Hugging Face's logo

Diffusers documentation

Çıktılar

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Çıktılar

Tüm model çıktıları, modelin döndürdüğü tüm bilgileri içeren veri yapıları olan BaseOutput alt sınıflarıdır. Çıktılar ayrıca tuple veya sözlük olarak da kullanılabilir.

Örneğin:

from diffusers import DDIMPipeline

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

outputs nesnesi bir ImagePipelineOutput olduğundan bir image özniteliğine sahiptir.

Her özniteliğe normal şekilde veya anahtar kelime aramasıyla erişebilirsiniz ve bu öznitelik model tarafından döndürülmezse None alırsınız:

outputs.images
outputs["images"]

outputs nesnesini bir tuple olarak ele aldığınızda, yalnızca None değerine sahip olmayan öznitelikleri dikkate alır. Örneğin, indeksleme yoluyla bir görüntü almak (outputs.images) tuple'ını döndürür:

outputs[:1]

Belirli bir pipeline veya model çıktısını kontrol etmek için ilgili API dokümantasyonuna başvurun.

BaseOutput

sınıf diffusers.utils.BaseOutput

< >

( )

Tüm model çıktıları için dataclass olarak temel sınıf. Tıpkı bir tuple gibi tamsayı veya dilim (slice) ile ya da tıpkı bir sözlük gibi dizelerle indekslemeye izin veren bir __getitem__ içerir; bu işlem None özniteliklerini yok sayar. Aksi takdirde, standart bir Python sözlüğü gibi davranır.

> BaseOutput doğrudan açamazsınız. Önce onu bir tuple'a dönüştürmek için to_tuple() yöntemini kullanın.

to_tuple

< >

( )

None olmayan tüm öznitelik/anahtarları içeren bir tuple'a dönüştür.

ImagePipelineOutput

sınıf diffusers.ImagePipelineOutput

< >

( images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray )

Parametreler

  • images (List[PIL.Image.Image] veya np.ndarray) — Uzunluğu batch_size olan gürültüsü azaltılmış PIL görselleri listesi veya (batch_size, height, width, num_channels) biçiminde NumPy dizisi.

Görüntü hatları için çıktı sınıfı.

AudioPipelineOutput

sınıf diffusers.AudioPipelineOutput

< >

( audios: ndarray )

Parametreler

  • audios (np.ndarray) — (batch_size, num_channels, sample_rate) biçiminde bir NumPy dizisi olan gürültüsü azaltılmış ses örneklerinin listesi.

Ses boru hatları için çıktı sınıfı.

ImageTextPipelineOutput

sınıf diffusers.ImageTextPipelineOutput

< >

( images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | Nonetext: list[str] | list[list[str]] | None )

Parametreler

  • images (list[PIL.Image.Image] veya np.ndarray) — batch_size uzunluğunda gürültüsü azaltılmış PIL görüntülerinin listesi veya (batch_size, height, width, num_channels) biçiminde NumPy dizisi.
  • text (list[str] veya list[list[str]]) — batch_size uzunluğunda üretilmiş metin dizgilerinin listesi veya dış listesi batch_size uzunluğunda olan dizgilerin listesi.

Ortak görüntü-metin iş akışları için çıktı sınıfı.

Update on GitHub

←Kayıt Tutma Kantizasyon→