporações de texto pré-geradas. Podem ser usadas para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não forem fornecidas, as incorporações de texto serão geradas a partir do argumento de entrada prompt.
  • negative_prompt_embeds (list[torch.FloatTensor], opcional) — Incorporações de texto negativas pré-geradas. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não for fornecido, negative_prompt_embeds será gerado a partir do argumento de entrada negative_prompt.
  • output_type (str, opcional, padrão "pil") — O formato de saída da imagem gerada. Escolha entre PIL: PIL.Image.Image ou np.array.
  • return_dict (bool, opcional, padrão True) — Se deve ou não retornar um ~pipelines.stable_diffusion.ZImagePipelineOutput em vez de uma tupla simples.
  • joint_attention_kwargs (dict, opcional) — Um dicionário de kwargs que, se especificado, é passado ao AttentionProcessor conforme definido em self.processor em diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, opcional) — Uma função que é chamada no final de cada etapa de desruidamento durante a inferência. A função é chamada com os seguintes argumentos: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs incluirá uma lista de todos os tensores, conforme especificado por callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, opcional) — A lista de entradas de tensor para a função callback_on_step_end. Os tensores especificados na lista serão passados como argumento callback_kwargs. Você só poderá incluir variáveis listadas no atributo ._callback_tensor_inputs da sua classe de pipeline.
  • max_sequence_length (int, opcional, padrão 512) — Comprimento máximo da sequência a ser usado com o prompt.

Retorna

ZImagePipelineOutput ou tuple

ZImagePipelineOutput se return_dict for True, caso contrário, uma tuple. Ao retornar uma tupla, o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

Função invocada ao chamar o pipeline para geração de imagem para imagem.

Exemplos:

>>> import torch
>>> from diffusers import ZImageImg2ImgPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> pipe = ZImageImg2ImgPipeline.from_pretrained("Z-a-o/Z-Image-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")

>>> url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
>>> init_image = load_image(url).resize((1024, 1024))

>>> prompt = "A fantasy landscape with mountains and a river, detailed, vibrant colors"
>>> image = pipe(
...     prompt,
...     image=init_image,
...     strength=0.6,
...     num_inference_steps=8,
...     guidance_scale=0.0,
...     generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
... ).images[0]
>>> image.save("zimage_img2img.png")

ZImageInpaintPipeline

classe diffusers.ZImageInpaintPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLtext_encoder: PreTrainedModeltokenizer: AutoTokenizertransformer: ZImageTransformer2DModel )

Parâmetros

  • scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — Um scheduler a ser usado em combinação com transformer para desruidar os latentes da imagem codificada.
  • vae (AutoencoderKL) — Modelo de Variational Auto-Encoder (VAE) para codificar e decodificar imagens para e a partir de representações latentes.
  • text_encoder (PreTrainedModel) — Um modelo de codificador de texto para codificar prompts de texto.
  • tokenizer (AutoTokenizer) — Um tokenizer para tokenizar prompts de texto.
  • transformer (ZImageTransformer2DModel) — Um modelo transformer ZImage para desruidar os latentes da imagem codificada.

O pipeline ZImage para inpainting.

__call__

< >

( prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = Noneimage: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Nonemask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Nonemasked_image_latents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonestrength: float = 1.0height: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float = 5.0cfg_normalization: bool = Falsecfg_truncation: float = 1.0negative_prompt: typing.Union[str, typing.List[str], NoneType] = Nonenum_images_per_prompt: typing.Optional[int] = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[typing.List[torch.FloatTensor]] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[typing.List[torch.FloatTensor]] = Noneoutput_type: str = 'pil'return_dict: bool = Truejoint_attention_kwargs: typing.Optional[typing.Dict[str, typing.Any]] = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, typing.Dict], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: typing.List[str] = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ZImagePipelineOutput or tuple

Parâmetros

  • prompt (str ou List[str], opcional) — O prompt ou os prompts para orientar a geração da imagem. Se não for definido, é necessário passar prompt_embeds em vez disso.
  • image (torch.Tensor, PIL.Image.Image, np.ndarray, List[torch.Tensor], List[PIL.Image.Image] ou List[np.ndarray]) — Image, array numpy ou tensor representando um lote de imagens a ser usado como ponto de partida. Para arrays numpy e tensors pytorch, o intervalo de valores esperado é entre [0, 1]. Se for um tensor ou uma lista de tensors, a forma esperada deve ser (B, C, H, W) ou (C, H, W). Se for um array numpy ou uma lista de arrays, a forma esperada deve ser (B, H, W, C) ou (H, W, C).
  • mask_image (torch.Tensor, PIL.Image.Image, np.ndarray, List[torch.Tensor], List[PIL.Image.Image], or List[np.ndarray]) — Image, numpy array or tensor representing a mask image for inpainting. White pixels (value 1) in the mask will be inpainted, black pixels (value 0) will be preserved from the original image.
  • masked_image_latents (torch.FloatTensor, opcional) — Latentes de imagem mascarada pré-codificados. Se fornecidos, a etapa de codificação da imagem mascarada será ignorada.
  • strength (float, optional, defaults to 1.0) — Indicates extent to transform the reference image. Must be between 0 and 1. image is used as a starting point and more noise is added the higher the strength. The number of denoising steps depends on the amount of noise initially added. When strength is 1, added noise is maximum and the denoising process runs for the full number of iterations specified in num_inference_steps. A value of 1 essentially ignores image in the masked region.
  • height (int, opcional, padrão 1024) — A altura em pixels da imagem gerada. Se não for fornecida, usa a altura da imagem de entrada.
  • width (int, opcional, padrão 1024) — A largura em pixels da imagem gerada. Se não for fornecida, usa a largura da imagem de entrada.
  • num_inference_steps (int, opcional, padrão 50) — O número de etapas de desruidamento. Mais etapas de desruidamento geralmente resultam em uma imagem de maior qualidade, à custa de uma inferência mais lenta.
  • sigmas (List[float], opcional) — Sigmas personalizados para usar no processo de desruidamento com agendadores que suportam um argumento sigmas em seu método set_timesteps. Se não definido, o comportamento padrão quando num_inference_steps é passado será usado.
  • guidance_scale (float, opcional, padrão 5.0) — Escala de orientação definida em Classifier-Free Diffusion Guidance. guidance_scale é definido como w da equação 2. de Imagen Paper. A escala de orientação é ativada ao definir guidance_scale > 1. Uma escala de orientação maior incentiva a geração de imagens que estão intimamente ligadas ao prompt de texto, geralmente às custas de uma menor qualidade de imagem.
  • cfg_normalization (bool, opcional, padrão é False) — Se deve aplicar a normalização de configuração.
  • cfg_truncation (float, opcional, padrão 1.0) — O valor de truncamento para a configuração.
  • negative_prompt (str ou List[str], opcional) — O prompt ou os prompts que não devem orientar a geração da imagem. Se não for definido, é necessário passar negative_prompt_embeds em vez disso. Ignorado quando não se usa orientação (ou seja, ignorado se guidance_scale for menor que 1).
  • 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 ou uma lista de geradores do torch para tornar a geração determinística.
  • latents (torch.FloatTensor, opcional) — Latentes ruidosos pré-gerados, amostrados de uma distribuição gaussiana, a serem usados como entradas para a geração de imagens. Pode ser usado para ajustar a mesma geração com diferentes prompts. Se não for fornecido, um tensor de latentes será gerado por amostragem usando o generator aleatório fornecido.
  • prompt_embeds (List[torch.FloatTensor], opcional) — Incorporações de texto pré-geradas. Podem ser usadas para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não forem fornecidas, as incorporações de texto serão geradas a partir do argumento de entrada prompt.
  • negative_prompt_embeds (List[torch.FloatTensor], opcional) — Incorporações de texto negativas pré-geradas. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não for fornecido, negative_prompt_embeds será gerado a partir do argumento de entrada negative_prompt.
  • output_type (str, opcional, padrão "pil") — O formato de saída da imagem gerada. Escolha entre PIL: PIL.Image.Image ou np.array.
  • return_dict (bool, opcional, padrão True) — Se deve ou não retornar um ~pipelines.stable_diffusion.ZImagePipelineOutput em vez de uma tupla simples.
  • joint_attention_kwargs (dict, opcional) — Um dicionário de kwargs que, se especificado, é passado ao AttentionProcessor conforme definido em self.processor em diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, opcional) — Uma função que é chamada no final de cada etapa de desruidamento durante a inferência. A função é chamada com os seguintes argumentos: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs incluirá uma lista de todos os tensores, conforme especificado por callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, opcional) — A lista de entradas de tensor para a função callback_on_step_end. Os tensores especificados na lista serão passados como argumento callback_kwargs. Você só poderá incluir variáveis listadas no atributo ._callback_tensor_inputs da sua classe de pipeline.
  • max_sequence_length (int, opcional, padrão 512) — Comprimento máximo da sequência a ser usado com o prompt.

Retorna

ZImagePipelineOutput ou tuple

ZImagePipelineOutput se return_dict for True, caso contrário, uma tuple. Ao retornar uma tupla, o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

Função invocada ao chamar o pipeline para inpainting.

Exemplos:

>>> import torch
>>> from diffusers import ZImageInpaintPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> pipe = ZImageInpaintPipeline.from_pretrained("Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")

>>> url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
>>> init_image = load_image(url).resize((1024, 1024))

>>> # Create a mask (white = inpaint, black = preserve)
>>> import numpy as np
>>> from PIL import Image

>>> mask = np.zeros((1024, 1024), dtype=np.uint8)
>>> mask[256:768, 256:768] = 255  # Inpaint center region
>>> mask_image = Image.fromarray(mask)

>>> prompt = "A beautiful lake with mountains in the background"
>>> image = pipe(
...     prompt,
...     image=init_image,
...     mask_image=mask_image,
...     strength=1.0,
...     num_inference_steps=8,
...     guidance_scale=0.0,
...     generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
... ).images[0]
>>> image.save("zimage_inpaint.png")

prepare_latents

< >

( imagetimestepbatch_sizenum_channels_latentsheightwidthdtypedevicegeneratorlatents = None ) → Tuple of (latents, noise, image_latents) where

Retorna

Tupla de (latents, noise, image_latents) onde

  • latents: Latentes de imagem com ruído para desruído
  • noise: O tensor de ruído usado para a mistura
  • image_latents: Latentes de imagem limpos para mesclagem

Prepara os latentes para inpainting, retornando o ruído e os image_latents para a mistura.

prepare_mask_latents

< >

( maskmasked_imagebatch_sizeheightwidthdtypedevicegenerator )

Parâmetros

  • mask — Tensor de máscara binária em que 1 = região de inpainting, 0 = região a ser preservada.
  • masked_image — Imagem original com as regiões mascaradas zeradas.
  • batch_size — Número de imagens a serem geradas.
  • height — Altura da imagem de saída.
  • width — Largura da imagem de saída.
  • dtype — Tipo de dados dos tensores.
  • device — Dispositivo em que os tensores serão colocados.
  • generator — Gerador aleatório para reprodutibilidade.

Prepare os latentes da máscara e da imagem mascarada para inpainting.

Update on GitHub

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