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輸出

所有模型輸出都是 BaseOutput 的子類，它是包含模型返回的所有資訊的資料結構。輸出也可以用作元組或字典。

例如：

from diffusers import DDIMPipeline

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

outputs 物件是一個 ImagePipelineOutput，這意味著它有一個 `image` 屬性。

您可以像往常一樣訪問每個屬性，或者透過關鍵字查詢，如果模型沒有返回該屬性，您將得到 None。

outputs.images
outputs["images"]

當將 outputs 物件視為元組時，它只考慮沒有 None 值的屬性。例如，透過索引獲取影像將返回元組 (outputs.images)。

outputs[:1]

要檢視特定的流水線或模型輸出，請參閱其相應的 API 文件。

BaseOutput

class diffusers.utils.BaseOutput

< 來源 >

( )

所有模型輸出作為資料類的基類。具有一個 __getitem__ 方法，允許透過整數或切片（如元組）或字串（如字典）進行索引，這將忽略 None 屬性。否則，它的行為與普通的 Python 字典相同。

您不能直接解包 BaseOutput。請使用 to_tuple() 方法將其轉換為元組。

to_tuple

< 來源 >

( )

將自身轉換為包含所有非 None 屬性/鍵的元組。

ImagePipelineOutput

class diffusers.ImagePipelineOutput

< 來源 >

( images: typing.Union[typing.List[PIL.Image.Image], numpy.ndarray] )

引數

images (List[PIL.Image.Image] 或 np.ndarray) — 長度為 batch_size 的去噪 PIL 影像列表或形狀為 (batch_size, height, width, num_channels) 的 NumPy 陣列。

影像流水線的輸出類。

FlaxImagePipelineOutput

class diffusers.pipelines.pipeline_flax_utils.FlaxImagePipelineOutput

< 來源 >

( images: typing.Union[typing.List[PIL.Image.Image], numpy.ndarray] )

引數

images (List[PIL.Image.Image] 或 np.ndarray) — 長度為 batch_size 的去噪 PIL 影像列表或形狀為 (batch_size, height, width, num_channels) 的 NumPy 陣列。

影像流水線的輸出類。

替換

< 來源 >

( **updates )

返回一個新物件，用新值替換指定的欄位。

AudioPipelineOutput

class diffusers.AudioPipelineOutput

< 來源 >

( audios: ndarray )

引數

audios (np.ndarray) — 長度為 batch_size 或形狀為 (batch_size, num_channels, sample_rate) 的 NumPy 陣列的去噪音頻樣本列表。

音訊流水線的輸出類。

ImageTextPipelineOutput

class diffusers.ImageTextPipelineOutput

< 來源 >

( images: typing.Union[typing.List[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, NoneType] text: typing.Union[typing.List[str], typing.List[typing.List[str]], NoneType] )

引數

images (List[PIL.Image.Image] 或 np.ndarray) — 長度為 batch_size 的去噪 PIL 影像列表或形狀為 (batch_size, height, width, num_channels) 的 NumPy 陣列。
text (List[str] 或 List[List[str]]) — 長度為 batch_size 的生成文字字串列表，或其外部列表長度為 batch_size 的字串列表的列表。

聯合影像-文字流水線的輸出類。

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