Hugging Face's logo

Diffusers documentation

Đầu ra

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

Đầu ra

Tất cả các đầu ra của mô hình đều là các lớp con của BaseOutput, các cấu trúc dữ liệu chứa toàn bộ thông tin được trả về bởi mô hình. Các đầu ra này cũng có thể được sử dụng như các bộ (tuples) hoặc từ điển (dictionaries).

Ví dụ:

from diffusers import DDIMPipeline

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

Đối tượng outputs là một ImagePipelineOutput, nghĩa là nó có thuộc tính image.

Bạn có thể truy cập từng thuộc tính theo cách thông thường hoặc bằng cách tra cứu từ khóa, và nếu thuộc tính đó không được mô hình trả về, bạn sẽ nhận được None:

outputs.images
outputs["images"]

Khi xem xét đối tượng outputs như một tuple, nó chỉ xem xét các thuộc tính không có giá trị None. Ví dụ, việc truy xuất một hình ảnh bằng cách chỉ mục vào nó sẽ trả về tuple (outputs.images):

outputs[:1]

Để kiểm tra đầu ra của một pipeline hoặc model cụ thể, hãy tham khảo tài liệu API tương ứng của nó.

BaseOutput

lớp diffusers.utils.BaseOutput

< >

( )

Lớp cơ sở cho tất cả các đầu ra của mô hình dưới dạng dataclass. Có __getitem__ cho phép chỉ mục bằng số nguyên hoặc slice (giống như tuple) hoặc chuỗi (giống như từ điển), sẽ bỏ qua các thuộc tính None. Ngoài ra, hoạt động giống như một từ điển Python thông thường.

> Bạn không thể giải nén trực tiếp một BaseOutput. Hãy sử dụng phương thức to_tuple() để chuyển đổi nó thành một tuple > trước tiên.

to_tuple

< >

( )

Chuyển đổi self thành một tuple chứa tất cả các thuộc tính/khóa không phải là None.

ImagePipelineOutput

lớp diffusers.ImagePipelineOutput

< >

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

Tham số

  • images (List[PIL.Image.Image] hoặc np.ndarray) — Danh sách các hình ảnh PIL đã khử nhiễu có độ dài batch_size hoặc mảng NumPy có hình dạng (batch_size, height, width, num_channels).

Lớp đầu ra cho các pipeline hình ảnh.

AudioPipelineOutput

lớp diffusers.AudioPipelineOutput

< >

( audios: ndarray )

Tham số

  • audios (np.ndarray) — Danh sách các mẫu âm thanh đã khử nhiễu của một mảng NumPy có hình dạng (batch_size, num_channels, sample_rate).

Lớp đầu ra cho các pipeline âm thanh.

ImageTextPipelineOutput

lớp diffusers.ImageTextPipelineOutput

< >

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

Tham số

  • images (list[PIL.Image.Image] hoặc np.ndarray) — danh sách các hình ảnh PIL đã khử nhiễu có độ dài batch_size hoặc mảng NumPy có hình dạng (batch_size, height, width, num_channels).
  • text (list[str] hoặc list[list[str]]) — danh sách các chuỗi văn bản đã tạo có độ dài batch_size hoặc một danh sách các danh sách chuỗi, trong đó danh sách ngoài có độ dài batch_size.

Lớp đầu ra cho các pipeline kết hợp hình ảnh và văn bản.

Update on GitHub

←Ghi nhật ký Lượng tử hóa→