Hugging Face's logo

Diffusers documentation

Từ độ sâu sang hình ảnh

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

Từ độ sâu sang hình ảnh

LoRA

Mô hình Stable Diffusion cũng có thể suy luận độ sâu dựa trên một hình ảnh bằng cách sử dụng MiDaS. Điều này cho phép bạn truyền một prompt văn bản và một hình ảnh ban đầu để điều kiện hóa việc tạo ra các hình ảnh mới, cũng như một depth_map để bảo toàn cấu trúc của hình ảnh.

Hãy chắc chắn xem qua phần Mẹo của Stable Diffusion để tìm hiểu cách khám phá sự đánh đổi giữa tốc độ và chất lượng của scheduler, cũng như cách tái sử dụng các thành phần pipeline một cách hiệu quả!

Nếu bạn quan tâm đến việc sử dụng một trong các checkpoint chính thức cho một tác vụ, hãy khám phá các tổ chức CompVis và Stability AI trên Hub!

StableDiffusionDepth2ImgPipeline

lớp diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline

< >

( vae: AutoencoderKLtext_encoder: CLIPTextModeltokenizer: CLIPTokenizerunet: UNet2DConditionModelscheduler: KarrasDiffusionSchedulersdepth_estimator: DPTForDepthEstimationfeature_extractor: DPTImageProcessorPil )

Tham số

Pipeline cho việc tạo ảnh từ ảnh dựa trên độ sâu có hướng dẫn bằng văn bản sử dụng Stable Diffusion.

Mô hình này kế thừa từ DiffusionPipeline. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung được triển khai cho tất cả các pipeline (tải xuống, lưu, chạy trên một thiết bị cụ thể, v.v.).

Pipeline cũng kế thừa các phương thức nạp sau:

__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]] = Nonedepth_map: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonestrength: float = 0.8num_inference_steps: int | None = 50guidance_scale: float | None = 7.5negative_prompt: str | list[str] | None = Nonenum_images_per_prompt: int | None = 1eta: float | None = 0.0generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Truecross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Noneclip_skip: int | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']**kwargs ) → StableDiffusionPipelineOutput or tuple

Tham số

  • prompt (str hoặc list[str], tùy chọn) — Prompt hoặc các prompt để định hướng việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn cần truyền prompt_embeds.
  • image (torch.Tensor, PIL.Image.Image, np.ndarray, list[torch.Tensor], list[PIL.Image.Image] hoặc list[np.ndarray]) — Image hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh (image batch) được sử dụng làm điểm khởi đầu. Chỉ có thể nhận image latents dưới dạng image nếu depth_map không phải là None.
  • depth_map (torch.Tensor, tùy chọn) — Dự đoán độ sâu được sử dụng như điều kiện bổ sung cho quá trình tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, nó sẽ tự động dự đoán độ sâu bằng self.depth_estimator.
  • strength (float, tùy chọn, mặc định là 0.8) — Chỉ ra mức độ biến đổi ảnh tham chiếu image. Phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1. image được dùng làm điểm khởi đầu và càng nhiều nhiễu được thêm vào khi strength càng cao. Số bước khử nhiễu phụ thuộc vào lượng nhiễu ban đầu được thêm vào. Khi strength là 1, nhiễu được thêm vào là tối đa và quá trình khử nhiễu chạy đủ số lần lặp được chỉ định trong num_inference_steps. Giá trị 1 về cơ bản sẽ bỏ qua image.
  • num_inference_steps (int, tùy chọn, mặc định là 50) — Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn với chi phí là suy luận chậm hơn. Tham số này được điều chỉnh bởi strength.
  • guidance_scale (float, tùy chọn, mặc định là 7.5) — Giá trị guidance scale cao hơn khuyến khích mô hình tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với prompt văn bản, với cái giá là chất lượng hình ảnh thấp hơn. Guidance scale được kích hoạt khi guidance_scale > 1.
  • negative_prompt (str hoặc list[str], tùy chọn) — Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn những gì không nên bao gồm trong quá trình tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn cần truyền negative_prompt_embeds thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (guidance_scale < 1).
  • num_images_per_prompt (int, tùy chọn, mặc định là 1) — Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt.
  • eta (float, tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tương ứng với tham số eta (η) trong bài báo DDIM. Chỉ áp dụng cho DDIMScheduler và bị bỏ qua ở các scheduler khác.
  • generator (torch.Generator hoặc list[torch.Generator], tùy chọn) — Một torch.Generator để làm cho quá trình sinh ra kết quả xác định.
  • prompt_embeds (torch.Tensor, tùy chọn) — Các embedding văn bản đã được tạo trước. Có thể dùng để dễ dàng điều chỉnh đầu vào văn bản (trọng số prompt). Nếu không được cung cấp, các embedding văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, tùy chọn) — Các embedding văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản (trọng số prompt). Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào negative_prompt.
  • output_type (str, tùy chọn, mặc định là "pil") — Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo ra. Chọn giữa PIL.Image hoặc np.array.
  • return_dict (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên trả về một StableDiffusionPipelineOutput thay vì một tuple thông thường hay không.
  • cross_attention_kwargs (dict, tùy chọn) — Một từ điển kwargs, nếu được chỉ định, sẽ được truyền đến AttentionProcessor như đã định nghĩa trong self.processor.
  • clip_skip (int, tùy chọn) — Số lượng lớp được bỏ qua từ CLIP khi tính toán các embedding của prompt. Giá trị 1 có nghĩa là đầu ra của lớp trước lớp cuối sẽ được sử dụng để tính toán các embedding của prompt.
  • callback_on_step_end (Callable, tùy chọn) — Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs sẽ bao gồm danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (list, optional) — Danh sách các tensor đầu vào cho hàm callback_on_step_end. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số callback_kwargs. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính ._callback_tensor_inputs của lớp pipeline của bạn.

Trả về

StableDiffusionPipelineOutput hoặc tuple

Nếu return_dict là True, StableDiffusionPipelineOutput sẽ được trả về, ngoài ra một tuple sẽ được trả về trong đó phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã được tạo.

Hàm gọi call của pipeline để tạo nội dung.

Ví dụ:

>>> import torch
>>> import requests
>>> from PIL import Image

>>> from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline

>>> pipe = StableDiffusionDepth2ImgPipeline.from_pretrained(
...     "stabilityai/stable-diffusion-2-depth",
...     torch_dtype=torch.float16,
... )
>>> pipe.to("cuda")


>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> init_image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> prompt = "two tigers"
>>> n_prompt = "bad, deformed, ugly, bad anotomy"
>>> image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, negative_prompt=n_prompt, strength=0.7).images[0]

enable_attention_slicing

< >

( slice_size: str | int = 'auto' )

Tham số

  • slice_size (str hoặc int, tùy chọn, mặc định là "auto") — Khi là "auto", đầu vào cho các attention heads sẽ được chia đôi, do đó attention sẽ được tính trong hai bước. Nếu là "max", lượng bộ nhớ được tiết kiệm tối đa bằng cách chỉ chạy một slice tại một thời điểm. Nếu cung cấp một số, số lượng slice sẽ bằng attention_head_dim // slice_size. Trong trường hợp này, attention_head_dim phải là bội số của slice_size.

Bật tính toán chú ý dạng lát cắt. Khi tùy chọn này được bật, module chú ý sẽ chia tensor đầu vào thành các lát cắt để tính toán chú ý qua nhiều bước. Với nhiều hơn một đầu chú ý, phép tính được thực hiện tuần tự trên từng đầu. Điều này hữu ích để tiết kiệm một phần bộ nhớ, đổi lại là sự giảm tốc độ nhỏ.

> ⚠️ Không bật attention slicing nếu bạn đã đang sử dụng scaled_dot_product_attention (SDPA) từ PyTorch > 2.0 hoặc xFormers. Các phép tính attention này đã rất hiệu quả về bộ nhớ nên bạn sẽ không cần bật > chức năng này. Nếu bật attention slicing cùng với SDPA hoặc xFormers, nó có thể gây ra sự giảm tốc độ nghiêm trọng!

Ví dụ:

>>> import torch
>>> from diffusers import StableDiffusionPipeline

>>> pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
...     "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5",
...     dtype=torch.float16,
...     use_safetensors=True,
... )

>>> prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
>>> pipe.enable_attention_slicing()
>>> image = pipe(prompt).images[0]

disable_attention_slicing

< >

( )

Tắt tính toán chú ý dạng lát cắt. Nếu enable_attention_slicing đã được gọi trước đó, chú ý sẽ được tính toán trong một bước duy nhất.

enable_xformers_memory_efficient_attention

< >

( attention_op: typing.Optional[typing.Callable] = None )

Tham số

  • attention_op (Callable, tùy chọn) — Ghi đè toán tử mặc định None để sử dụng làm đối số op cho hàm memory_efficient_attention() của xFormers.

Bật chú ý tiết kiệm bộ nhớ từ xFormers. Khi tùy chọn này được bật, bạn nên quan sát thấy mức sử dụng bộ nhớ GPU thấp hơn và có thể tăng tốc trong quá trình suy luận. Việc tăng tốc trong quá trình huấn luyện không được đảm bảo.

> ⚠️ Khi cả memory efficient attention và sliced attention đều được bật, memory efficient attention sẽ có > ưu tiên.

Ví dụ:

>>> import torch
>>> from diffusers import DiffusionPipeline
>>> from xformers.ops import MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp

>>> pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1", dtype=torch.float16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp)
>>> # Workaround for not accepting attention shape using VAE for Flash Attention
>>> pipe.vae.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=None)

disable_xformers_memory_efficient_attention

< >

( )

Tắt chú ý tiết kiệm bộ nhớ từ xFormers.

load_textual_inversion

< >

( pretrained_model_name_or_path: str | list[str] | dict[str, torch.Tensor] | list[dict[str, torch.Tensor]]token: str | list[str] | None = Nonetokenizer: 'PreTrainedTokenizer' | None = Nonetext_encoder: 'PreTrainedModel' | None = None**kwargs )

Tham số

  • pretrained_model_name_or_path (str hoặc os.PathLike hoặc list[str or os.PathLike] hoặc Dict hoặc list[Dict]) — Có thể là một trong các loại sau hoặc một danh sách chứa chúng:
    • Một chuỗi, model id (ví dụ sd-concepts-library/low-poly-hd-logos-icons) của một mô hình được huấn luyện trước có sẵn trên Hub.
    • Đường dẫn đến một thư mục (ví dụ ./my_text_inversion_directory/) chứa trọng số textual inversion.
    • Đường dẫn đến một tệp (ví dụ ./my_text_inversions.pt) chứa trọng số textual inversion.
    • Một torch state dict.
  • token (str hoặc list[str], tùy chọn) — Ghi đè token được sử dụng cho trọng số textual inversion. Nếu pretrained_model_name_or_path là một danh sách, thì token cũng phải là một danh sách có cùng độ dài.
  • text_encoder (CLIPTextModel, tùy chọn) — Bộ mã hóa văn bản đóng băng (clip-vit-large-patch14). Nếu không được chỉ định, hàm sẽ lấy self.tokenizer.
  • tokenizer (CLIPTokenizer, tùy chọn) — Một CLIPTokenizer để tách token cho văn bản. Nếu không được chỉ định, hàm sẽ lấy self.tokenizer.
  • weight_name (str, tuỳ chọn) — Tên của tệp trọng số tùy chỉnh. Nên sử dụng tham số này khi:
    • Tệp textual inversion đã lưu ở định dạng 🤗 Diffusers, nhưng được lưu dưới một tên trọng số cụ thể như text_inv.bin.
    • Tệp textual inversion đã lưu ở định dạng Automatic1111.
  • cache_dir (str | os.PathLike, tùy chọn) — Đường dẫn đến thư mục nơi cấu hình mô hình được huấn luyện trước đã tải xuống được lưu đệm nếu không sử dụng bộ lưu đệm tiêu chuẩn.
  • force_download (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên buộc tải lại (re-download) trọng số mô hình và các tệp cấu hình, ghi đè lên các phiên bản đã được lưu trong bộ nhớ đệm nếu chúng tồn tại hay không.
  • proxies (dict[str, str], tuỳ chọn) — Một từ điển các máy chủ proxy để sử dụng theo giao thức hoặc điểm cuối, ví dụ, {'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Các proxy này được sử dụng cho mỗi yêu cầu.
  • local_files_only (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Xác định có chỉ tải trọng số và tệp cấu hình của mô hình từ cục bộ hay không. Nếu đặt thành True, mô hình sẽ không được tải xuống từ Hub.
  • hf_token (str hoặc bool, tùy chọn) — Token được sử dụng làm HTTP bearer authorization cho các tệp từ xa. Nếu True, token được tạo từ diffusers-cli login (được lưu trong ~/.huggingface) sẽ được sử dụng.
  • revision (str, tùy chọn, mặc định là "main") — Phiên bản mô hình cụ thể cần sử dụng. Nó có thể là tên nhánh, tên thẻ, id commit, hoặc bất kỳ định danh nào được Git cho phép.
  • subfolder (str, tùy chọn, mặc định là "") — Vị trí thư mục con của tệp mô hình bên trong một kho lưu trữ mô hình lớn hơn trên Hub hoặc cục bộ.
  • mirror (str, optional) — Mirror source to resolve accessibility issues if you’re downloading a model in China. We do not guarantee the timeliness or safety of the source, and you should refer to the mirror site for more information.

Nạp các embedding Textual Inversion vào text encoder của StableDiffusionPipeline (hỗ trợ cả định dạng 🤗 Diffusers và Automatic1111).

Ví dụ:

Để nạp vector nhúng Textual Inversion ở định dạng 🤗 Diffusers:

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

pipe.load_textual_inversion("sd-concepts-library/cat-toy")

prompt = "A <cat-toy> backpack"

image = pipe(prompt, num_inference_steps=50).images[0]
image.save("cat-backpack.png")

Để nạp vector nhúng Textual Inversion ở định dạng Automatic1111, hãy đảm bảo tải vector trước (ví dụ từ civitAI) rồi sau đó nạp vector

trên máy cục bộ:

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

pipe.load_textual_inversion("./charturnerv2.pt", token="charturnerv2")

prompt = "charturnerv2, multiple views of the same character in the same outfit, a character turnaround of a woman wearing a black jacket and red shirt, best quality, intricate details."

image = pipe(prompt, num_inference_steps=50).images[0]
image.save("character.png")

load_lora_weights

< >

( pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor]adapter_name: str | None = Nonehotswap: bool = False**kwargs )

Tham số

  • pretrained_model_name_or_path_or_dict (str hoặc os.PathLike hoặc dict) — Xem lora_state_dict().
  • adapter_name (str, tuỳ chọn) — Tên adapter được dùng để tham chiếu mô hình adapter đã tải. Nếu không được chỉ định, hệ thống sẽ sử dụng default_{i} trong đó i là tổng số adapter đang được tải.
  • low_cpu_mem_usage (bool, tùy chọn) — Tăng tốc độ tải mô hình bằng cách chỉ tải trọng số LoRA được huấn luyện trước và không khởi tạo các trọng số ngẫu nhiên.
  • hotswap (bool, tuỳ chọn) — Mặc định là False. Liệu có thay thế adapter (LoRA) hiện có bằng adapter mới được nạp vào tại chỗ hay không. Điều này có nghĩa là, thay vì nạp thêm một adapter, phương thức này sẽ lấy trọng số của adapter hiện có và thay thế chúng bằng trọng số của adapter mới. Cách này có thể nhanh hơn và tiết kiệm bộ nhớ hơn. Tuy nhiên, lợi ích chính của việc hotswap là khi mô hình được biên dịch bằng torch.compile, việc nạp adapter mới không yêu cầu biên dịch lại mô hình. Khi sử dụng hotswap, adapter_name phải là tên của một adapter đã được nạp trước đó.

    Nếu adapter mới và adapter cũ có rank và/hoặc alpha LoRA (tức là hệ số scale) khác nhau, bạn cần gọi thêm một phương thức trước khi nạp adapter:

Tải trọng số LoRA được chỉ định trong pretrained_model_name_or_path_or_dict vào self.unet và self.text_encoder.

Tất cả các kwargs được chuyển tiếp đến self.lora_state_dict.

Xem lora_state_dict() để biết thêm chi tiết về cách nạp state dict.

Xem load_lora_into_unet() để biết thêm chi tiết về cách state dict được nạp vào self.unet.

Xem load_lora_into_text_encoder() để biết thêm chi tiết về cách state dict được nạp vào self.text_encoder.

save_lora_weights

< >

( save_directory: str | os.PathLikeunet_lora_layers: dict = Nonetext_encoder_lora_layers: dict = Noneis_main_process: bool = Trueweight_name: str = Nonesave_function: typing.Callable = Nonesafe_serialization: bool = Trueunet_lora_adapter_metadata = Nonetext_encoder_lora_adapter_metadata = None )

Tham số

  • save_directory (str hoặc os.PathLike) — Thư mục để lưu các tham số LoRA. Sẽ được tạo nếu chưa tồn tại.
  • unet_lora_layers (dict[str, torch.nn.Module] hoặc dict[str, torch.Tensor]) — State dict của các lớp LoRA tương ứng với unet.
  • text_encoder_lora_layers (dict[str, torch.nn.Module] hoặc dict[str, torch.Tensor]) — State dict của các lớp LoRA tương ứng với text_encoder. Phải truyền rõ state dict của LoRA cho text encoder vì nó đến từ 🤗 Transformers.
  • is_main_process (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem tiến trình gọi hàm này có phải là tiến trình chính hay không. Hữu ích trong quá trình huấn luyện phân tán khi bạn cần gọi hàm này trên tất cả các tiến trình. Trong trường hợp này, chỉ đặt is_main_process=True trên tiến trình chính để tránh điều kiện đua.
  • save_function (Callable) — Hàm được sử dụng để lưu state dictionary. Hữu ích trong quá trình huấn luyện phân tán khi bạn cần thay thế torch.save bằng một phương pháp khác. Có thể được cấu hình bằng biến môi trường DIFFUSERS_SAVE_MODE.
  • safe_serialization (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Liệu có lưu mô hình bằng safetensors hay theo cách truyền thống của PyTorch với pickle hay không.
  • unet_lora_adapter_metadata — Metadata của bộ thích ứng LoRA liên quan đến unet, sẽ được chuỗi hóa cùng với state dict.
  • text_encoder_lora_adapter_metadata — Metadata của bộ thích ứng LoRA liên quan đến text encoder, sẽ được serialize cùng với state dict.

Lưu các tham số LoRA tương ứng với UNet và text encoder.

encode_prompt

< >

( promptdevicenum_images_per_promptdo_classifier_free_guidancenegative_prompt = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelora_scale: float | None = Noneclip_skip: int | None = None )

Tham số

  • prompt (str hoặc list[str], tùy chọn) — prompt cần được mã hóa
  • device — (torch.device): thiết bị torch
  • num_images_per_prompt (int) — số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt
  • do_classifier_free_guidance (bool) — có sử dụng classifier free guidance hay không
  • negative_prompt (str hoặc list[str], tùy chọn) — Prompt hoặc các prompt không dùng để định hướng việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, cần truyền negative_prompt_embeds thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu guidance_scale nhỏ hơn 1).
  • prompt_embeds (torch.Tensor, tùy chọn) — Các embedding văn bản đã được tạo trước. Có thể dùng để dễ dàng điều chỉnh đầu vào văn bản, vd. trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các embedding văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, tùy chọn) — Các embedding văn bản âm đã được tạo trước. Có thể dùng để dễ dàng điều chỉnh đầu vào văn bản, vd. trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào negative_prompt.
  • lora_scale (float, tùy chọn) — Thang LoRA sẽ được áp dụng cho tất cả các lớp LoRA của text encoder nếu các lớp LoRA được nạp.
  • clip_skip (int, tùy chọn) — Số lượng lớp được bỏ qua từ CLIP khi tính toán các embedding của prompt. Giá trị 1 có nghĩa là đầu ra của lớp trước lớp cuối sẽ được sử dụng để tính toán các embedding của prompt.

Mã hóa prompt thành các trạng thái ẩn của text encoder.

StableDiffusionPipelineOutput

lớp diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput

< >

( images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarraynsfw_content_detected: list[bool] | 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).
  • nsfw_content_detected (list[bool]) — danh sách cho biết hình ảnh tương ứng có chứa nội dung “không an toàn” (nsfw) hay không, hoặc None nếu không thể thực hiện kiểm tra an toàn.

Lớp đầu ra cho các pipeline Stable Diffusion.

Update on GitHub

←Tổng quan Biến thể hình ảnh→