#
# Лицензия Apache License, Version 2.0 («Лицензия»);
# вы можете использовать этот файл только в соответствии с Лицензией.
# Вы можете получить копию Лицензии по адресу
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Если это не требуется применимым законодательством или не оговорено письменно, программное
# распространяется по Лицензии на условиях «КАК ЕСТЬ»,
# БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ ИЛИ УСЛОВИЙ, прямо указанных или подразумеваемых.
# См. Лицензию для получения конкретных условий, регулирующих разрешения и
# ограничениями Лицензии. -->

# SanaPipeline

  
  

[SANA: Efficient High-Resolution Image Synthesis with Linear Diffusion Transformers](https://huggingface.co/papers/2410.10629) от NVIDIA и MIT HAN Lab, авторы: Enze Xie, Junsong Chen, Junyu Chen, Han Cai, Haotian Tang, Yujun Lin, Zhekai Zhang, Muyang Li, Ligeng Zhu, Yao Lu, Song Han.

Аннотация из статьи:

*Мы представляем Sana — фреймворк для генерации изображений по текстовому описанию, способный эффективно создавать изображения с разрешением до 4096×4096. Sana синтезирует изображения высокого разрешения и качества с сильной согласованностью текста и изображения на удивительно высокой скорости, при этом его можно развернуть на GPU ноутбука. Ключевые элементы архитектуры: (1) Автоэнкодер с глубокой компрессией: в отличие от традиционных AE, которые сжимают изображения только в 8 раз, мы обучили AE, способный сжимать изображения в 32 раза, что эффективно снижает количество латентных токенов. (2) Linear DiT: мы заменили все стандартные механизмы внимания в DiT на линейное внимание, которое более эффективно при высоких разрешениях без потери качества. (3) Текстовый энкодер только с декодером: мы заменили T5 на современный небольшой LLM с архитектурой только с декодером в качестве текстового энкодера и разработали сложные инструкции для людей с использованием обучения в контексте, чтобы усилить согласованность текста и изображения. (4) Эффективное обучение и сэмплирование: мы предлагаем Flow-DPM-Solver для сокращения числа шагов сэмплирования, а также эффективное размечивание и отбор описаний для ускорения сходимости. В результате Sana-0.6B очень конкурентоспособен по сравнению с современными гигантскими диффузионными моделями (например, Flux-12B), будучи в 20 раз меньше и более чем в 100 раз быстрее по измеренной пропускной способности. Более того, Sana-0.6B можно развернуть на GPU ноутбука с 16 ГБ памяти, при этом генерация изображения с разрешением 1024×1024 занимает менее 1 секунды. Sana позволяет создавать контент с низкими затратами. Код и модель будут опубликованы.*

> [!TIP]
> Обязательно ознакомьтесь с [руководством по планировщикам](../../using-diffusers/schedulers), чтобы узнать, как исследовать баланс между скоростью и качеством планировщика, а также с разделом [повторное использование компонентов в разных конвейерах](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines), чтобы узнать, как эффективно загружать одни и те же компоненты в несколько конвейеров.

Этот конвейер был предложен [lawrence-cj](https://github.com/lawrence-cj) и [chenjy2003](https://github.com/chenjy2003). Исходную кодовую базу можно найти [здесь](https://github.com/NVlabs/Sana). Исходные веса доступны по адресу [hf.co/Efficient-Large-Model](https://huggingface.co/Efficient-Large-Model).

Доступные модели:

| Модель | Рекомендуемый dtype |
|:-----:|:-----------------:|
| [`Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_BF16_diffusers`](https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_BF16_diffusers) | `torch.bfloat16` |
| [`Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_diffusers`](https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_diffusers) | `torch.float16` |
| [`Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_MultiLing_diffusers`](https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_MultiLing_diffusers) | `torch.float16` |
| [`Efficient-Large-Model/Sana_1600M_512px_diffusers`](https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Sana_1600M_512px_diffusers) | `torch.float16` |
| [`Efficient-Large-Model/Sana_1600M_512px_MultiLing_diffusers`](https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Sana_1600M_512px_MultiLing_diffusers) | `torch.float16` |
| [`Efficient-Large-Model/Sana_600M_1024px_diffusers`](https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Sana_600M_1024px_diffusers) | `torch.float16` |
| [`Efficient-Large-Model/Sana_600M_512px_diffusers`](https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/Sana_600M_512px_diffusers) | `torch.float16` |

См. [это](https://huggingface.co/collections/Efficient-Large-Model/sana-673efba2a57ed99843f11f9e) собрание для получения дополнительной информации.

Примечание: Указанный рекомендуемый dtype относится к весам трансформера. Весам текстового энкодера и VAE необходимо оставаться в `torch.bfloat16` или `torch.float32`, чтобы модель работала корректно. См. пример вывода ниже, чтобы узнать, как загрузить модель с рекомендуемым dtype.

> [!TIP]
> Убедитесь, что вы передаёте аргумент `variant` для загружаемых контрольных точек, чтобы уменьшить занимаемое место на диске. Установите его в значение `"fp16"` для моделей с рекомендуемым типом данных `torch.float16` и в `"bf16"` для моделей с рекомендуемым типом данных `torch.bfloat16`. По умолчанию загружаются веса типа `torch.float32`, которые занимают вдвое больше места на диске. Кроме того, веса типа `torch.float32` можно преобразовать на лету, указав аргумент `dtype`. Подробнее об этом читайте в [документации](https://huggingface.co/docs/diffusers/v0.31.0/en/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained).

## Квантование

Квантование помогает снизить требования к памяти для очень больших моделей, храня веса модели в формате данных с меньшей точностью. Однако влияние квантования на качество видео может различаться в зависимости от используемой модели видео.

См. обзор [Quantization](../../quantization/overview), чтобы узнать больше о поддерживаемых бэкендах квантования и о том, как выбрать бэкенд, подходящий для вашей задачи. Пример ниже показывает, как загрузить квантованный [SanaPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/sana#diffusers.SanaPipeline) для инференса с помощью bitsandbytes.

```py
import torch
from diffusers import BitsAndBytesConfig as DiffusersBitsAndBytesConfig, SanaTransformer2DModel, SanaPipeline
from transformers import BitsAndBytesConfig as BitsAndBytesConfig, AutoModel

quant_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
text_encoder_8bit = AutoModel.from_pretrained(
    "Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_diffusers",
    subfolder="text_encoder",
    quantization_config=quant_config,
    dtype=torch.float16,
)

quant_config = DiffusersBitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
transformer_8bit = SanaTransformer2DModel.from_pretrained(
    "Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_diffusers",
    subfolder="transformer",
    quantization_config=quant_config,
    dtype=torch.float16,
)

pipeline = SanaPipeline.from_pretrained(
    "Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_diffusers",
    text_encoder=text_encoder_8bit,
    transformer=transformer_8bit,
    dtype=torch.float16,
    device_map="balanced",
)

prompt = "a tiny astronaut hatching from an egg on the moon"
image = pipeline(prompt).images[0]
image.save("sana.png")
```

## SanaPipeline[[diffusers.SanaPipeline]]

#### diffusers.SanaPipeline[[diffusers.SanaPipeline]]

```python
diffusers.SanaPipeline(tokenizer: GemmaTokenizer, text_encoder: Gemma2PreTrainedModel, vae: AutoencoderDC, transformer: SanaTransformer2DModel, scheduler: DPMSolverMultistepScheduler)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/sana/pipeline_sana.py#L189)

Пайплайн для генерации изображений по тексту с использованием [Sana](https://huggingface.co/papers/2410.10629).

#### __call__[[diffusers.SanaPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str = '', num_inference_steps: int = 20, timesteps: list = None, sigmas: list = None, guidance_scale: float = 4.5, num_images_per_prompt: int | None = 1, height: int = 1024, width: int = 1024, eta: float = 0.0, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, clean_caption: bool = False, use_resolution_binning: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 300, complex_human_instruction: list = ["Given a user prompt, generate an 'Enhanced prompt' that provides detailed visual descriptions suitable for image generation. Evaluate the level of detail in the user prompt:", '- If the prompt is simple, focus on adding specifics about colors, shapes, sizes, textures, and spatial relationships to create vivid and concrete scenes.', '- If the prompt is already detailed, refine and enhance the existing details slightly without overcomplicating.', 'Here are examples of how to transform or refine prompts:', '- User Prompt: A cat sleeping -> Enhanced: A small, fluffy white cat curled up in a round shape, sleeping peacefully on a warm sunny windowsill, surrounded by pots of blooming red flowers.', '- User Prompt: A busy city street -> Enhanced: A bustling city street scene at dusk, featuring glowing street lamps, a diverse crowd of people in colorful clothing, and a double-decker bus passing by towering glass skyscrapers.', 'Please generate only the enhanced description for the prompt below and avoid including any additional commentary or evaluations:', 'User Prompt: '])
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/sana/pipeline_sana.py#L673)

**Параметры:**

prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать `prompt_embeds` вместо него.

negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. Игнорируется, если не используется направляющее влияние (то есть игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`).

num_inference_steps (`int`, *optional*, по умолчанию 20) : Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.

timesteps (`list[int]`, *optional*) : Пользовательские шаги для процесса денойзинга с планировщиками, поддерживающими аргумент `timesteps` в их методе `set_timesteps`. Если не определено, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче `num_inference_steps`. Должны быть в порядке убывания.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Пользовательские сигмы для процесса денойзинга в планировщиках, поддерживающих аргумент `sigmas` в методе `set_timesteps`. Если не задано, будет использовано поведение по умолчанию при передаче `num_inference_steps`.

guidance_scale (`float`, *optional*, по умолчанию 4.5) : Масштаб руководства, как определено в [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` определяется как `w` из уравнения 2 в [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Масштаб руководства активируется при установке `guidance_scale > 1`. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстовым `prompt`, обычно за счёт снижения качества изображения.

num_images_per_prompt (`int`, *необязательный*, по умолчанию 1) : Количество изображений, генерируемых на один запрос.

height (`int`, *optional*, по умолчанию self.unet.config.sample_size) : Высота генерируемого изображения в пикселях.

width (`int`, *optional*, по умолчанию self.unet.config.sample_size) : Ширина генерируемого изображения в пикселях.

eta (`float`, *optional*, по умолчанию 0.0) : Соответствует параметру eta (η) в статье DDIM: https://huggingface.co/papers/2010.02502. Применяется только к [schedulers.DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/ru/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), для остальных игнорируется.

generator (`torch.Generator` или `list[torch.Generator]`, *необязательный*) : Один или список [генераторов torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) для обеспечения детерминированности генерации.

latents (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные зашумленные латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Можно использовать, чтобы скорректировать одну и ту же генерацию с разными промптами. Если не предоставлены, тензор латентов будет сгенерирован путём выборки с использованием переданного случайного `generator`.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента `prompt`.

prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированная маска внимания для текстовых эмбеддингов.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Для PixArt-Sigma этот отрицательный промпт должен быть "". Если не указан, negative_prompt_embeds будет сгенерирован из аргумента `negative_prompt`.

negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированная маска внимания для отрицательных текстовых эмбеддингов.

output_type (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"pil"`) : Формат вывода для генерируемого изображения. Выберите между [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` или `np.array`.

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~pipelines.stable_diffusion.IFPipelineOutput` вместо обычного кортежа.

attention_kwargs : словарь kwargs, который при указании передаётся в `AttentionProcessor`, определённый в `self.processor` в [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

clean_caption (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, следует ли очищать подпись перед созданием эмбеддингов. Требует установки `beautifulsoup4` и `ftfy`. Если зависимости не установлены, эмбеддинги будут созданы из исходного промпта.

use_resolution_binning (`bool` по умолчанию `True`) : Если установлено в `True`, запрашиваемые высота и ширина сначала сопоставляются с ближайшими разрешениями с помощью `ASPECT_RATIO_1024_BIN`. После того как полученные латенты декодируются в изображения, они масштабируются обратно до запрошенного разрешения. Полезно для генерации изображений, не являющихся квадратными.

callback_on_step_end (`Callable`, *необязательный*) : функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга во время инференса. Функция вызывается со следующими аргументами: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` будет содержать список всех тензоров, как указано в `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Список тензорных входных данных для функции `callback_on_step_end`. Тензоры, указанные в списке, будут переданы в качестве аргумента `callback_kwargs`. Вы сможете включать только переменные, перечисленные в атрибуте `._callback_tensor_inputs` вашего класса pipeline.

max_sequence_length (`int` по умолчанию `300`) : Максимальная длина последовательности для использования с `prompt`.

complex_human_instruction (`list[str]`, *необязательный*) : Инструкции для сложного человеческого внимания: https://github.com/NVlabs/Sana/blob/main/configs/sana_app_config/Sana_1600M_app.yaml#L55.

**Возвращает:** [SanaPipelineOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/sana_sprint#diffusers.pipelines.sana.pipeline_output.SanaPipelineOutput) или `tuple`

Если `return_dict` равно `True`, возвращается [SanaPipelineOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/sana_sprint#diffusers.pipelines.sana.pipeline_output.SanaPipelineOutput), иначе возвращается `tuple`, где первый элемент — это список с сгенерированными изображениями

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import SanaPipeline

>>> pipe = SanaPipeline.from_pretrained(
...     "Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_BF16_diffusers", torch_dtype=torch.float32
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> pipe.text_encoder.to(torch.bfloat16)
>>> pipe.transformer = pipe.transformer.to(torch.bfloat16)

>>> image = pipe(prompt='a cyberpunk cat with a neon sign that says "Sana"')[0]
>>> image[0].save("output.png")
```

#### encode_prompt[[diffusers.SanaPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str = '', num_images_per_prompt: int = 1, device: typing.Optional[torch.device] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, clean_caption: bool = False, max_sequence_length: int = 300, complex_human_instruction: list[str] | None = None, lora_scale: float | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/sana/pipeline_sana.py#L280)

**Параметры:**

prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : промпт для кодирования

negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт, который не должен направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. Игнорируется, если не используется направляющий сигнал (то есть игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`). Для PixArt-Alpha это должно быть "".

do_classifier_free_guidance (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : использовать ли classifier free guidance

num_images_per_prompt (`int`, *необязательный*, по умолчанию 1) : количество изображений, которые должны быть сгенерированы для каждого промпта

device : (`torch.device`, *необязательный*): устройство torch, на котором будут размещены полученные эмбеддинги

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента `prompt`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные эмбеддинги отрицательного текста. Для Sana это должны быть эмбеддинги строки "".

clean_caption (`bool`, по умолчанию `False`) : Если `True`, функция выполнит предобработку и очистку переданной подписи перед кодированием.

max_sequence_length (`int`, по умолчанию 300) : Максимальная длина последовательности, используемая для промпта.

complex_human_instruction (`list[str]`, по умолчанию `complex_human_instruction`) : Если `complex_human_instruction` не пуст, функция будет использовать сложную инструкцию Human для промпта.

Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера.

## SanaPAGPipeline[[diffusers.SanaPAGPipeline]]

#### diffusers.SanaPAGPipeline[[diffusers.SanaPAGPipeline]]

```python
diffusers.SanaPAGPipeline(tokenizer: GemmaTokenizer, text_encoder: Gemma2PreTrainedModel, vae: AutoencoderDC, transformer: SanaTransformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, pag_applied_layers: str | list[str] = 'transformer_blocks.0')
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pag/pipeline_pag_sana.py#L147)

Пайплайн для генерации изображений по тексту с использованием [Sana](https://huggingface.co/papers/2410.10629). Этот пайплайн поддерживает использование [Perturbed Attention Guidance (PAG)](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/using-diffusers/pag).

#### __call__[[diffusers.SanaPAGPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str = '', num_inference_steps: int = 20, timesteps: list = None, sigmas: list = None, guidance_scale: float = 4.5, num_images_per_prompt: int | None = 1, height: int = 1024, width: int = 1024, eta: float = 0.0, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, clean_caption: bool = False, use_resolution_binning: bool = True, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 300, complex_human_instruction: list = ["Given a user prompt, generate an 'Enhanced prompt' that provides detailed visual descriptions suitable for image generation. Evaluate the level of detail in the user prompt:", '- If the prompt is simple, focus on adding specifics about colors, shapes, sizes, textures, and spatial relationships to create vivid and concrete scenes.', '- If the prompt is already detailed, refine and enhance the existing details slightly without overcomplicating.', 'Here are examples of how to transform or refine prompts:', '- User Prompt: A cat sleeping -> Enhanced: A small, fluffy white cat curled up in a round shape, sleeping peacefully on a warm sunny windowsill, surrounded by pots of blooming red flowers.', '- User Prompt: A busy city street -> Enhanced: A bustling city street scene at dusk, featuring glowing street lamps, a diverse crowd of people in colorful clothing, and a double-decker bus passing by towering glass skyscrapers.', 'Please generate only the enhanced description for the prompt below and avoid including any additional commentary or evaluations:', 'User Prompt: '], pag_scale: float = 3.0, pag_adaptive_scale: float = 0.0)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pag/pipeline_pag_sana.py#L594)

**Параметры:**

prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать `prompt_embeds` вместо него.

negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. Игнорируется, если не используется направляющее влияние (то есть игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`).

num_inference_steps (`int`, *optional*, по умолчанию 20) : Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.

timesteps (`list[int]`, *optional*) : Пользовательские шаги для процесса денойзинга с планировщиками, поддерживающими аргумент `timesteps` в их методе `set_timesteps`. Если не определено, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче `num_inference_steps`. Должны быть в порядке убывания.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Пользовательские сигмы для процесса денойзинга в планировщиках, поддерживающих аргумент `sigmas` в методе `set_timesteps`. Если не задано, будет использовано поведение по умолчанию при передаче `num_inference_steps`.

guidance_scale (`float`, *optional*, по умолчанию 4.5) : Масштаб руководства, как определено в [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` определяется как `w` из уравнения 2 в [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Масштаб руководства активируется при установке `guidance_scale > 1`. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстовым `prompt`, обычно за счёт снижения качества изображения.

num_images_per_prompt (`int`, *необязательный*, по умолчанию 1) : Количество изображений, генерируемых на один запрос.

height (`int`, *optional*, по умолчанию self.unet.config.sample_size) : Высота генерируемого изображения в пикселях.

width (`int`, *optional*, по умолчанию self.unet.config.sample_size) : Ширина генерируемого изображения в пикселях.

eta (`float`, *optional*, по умолчанию 0.0) : Соответствует параметру eta (η) в статье DDIM: https://huggingface.co/papers/2010.02502. Применяется только к [schedulers.DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/ru/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), для остальных игнорируется.

generator (`torch.Generator` или `list[torch.Generator]`, *необязательный*) : Один или список [генераторов torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) для обеспечения детерминированности генерации.

latents (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные зашумленные латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Можно использовать, чтобы скорректировать одну и ту же генерацию с разными промптами. Если не предоставлены, тензор латентов будет сгенерирован путём выборки с использованием переданного случайного `generator`.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента `prompt`.

prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированная маска внимания для текстовых эмбеддингов.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Для PixArt-Sigma этот отрицательный промпт должен быть "". Если не указан, negative_prompt_embeds будет сгенерирован из аргумента `negative_prompt`.

negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированная маска внимания для отрицательных текстовых эмбеддингов.

output_type (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"pil"`) : Формат вывода для генерируемого изображения. Выберите между [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` или `np.array`.

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~pipelines.stable_diffusion.IFPipelineOutput` вместо обычного кортежа.

clean_caption (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, следует ли очищать подпись перед созданием эмбеддингов. Требует установки `beautifulsoup4` и `ftfy`. Если зависимости не установлены, эмбеддинги будут созданы из исходного промпта.

use_resolution_binning (`bool` по умолчанию `True`) : Если установлено в `True`, запрашиваемые высота и ширина сначала сопоставляются с ближайшими разрешениями с помощью `ASPECT_RATIO_1024_BIN`. После того как полученные латенты декодируются в изображения, они масштабируются обратно до запрошенного разрешения. Полезно для генерации изображений, не являющихся квадратными.

callback_on_step_end (`Callable`, *необязательный*) : функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга во время инференса. Функция вызывается со следующими аргументами: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` будет содержать список всех тензоров, как указано в `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Список тензорных входных данных для функции `callback_on_step_end`. Тензоры, указанные в списке, будут переданы в качестве аргумента `callback_kwargs`. Вы сможете включать только переменные, перечисленные в атрибуте `._callback_tensor_inputs` вашего класса pipeline.

max_sequence_length (`int` по умолчанию 300) : Максимальная длина последовательности, используемая с `prompt`.

complex_human_instruction (`list[str]`, *необязательный*) : Инструкции для сложного человеческого внимания: https://github.com/NVlabs/Sana/blob/main/configs/sana_app_config/Sana_1600M_app.yaml#L55.

pag_scale (`float`, *optional*, по умолчанию 3.0) : Коэффициент масштабирования для направленного внимания с возмущениями. Если установлено значение 0.0, направленное внимание с возмущениями не будет использоваться.

pag_adaptive_scale (`float`, *optional*, по умолчанию 0.0) : Адаптивный коэффициент масштабирования для направленного внимания с возмущениями. Если он установлен в 0.0, используется `pag_scale`.

**Возвращает:** [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) или `tuple`

Если `return_dict` равно `True`, возвращается [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput), иначе возвращается `tuple`, где первый элемент — это список с сгенерированными изображениями

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import SanaPAGPipeline

>>> pipe = SanaPAGPipeline.from_pretrained(
...     "Efficient-Large-Model/Sana_1600M_1024px_BF16_diffusers",
...     pag_applied_layers=["transformer_blocks.8"],
...     torch_dtype=torch.float32,
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> pipe.text_encoder.to(torch.bfloat16)
>>> pipe.transformer = pipe.transformer.to(torch.bfloat16)

>>> image = pipe(prompt='a cyberpunk cat with a neon sign that says "Sana"')[0]
>>> image[0].save("output.png")
```

#### encode_prompt[[diffusers.SanaPAGPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str = '', num_images_per_prompt: int = 1, device: typing.Optional[torch.device] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, clean_caption: bool = False, max_sequence_length: int = 300, complex_human_instruction: list[str] | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pag/pipeline_pag_sana.py#L188)

**Параметры:**

prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : промпт для кодирования

negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт, который не должен направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. Игнорируется, если не используется направляющий сигнал (то есть игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`). Для PixArt-Alpha это должно быть "".

do_classifier_free_guidance (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : использовать ли classifier free guidance

num_images_per_prompt (`int`, *необязательный*, по умолчанию 1) : количество изображений, которые должны быть сгенерированы для каждого промпта

device : (`torch.device`, *необязательный*): устройство torch, на котором будут размещены полученные эмбеддинги

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента `prompt`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные эмбеддинги отрицательного текста. Для Sana это должны быть эмбеддинги строки "".

clean_caption (`bool`, по умолчанию `False`) : Если `True`, функция выполнит предобработку и очистку переданной подписи перед кодированием.

max_sequence_length (`int`, по умолчанию 300) : Максимальная длина последовательности, используемая для промпта.

complex_human_instruction (`list[str]`, по умолчанию `complex_human_instruction`) : Если `complex_human_instruction` не пуст, функция будет использовать сложную инструкцию Human для промпта.

Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера.

## SanaPipelineOutput[[diffusers.pipelines.sana.pipeline_output.SanaPipelineOutput]]

#### diffusers.pipelines.sana.pipeline_output.SanaPipelineOutput[[diffusers.pipelines.sana.pipeline_output.SanaPipelineOutput]]

```python
diffusers.pipelines.sana.pipeline_output.SanaPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/sana/pipeline_output.py#L10)

**Параметры:**

images (`list[PIL.Image.Image]` или `np.ndarray`) : список денойзированных изображений PIL длиной `batch_size` или массив numpy с формой `(batch_size, height, width, num_channels)`. Изображения PIL или массив numpy представляют денойзированные изображения диффузионного конвейера.

Класс вывода для конвейеров Sana.