Buckets:
#
# مرخّص بموجب ترخيص Apache الإصدار 2.0 (المسمى "الترخيص")
# لا يجوز لك استخدام هذا الملف إلا وفقاً لشروط الترخيص.
# يمكنك الحصول على نسخة من الترخيص في
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# ما لم يقتضِ ذلك القانون المعمول به أو ما اتُّفق عليه كتابياً، البرمجيات
# تُوزَّع بموجب الرخصة على أساس "كما هي"،
# بلا أي ضمانات أو شروط من أي نوع، سواء صريحة أو ضمنية.
# راجع الترخيص لمعرفة اللغة المحددة التي تحكم الصلاحيات و
# قيود بموجب الترخيص. -->
# QwenImage
نموذج Qwen-Image من فريق Qwen هو نموذج أساسي لتوليد الصور ضمن سلسلة Qwen، يحقق تقدماً كبيراً في عرض النصوص المعقدة والتحرير الدقيق للصور. تُظهر التجارب قدرات عامة قوية في كل من توليد الصور وتحريرها، مع أداء استثنائي في عرض النصوص، لا سيما باللغة الصينية.
يتوفر Qwen-Image في النسخ التالية:
| نوع النموذج | معرف النموذج |
|:----------:|:--------:|
| Qwen-Image | [`Qwen/Qwen-Image`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image) |
| Qwen-Image-Edit | [`Qwen/Qwen-Image-Edit`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit) |
| Qwen-Image-Edit Plus | [Qwen/Qwen-Image-Edit-2509](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit-2509) |
> [!TIP]
> راجع دليل [التخزين المؤقت](../../optimization/cache) لتسريع الاستدلال من خلال تخزين المخرجات الوسيطة وإعادة استخدامها.
## LoRA للاستدلال الأسرع
استخدم LoRA من `lightx2v/Qwen-Image-Lightning` لتسريع الاستدلال عن طريق تقليل عدد الخطوات. راجع مقتطف الشيفرة أدناه:
Code
```py
from diffusers import DiffusionPipeline, FlowMatchEulerDiscreteScheduler
import torch
import math
ckpt_id = "Qwen/Qwen-Image"
# From
# https://github.com/ModelTC/Qwen-Image-Lightning/blob/342260e8f5468d2f24d084ce04f55e101007118b/generate_with_diffusers.py#L82C9-L97C10
scheduler_config = {
"base_image_seq_len": 256,
"base_shift": math.log(3), # We use shift=3 in distillation
"invert_sigmas": False,
"max_image_seq_len": 8192,
"max_shift": math.log(3), # We use shift=3 in distillation
"num_train_timesteps": 1000,
"shift": 1.0,
"shift_terminal": None, # set shift_terminal to None
"stochastic_sampling": False,
"time_shift_type": "exponential",
"use_beta_sigmas": False,
"use_dynamic_shifting": True,
"use_exponential_sigmas": False,
"use_karras_sigmas": False,
}
scheduler = FlowMatchEulerDiscreteScheduler.from_config(scheduler_config)
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
ckpt_id, scheduler=scheduler, dtype=torch.bfloat16
).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
pipe.load_lora_weights(
"lightx2v/Qwen-Image-Lightning", weight_name="Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors"
)
prompt = "a tiny astronaut hatching from an egg on the moon, Ultra HD, 4K, cinematic composition."
negative_prompt = " "
image = pipe(
prompt=prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
width=1024,
height=1024,
num_inference_steps=8,
true_cfg_scale=1.0,
generator=torch.manual_seed(0),
).images[0]
image.save("qwen_fewsteps.png")
```
> [!TIP]
> يوجد معامل `guidance_scale` في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للإرشاد المستقبلية عند ظهورها. لاحظ أن تمرير `guidance_scale` إلى خط الأنابيب لا يُحقق أي أثر. لتفعيل الإرشاد الحر من المُصنِّف، يُرجى تمرير `true_cfg_scale` و`negative_prompt` (حتى مُوجِّه سلبي فارغ مثل " ") لتفعيل حسابات الإرشاد الحر من المُصنِّف.
## مرجع متعدد الصور باستخدام QwenImageEditPlusPipeline
باستخدام [QwenImageEditPlusPipeline](/docs/diffusers/main/ar/api/pipelines/qwenimage#diffusers.QwenImageEditPlusPipeline)، يمكن تقديم صور متعددة كمرجع للإدخال.
```py
import torch
from PIL import Image
from diffusers import QwenImageEditPlusPipeline
from diffusers.utils import load_image
pipe = QwenImageEditPlusPipeline.from_pretrained(
"Qwen/Qwen-Image-Edit-2509", dtype=torch.bfloat16
).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
image_1 = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/grumpy.jpg")
image_2 = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/peng.png")
image = pipe(
image=[image_1, image_2],
prompt='''put the penguin and the cat at a game show called "Qwen Edit Plus Games"''',
num_inference_steps=50
).images[0]
```
## الأداء
### torch.compile
يوفر استخدام `torch.compile` على المحوّل تسريعًا بنسبة ~2.4x (A100 80GB: 4.70s → 1.93s):
```python
import torch
from diffusers import QwenImagePipeline
pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image", dtype=torch.bfloat16).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
pipe.transformer = torch.compile(pipe.transformer)
# First call triggers compilation (~7s overhead)
# Subsequent calls run at ~2.4x faster
image = pipe("a cat", num_inference_steps=50).images[0]
```
### الاستدلال الدُفعي مع المُوجِّهات ذات الأطوال المتغيرة
عند استخدام التوجيه الحر من التصنيف (CFG) مع أوامر ذات أطوال مختلفة، يتعامل خط الأنابيب بشكل صحيح مع الحشو عبر قناع الانتباه. وهذا يضمن أن رموز الحشو لا تؤثر على المخرجات المولّدة.
```python
# CFG with different prompt lengths works correctly
image = pipe(
prompt="A cat",
negative_prompt="blurry, low quality, distorted",
true_cfg_scale=3.5,
num_inference_steps=50,
).images[0]
```
لمعرفة المزيد من التفاصيل حول سكربتات النتائج المرجعية ونتائجها، راجع [هذا الملخص](https://gist.github.com/cdutr/bea337e4680268168550292d7819dc2f).
## QwenImagePipeline[[diffusers.QwenImagePipeline]]
#### diffusers.QwenImagePipeline[[diffusers.QwenImagePipeline]]
```python
diffusers.QwenImagePipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage.py#L132)
**المعاملات:**
transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : معمارية Transformer الشرطية (MMDiT) لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمّزة.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : مُجدوِل يُستخدم بالاقتران مع `transformer` لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمَّزة.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ar/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : نموذج الترميز التحويلي التبايني (VAE) لتشفير وفك تشفير الصور إلى تمثيلات كامنة ومنها.
text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct)، وتحديداً النسخة [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).
tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : مُجزِّئ من الفئة https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer
خط أنابيب QwenImage لتوليد الصور من النص.
#### __call__[[diffusers.QwenImagePipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: 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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage.py#L408)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الأمر أو الأوامر التي تُوجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `prompt_embeds` بدلاً من ذلك.
negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن `true_cfg_scale` أكبر من `1`).
true_cfg_scale (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية 1.0) : مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). يُعرَّف `true_cfg_scale` على أنه `w` من المعادلة 2. في [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين `true_cfg_scale > 1` وتوفير `negative_prompt`. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
height (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
width (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة ذات جودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
sigmas (`list[float]`، *اختياري*) : قيم `sigmas` مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `sigmas` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم تُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`.
guidance_scale (`float`, *اختياري*، القيمة الافتراضية None) : قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين `guidance_scale > 1`. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. يوجد هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام النماذج المُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير `true_cfg_scale > 1.0` و `negative_prompt` (حتى سطر سالب فارغ مثل " " يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي سيتم توليدها لكل موجه.
generator (`torch.Generator` أو `list[torch.Generator]`، *اختياري*) : مولّد واحد أو قائمة من [مولّدات torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) لجعل التوليد حتميًا.
latents (`torch.Tensor`، *اختياري*) : كامنات ضجيج مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كامنات من خلال الاستخراج باستخدام `generator` العشوائي المُقدَّم.
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه لـ `prompt_embeds`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.
negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه (Attention mask) الخاص بـ`negative_prompt_embeds`.
output_type (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"pil"`) : صيغة الصورة الناتجة عن عملية التوليد. اختر بين [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` أو `np.array`.
return_dict (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` بدلاً من tuple عادي.
attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
callback_on_step_end (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى في نهاية كل خطوة إزالة ضوضاء أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. سيتضمن `callback_kwargs` قائمة بجميع المصفوفات كما حددتها `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`، *اختياري*) : قائمة مدخلات المصفوفات (tensors) لدالة `callback_on_step_end`. سيتم تمرير المصفوفات المحددة في القائمة كحجة `callback_kwargs`. لن تتمكن من تضمين سوى المتغيرات المدرجة في خاصية `._callback_tensor_inputs` لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
max_sequence_length (`int` الافتراضي 512) : أقصى طول تسلسل يُستخدم مع `prompt`.
**يعيد:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` أو `tuple`
`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` إذا كان `return_dict` هو True، وإلا `tuple`. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.
الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.
أمثلة:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import QwenImagePipeline
>>> pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(prompt, num_inference_steps=50).images[0]
>>> image.save("qwenimage.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.QwenImagePipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage.py#L225)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : النص الذي سيتم ترميزه
device : (`torch.device`): جهاز torch
num_images_per_prompt (`int`) : عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
## QwenImageImg2ImgPipeline[[diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline]]
#### diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline[[diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline]]
```python
diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_img2img.py#L134)
**المعاملات:**
transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : معمارية Transformer الشرطية (MMDiT) لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمّزة.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : مُجدوِل يُستخدم بالاقتران مع `transformer` لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمَّزة.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ar/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : نموذج الترميز التحويلي التبايني (VAE) لتشفير وفك تشفير الصور إلى تمثيلات كامنة ومنها.
text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct)، وتحديداً النسخة [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).
tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : مُجزِّئ من الفئة https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer
خط أنابيب QwenImage لتوليد الصور من النص.
#### __call__[[diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, strength: float = 0.6, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: 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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_img2img.py#L482)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الأمر أو الأوامر التي تُوجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `prompt_embeds` بدلاً من ذلك.
negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن `true_cfg_scale` أكبر من `1`).
image (`torch.Tensor`، `PIL.Image.Image`، `np.ndarray`، `list[torch.Tensor]`، `list[PIL.Image.Image]`، أو `list[np.ndarray]`) : `Image`، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور (image batch) لاستخدامها كنقطة انطلاق. لكل من مصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين `[0, 1]` إذا كان tensor أو قائمة من tensors، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, C, H, W)` أو `(C, H, W)`. إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, H, W, C)` أو `(H, W, C)` كما يمكنه قبول كامنات الصور (image latents) كـ `image`، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
true_cfg_scale (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية 1.0) : مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). يُعرَّف `true_cfg_scale` على أنه `w` من المعادلة 2. في [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين `true_cfg_scale > 1` وتوفير `negative_prompt`. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
height (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
width (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
strength (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : يحدد مدى تحويل الصورة المرجعية `image`. يجب أن يكون بين 0 و 1. تُستخدم `image` كنقطة انطلاق، وكلما ارتفعت قيمة `strength` زاد مقدار الضوضاء المضافة. يعتمد عدد خطوات إزالة الضوضاء على كمية الضوضاء المضافة في البداية. عندما تكون `strength` تساوي 1، تكون الضوضاء المضافة في أقصى حد، وتعمل عملية إزالة الضوضاء لعدد التكرارات الكامل المحدد في `num_inference_steps`. القيمة 1 تتجاهل `image` بشكل أساسي.
num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة ذات جودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
sigmas (`list[float]`، *اختياري*) : قيم `sigmas` مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `sigmas` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم تُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`.
guidance_scale (`float`, *اختياري*، القيمة الافتراضية None) : قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين `guidance_scale > 1`. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. يوجد هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام النماذج المُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير `true_cfg_scale > 1.0` و `negative_prompt` (حتى سطر سالب فارغ مثل " " يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي سيتم توليدها لكل موجه.
generator (`torch.Generator` أو `list[torch.Generator]`، *اختياري*) : مولّد واحد أو قائمة من [مولّدات torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) لجعل التوليد حتميًا.
latents (`torch.Tensor`، *اختياري*) : كامنات ضجيج مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كامنات من خلال الاستخراج باستخدام `generator` العشوائي المُقدَّم.
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه لـ `prompt_embeds`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.
negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه (Attention mask) الخاص بـ`negative_prompt_embeds`.
output_type (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"pil"`) : صيغة الصورة الناتجة عن عملية التوليد. اختر بين [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` أو `np.array`.
return_dict (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` بدلاً من tuple عادي.
attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
callback_on_step_end (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى في نهاية كل خطوة إزالة ضوضاء أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. سيتضمن `callback_kwargs` قائمة بجميع المصفوفات كما حددتها `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`، *اختياري*) : قائمة مدخلات المصفوفات (tensors) لدالة `callback_on_step_end`. سيتم تمرير المصفوفات المحددة في القائمة كحجة `callback_kwargs`. لن تتمكن من تضمين سوى المتغيرات المدرجة في خاصية `._callback_tensor_inputs` لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
max_sequence_length (`int` الافتراضي 512) : أقصى طول تسلسل يُستخدم مع `prompt`.
**يعيد:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` أو `tuple`
`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` إذا كان `return_dict` هو True، وإلا `tuple`. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.
الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.
أمثلة:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import QwenImageImg2ImgPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> pipe = QwenImageImg2ImgPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
>>> init_image = load_image(url).resize((1024, 1024))
>>> prompt = "cat wizard, gandalf, lord of the rings, detailed, fantasy, cute, adorable, Pixar, Disney"
>>> images = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=" ", image=init_image, strength=0.95).images[0]
>>> images.save("qwenimage_img2img.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_img2img.py#L268)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : النص الذي سيتم ترميزه
device : (`torch.device`): جهاز torch
num_images_per_prompt (`int`) : عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
## QwenImageInpaintPipeline[[diffusers.QwenImageInpaintPipeline]]
#### diffusers.QwenImageInpaintPipeline[[diffusers.QwenImageInpaintPipeline]]
```python
diffusers.QwenImageInpaintPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_inpaint.py#L137)
**المعاملات:**
transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : معمارية Transformer الشرطية (MMDiT) لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمّزة.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : مُجدوِل يُستخدم بالاقتران مع `transformer` لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمَّزة.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ar/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : نموذج الترميز التحويلي التبايني (VAE) لتشفير وفك تشفير الصور إلى تمثيلات كامنة ومنها.
text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct)، وتحديداً النسخة [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).
tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : مُجزِّئ من الفئة https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer
خط أنابيب QwenImage لتوليد الصور من النص.
#### __call__[[diffusers.QwenImageInpaintPipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, mask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, masked_image_latents: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, padding_mask_crop: int | None = None, strength: float = 0.6, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: 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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_inpaint.py#L592)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الأمر أو الأوامر التي تُوجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `prompt_embeds` بدلاً من ذلك.
negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن `true_cfg_scale` أكبر من `1`).
image (`torch.Tensor`، `PIL.Image.Image`، `np.ndarray`، `list[torch.Tensor]`، `list[PIL.Image.Image]`، أو `list[np.ndarray]`) : `Image`، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور (image batch) لاستخدامها كنقطة انطلاق. لكل من مصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين `[0, 1]` إذا كان tensor أو قائمة من tensors، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, C, H, W)` أو `(C, H, W)`. إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, H, W, C)` أو `(H, W, C)` كما يمكنه قبول كامنات الصور (image latents) كـ `image`، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
true_cfg_scale (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية 1.0) : مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). يُعرَّف `true_cfg_scale` على أنه `w` من المعادلة 2. في [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين `true_cfg_scale > 1` وتوفير `negative_prompt`. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
mask_image (`torch.Tensor`، `PIL.Image.Image`، `np.ndarray`، `list[torch.Tensor]`، `list[PIL.Image.Image]`، أو `list[np.ndarray]`) : `Image`، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور لتطبيق قناع على `image`. يتم إعادة رسم البكسلات البيضاء في القناع بينما تُحفظ البكسلات السوداء. إذا كان `mask_image` صورة PIL، يتم تحويلها إلى قناة واحدة (السطوع) قبل الاستخدام. وإذا كانت مصفوفة numpy أو tensor من pytorch، يجب أن تحتوي على قناة لون واحدة (L) بدلاً من ثلاث، لذا فإن الشكل المتوقع لـ tensor من pytorch هو `(B, 1, H, W)`، `(B, H, W)`، `(1, H, W)`، `(H, W)`. أما لمصفوفة numpy فيكون الشكل `(B, H, W, 1)`، `(B, H, W)`، `(H, W, 1)`، أو `(H, W)`.
masked_image_latents (`torch.Tensor`، `list[torch.Tensor]`) : `Tensor` يمثل دفعة من الصور لتطبيق قناع على `image` التي ولّدها VAE. إذا لم يُقدَّم، فسيتم توليد متجه قناع الكامنات بواسطة `mask_image`.
height (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
width (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
padding_mask_crop (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `None`) : حجم الهامش في الاقتصاص الذي سيُطبَّق على الصورة والقناع. إذا كانت `None`، فلن يُطبَّق أي اقتصاص على الصورة وmask_image. إذا لم تكن `padding_mask_crop` هي `None`، فسيتم أولاً إيجاد منطقة مستطيلة بنفس نسبة أبعاد الصورة وتحتوي على كل المناطق المقنَّعة، ثم توسيع تلك المنطقة بناءً على `padding_mask_crop`. بعد ذلك، ستُقتَص الصورة وmask_image بناءً على المنطقة الموسَّعة قبل تغيير حجمهما إلى حجم الصورة الأصلي لأغراض إعادة البناء. هذا مفيد عندما تكون المنطقة المقنَّعة صغيرة بينما تكون الصورة كبيرة وتحتوي على معلومات غير ذات صلة بإعادة البناء، مثل الخلفية.
strength (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : يحدد مدى تحويل الصورة المرجعية `image`. يجب أن يكون بين 0 و 1. تُستخدم `image` كنقطة انطلاق، وكلما ارتفعت قيمة `strength` زاد مقدار الضوضاء المضافة. يعتمد عدد خطوات إزالة الضوضاء على كمية الضوضاء المضافة في البداية. عندما تكون `strength` تساوي 1، تكون الضوضاء المضافة في أقصى حد، وتعمل عملية إزالة الضوضاء لعدد التكرارات الكامل المحدد في `num_inference_steps`. القيمة 1 تتجاهل `image` بشكل أساسي.
num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة ذات جودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
sigmas (`list[float]`، *اختياري*) : قيم `sigmas` مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `sigmas` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم تُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`.
guidance_scale (`float`, *اختياري*، القيمة الافتراضية None) : قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين `guidance_scale > 1`. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. يوجد هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام النماذج المُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير `true_cfg_scale > 1.0` و `negative_prompt` (حتى سطر سالب فارغ مثل " " يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي سيتم توليدها لكل موجه.
generator (`torch.Generator` أو `list[torch.Generator]`، *اختياري*) : مولّد واحد أو قائمة من [مولّدات torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) لجعل التوليد حتميًا.
latents (`torch.Tensor`، *اختياري*) : كامنات ضجيج مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كامنات من خلال الاستخراج باستخدام `generator` العشوائي المُقدَّم.
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه لـ `prompt_embeds`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.
negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه (Attention mask) الخاص بـ`negative_prompt_embeds`.
output_type (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"pil"`) : صيغة الصورة الناتجة عن عملية التوليد. اختر بين [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` أو `np.array`.
return_dict (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` بدلاً من tuple عادي.
attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
callback_on_step_end (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى في نهاية كل خطوة إزالة ضوضاء أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. سيتضمن `callback_kwargs` قائمة بجميع المصفوفات كما حددتها `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`، *اختياري*) : قائمة مدخلات المصفوفات (tensors) لدالة `callback_on_step_end`. سيتم تمرير المصفوفات المحددة في القائمة كحجة `callback_kwargs`. لن تتمكن من تضمين سوى المتغيرات المدرجة في خاصية `._callback_tensor_inputs` لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
max_sequence_length (`int` الافتراضي 512) : أقصى طول تسلسل يُستخدم مع `prompt`.
**يعيد:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` أو `tuple`
`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` إذا كان `return_dict` هو True، وإلا `tuple`. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.
الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.
أمثلة:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import QwenImageInpaintPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> pipe = QwenImageInpaintPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench"
>>> img_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo.png"
>>> mask_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo_mask.png"
>>> source = load_image(img_url)
>>> mask = load_image(mask_url)
>>> image = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=" ", image=source, mask_image=mask, strength=0.85).images[0]
>>> image.save("qwenimage_inpainting.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.QwenImageInpaintPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_inpaint.py#L279)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : النص الذي سيتم ترميزه
device : (`torch.device`): جهاز torch
num_images_per_prompt (`int`) : عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
## QwenImageEditPipeline[[diffusers.QwenImageEditPipeline]]
#### diffusers.QwenImageEditPipeline[[diffusers.QwenImageEditPipeline]]
```python
diffusers.QwenImageEditPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, processor: Qwen2VLProcessor, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit.py#L165)
**المعاملات:**
transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : معمارية Transformer الشرطية (MMDiT) لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمّزة.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : مُجدوِل يُستخدم بالاقتران مع `transformer` لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمَّزة.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ar/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : نموذج الترميز التحويلي التبايني (VAE) لتشفير وفك تشفير الصور إلى تمثيلات كامنة ومنها.
text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct)، وتحديداً النسخة [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).
tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : مُجزِّئ من الفئة https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer
خط أنابيب Qwen-Image-Edit لتحرير الصور.
#### __call__[[diffusers.QwenImageEditPipeline.__call__]]
```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: 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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit.py#L504)
**المعاملات:**
image (`torch.Tensor`، `PIL.Image.Image`، `np.ndarray`، `list[torch.Tensor]`، `list[PIL.Image.Image]`، أو `list[np.ndarray]`) : `Image`، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور (image batch) لاستخدامها كنقطة انطلاق. لكل من مصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين `[0, 1]` إذا كان tensor أو قائمة من tensors، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, C, H, W)` أو `(C, H, W)`. إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, H, W, C)` أو `(H, W, C)` كما يمكنه قبول كامنات الصور (image latents) كـ `image`، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الأمر أو الأوامر التي تُوجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `prompt_embeds` بدلاً من ذلك.
negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن `true_cfg_scale` أكبر من `1`).
true_cfg_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : true_cfg_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0): مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). يُعرَّف `true_cfg_scale` على أنه `w` من المعادلة 2. في [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين `true_cfg_scale > 1` وتوفير `negative_prompt`. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
height (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
width (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة ذات جودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
sigmas (`list[float]`، *اختياري*) : قيم `sigmas` مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `sigmas` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم تُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`.
guidance_scale (`float`, *اختياري*، القيمة الافتراضية None) : قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين `guidance_scale > 1`. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. يوجد هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام النماذج المُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير `true_cfg_scale > 1.0` و `negative_prompt` (حتى سطر سالب فارغ مثل " " يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي سيتم توليدها لكل موجه.
generator (`torch.Generator` أو `list[torch.Generator]`، *اختياري*) : مولّد واحد أو قائمة من [مولّدات torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) لجعل التوليد حتميًا.
latents (`torch.Tensor`، *اختياري*) : كامنات ضجيج مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كامنات من خلال الاستخراج باستخدام `generator` العشوائي المُقدَّم.
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه لـ `prompt_embeds`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.
negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه (Attention mask) الخاص بـ`negative_prompt_embeds`.
output_type (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"pil"`) : صيغة الصورة الناتجة عن عملية التوليد. اختر بين [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` أو `np.array`.
return_dict (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` بدلاً من tuple عادي.
attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
callback_on_step_end (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى في نهاية كل خطوة إزالة ضوضاء أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. سيتضمن `callback_kwargs` قائمة بجميع المصفوفات كما حددتها `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`، *اختياري*) : قائمة مدخلات المصفوفات (tensors) لدالة `callback_on_step_end`. سيتم تمرير المصفوفات المحددة في القائمة كحجة `callback_kwargs`. لن تتمكن من تضمين سوى المتغيرات المدرجة في خاصية `._callback_tensor_inputs` لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
max_sequence_length (`int` الافتراضي 512) : أقصى طول تسلسل يُستخدم مع `prompt`.
**يعيد:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` أو `tuple`
`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` إذا كان `return_dict` هو True، وإلا `tuple`. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.
الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.
أمثلة:
```py
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers import QwenImageEditPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> pipe = QwenImageEditPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Edit", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> image = load_image(
... "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/yarn-art-pikachu.png"
... ).convert("RGB")
>>> prompt = (
... "Make Pikachu hold a sign that says 'Qwen Edit is awesome', yarn art style, detailed, vibrant colors"
... )
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(image, prompt, num_inference_steps=50).images[0]
>>> image.save("qwenimage_edit.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.QwenImageEditPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], image: typing.Optional[torch.Tensor] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit.py#L272)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : النص الذي سيتم ترميزه
image (`torch.Tensor`، *اختياري*) : الصورة المراد ترميزها
device : (`torch.device`): جهاز torch
num_images_per_prompt (`int`) : عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
## QwenImageEditInpaintPipeline[[diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline]]
#### diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline[[diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline]]
```python
diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, processor: Qwen2VLProcessor, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_inpaint.py#L167)
**المعاملات:**
transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : معمارية Transformer الشرطية (MMDiT) لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمّزة.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : مُجدوِل يُستخدم بالاقتران مع `transformer` لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمَّزة.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ar/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : نموذج الترميز التحويلي التبايني (VAE) لتشفير وفك تشفير الصور إلى تمثيلات كامنة ومنها.
text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct)، وتحديداً النسخة [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).
tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : مُجزِّئ من الفئة https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer
خط أنابيب Qwen-Image-Edit لتحرير الصور.
#### __call__[[diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline.__call__]]
```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, mask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, masked_image_latents: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, padding_mask_crop: int | None = None, strength: float = 0.6, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: 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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_inpaint.py#L637)
**المعاملات:**
image (`torch.Tensor`، `PIL.Image.Image`، `np.ndarray`، `list[torch.Tensor]`، `list[PIL.Image.Image]`، أو `list[np.ndarray]`) : `Image`، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور (image batch) لاستخدامها كنقطة انطلاق. لكل من مصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين `[0, 1]` إذا كان tensor أو قائمة من tensors، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, C, H, W)` أو `(C, H, W)`. إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, H, W, C)` أو `(H, W, C)` كما يمكنه قبول كامنات الصور (image latents) كـ `image`، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الأمر أو الأوامر التي تُوجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `prompt_embeds` بدلاً من ذلك.
negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن `true_cfg_scale` أكبر من `1`).
true_cfg_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : true_cfg_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0): مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). يُعرَّف `true_cfg_scale` على أنه `w` من المعادلة 2. في [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين `true_cfg_scale > 1` وتوفير `negative_prompt`. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
mask_image (`torch.Tensor`، `PIL.Image.Image`، `np.ndarray`، `list[torch.Tensor]`، `list[PIL.Image.Image]`، أو `list[np.ndarray]`) : `Image`، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور لتطبيق قناع على `image`. يتم إعادة رسم البكسلات البيضاء في القناع بينما تُحفظ البكسلات السوداء. إذا كان `mask_image` صورة PIL، يتم تحويلها إلى قناة واحدة (السطوع) قبل الاستخدام. وإذا كانت مصفوفة numpy أو tensor من pytorch، يجب أن تحتوي على قناة لون واحدة (L) بدلاً من ثلاث، لذا فإن الشكل المتوقع لـ tensor من pytorch هو `(B, 1, H, W)`، `(B, H, W)`، `(1, H, W)`، `(H, W)`. أما لمصفوفة numpy فيكون الشكل `(B, H, W, 1)`، `(B, H, W)`، `(H, W, 1)`، أو `(H, W)`.
masked_image_latents (`torch.Tensor`، `list[torch.Tensor]`) : `Tensor` يمثل دفعة من الصور لتطبيق قناع على `image` التي ولّدها VAE. إذا لم يُقدَّم، فسيتم توليد متجه قناع الكامنات بواسطة `mask_image`.
height (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
width (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
padding_mask_crop (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `None`) : حجم الهامش في الاقتصاص الذي سيُطبَّق على الصورة والقناع. إذا كانت `None`، فلن يُطبَّق أي اقتصاص على الصورة وmask_image. إذا لم تكن `padding_mask_crop` هي `None`، فسيتم أولاً إيجاد منطقة مستطيلة بنفس نسبة أبعاد الصورة وتحتوي على كل المناطق المقنَّعة، ثم توسيع تلك المنطقة بناءً على `padding_mask_crop`. بعد ذلك، ستُقتَص الصورة وmask_image بناءً على المنطقة الموسَّعة قبل تغيير حجمهما إلى حجم الصورة الأصلي لأغراض إعادة البناء. هذا مفيد عندما تكون المنطقة المقنَّعة صغيرة بينما تكون الصورة كبيرة وتحتوي على معلومات غير ذات صلة بإعادة البناء، مثل الخلفية.
strength (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : يحدد مدى تحويل الصورة المرجعية `image`. يجب أن يكون بين 0 و 1. تُستخدم `image` كنقطة انطلاق، وكلما ارتفعت قيمة `strength` زاد مقدار الضوضاء المضافة. يعتمد عدد خطوات إزالة الضوضاء على كمية الضوضاء المضافة في البداية. عندما تكون `strength` تساوي 1، تكون الضوضاء المضافة في أقصى حد، وتعمل عملية إزالة الضوضاء لعدد التكرارات الكامل المحدد في `num_inference_steps`. القيمة 1 تتجاهل `image` بشكل أساسي.
num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة ذات جودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
sigmas (`list[float]`، *اختياري*) : قيم `sigmas` مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `sigmas` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم تُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`.
guidance_scale (`float`, *اختياري*، القيمة الافتراضية None) : قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين `guidance_scale > 1`. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. يوجد هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام النماذج المُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير `true_cfg_scale > 1.0` و `negative_prompt` (حتى سطر سالب فارغ مثل " " يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي سيتم توليدها لكل موجه.
generator (`torch.Generator` أو `list[torch.Generator]`، *اختياري*) : مولّد واحد أو قائمة من [مولّدات torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) لجعل التوليد حتميًا.
latents (`torch.Tensor`، *اختياري*) : كامنات ضجيج مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كامنات من خلال الاستخراج باستخدام `generator` العشوائي المُقدَّم.
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه لـ `prompt_embeds`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.
negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه (Attention mask) الخاص بـ`negative_prompt_embeds`.
output_type (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"pil"`) : صيغة الصورة الناتجة عن عملية التوليد. اختر بين [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` أو `np.array`.
return_dict (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` بدلاً من tuple عادي.
attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
callback_on_step_end (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى في نهاية كل خطوة إزالة ضوضاء أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. سيتضمن `callback_kwargs` قائمة بجميع المصفوفات كما حددتها `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`، *اختياري*) : قائمة مدخلات المصفوفات (tensors) لدالة `callback_on_step_end`. سيتم تمرير المصفوفات المحددة في القائمة كحجة `callback_kwargs`. لن تتمكن من تضمين سوى المتغيرات المدرجة في خاصية `._callback_tensor_inputs` لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
max_sequence_length (`int` الافتراضي 512) : أقصى طول تسلسل يُستخدم مع `prompt`.
**يعيد:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` أو `tuple`
`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` إذا كان `return_dict` هو True، وإلا `tuple`. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.
الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.
أمثلة:
```py
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers import QwenImageEditInpaintPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> pipe = QwenImageEditInpaintPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Edit", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench"
>>> img_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo.png"
>>> mask_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo_mask.png"
>>> source = load_image(img_url)
>>> mask = load_image(mask_url)
>>> image = pipe(
... prompt=prompt, negative_prompt=" ", image=source, mask_image=mask, strength=1.0, num_inference_steps=50
... ).images[0]
>>> image.save("qwenimage_inpainting.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], image: typing.Optional[torch.Tensor] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_inpaint.py#L284)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : النص الذي سيتم ترميزه
image (`torch.Tensor`، *اختياري*) : الصورة المراد ترميزها
device : (`torch.device`): جهاز torch
num_images_per_prompt (`int`) : عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
## QwenImageControlNetPipeline[[diffusers.QwenImageControlNetPipeline]]
#### diffusers.QwenImageControlNetPipeline[[diffusers.QwenImageControlNetPipeline]]
```python
diffusers.QwenImageControlNetPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, transformer: QwenImageTransformer2DModel, controlnet: diffusers.models.controlnets.controlnet_qwenimage.QwenImageControlNetModel | diffusers.models.controlnets.controlnet_qwenimage.QwenImageMultiControlNetModel)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_controlnet.py#L192)
**المعاملات:**
transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : معمارية Transformer الشرطية (MMDiT) لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمّزة.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : مُجدوِل يُستخدم بالاقتران مع `transformer` لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمَّزة.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ar/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : نموذج الترميز التحويلي التبايني (VAE) لتشفير وفك تشفير الصور إلى تمثيلات كامنة ومنها.
text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct)، وتحديداً النسخة [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).
tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : مُجزِّئ من الفئة https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer
خط أنابيب QwenImage لتوليد الصور من النص.
#### __call__[[diffusers.QwenImageControlNetPipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, control_guidance_start: float | list[float] = 0.0, control_guidance_end: float | list[float] = 1.0, control_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, controlnet_conditioning_scale: float | list[float] = 1.0, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: 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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_controlnet.py#L511)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الأمر أو الأوامر التي تُوجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `prompt_embeds` بدلاً من ذلك.
negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن `true_cfg_scale` أكبر من `1`).
true_cfg_scale (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية 1.0) : مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). يُعرَّف `true_cfg_scale` على أنه `w` من المعادلة 2. في [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين `true_cfg_scale > 1` وتوفير `negative_prompt`. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
height (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
width (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة ذات جودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
sigmas (`list[float]`، *اختياري*) : قيم `sigmas` مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `sigmas` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم تُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`.
guidance_scale (`float`, *اختياري*، القيمة الافتراضية None) : قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين `guidance_scale > 1`. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. يوجد هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام النماذج المُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير `true_cfg_scale > 1.0` و `negative_prompt` (حتى سطر سالب فارغ مثل " " يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
control_guidance_start (`float` أو `list[float]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : النسبة المئوية من إجمالي الخطوات التي يبدأ عندها ControlNet في التطبيق.
control_guidance_end (`float` أو `list[float]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : النسبة المئوية من إجمالي الخطوات التي يتوقف عندها ControlNet عن التطبيق.
control_image (`PipelineImageInput`، *اختياري*) : شرط الإدخال الخاص بـ ControlNet لتوفير التوجيه لعملية التوليد.
controlnet_conditioning_scale (`float` أو `list[float]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : تُضرب مخرجات ControlNet في `controlnet_conditioning_scale` قبل إضافتها إلى الباقي في `transformer` الأصلي.
num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي سيتم توليدها لكل موجه.
generator (`torch.Generator` أو `list[torch.Generator]`، *اختياري*) : مولّد واحد أو قائمة من [مولّدات torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) لجعل التوليد حتميًا.
latents (`torch.Tensor`، *اختياري*) : كامنات ضجيج مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كامنات من خلال الاستخراج باستخدام `generator` العشوائي المُقدَّم.
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه لـ `prompt_embeds`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.
negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه (Attention mask) الخاص بـ`negative_prompt_embeds`.
output_type (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"pil"`) : صيغة الصورة الناتجة عن عملية التوليد. اختر بين [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` أو `np.array`.
return_dict (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` بدلاً من tuple عادي.
attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
callback_on_step_end (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى في نهاية كل خطوة إزالة ضوضاء أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. سيتضمن `callback_kwargs` قائمة بجميع المصفوفات كما حددتها `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`، *اختياري*) : قائمة مدخلات المصفوفات (tensors) لدالة `callback_on_step_end`. سيتم تمرير المصفوفات المحددة في القائمة كحجة `callback_kwargs`. لن تتمكن من تضمين سوى المتغيرات المدرجة في خاصية `._callback_tensor_inputs` لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
max_sequence_length (`int` الافتراضي 512) : أقصى طول تسلسل يُستخدم مع `prompt`.
**يعيد:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` أو `tuple`
`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` إذا كان `return_dict` هو True، وإلا `tuple`. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.
الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.
أمثلة:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> from diffusers import QwenImageControlNetModel, QwenImageMultiControlNetModel, QwenImageControlNetPipeline
>>> # QwenImageControlNetModel
>>> controlnet = QwenImageControlNetModel.from_pretrained(
... "InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe = QwenImageControlNetPipeline.from_pretrained(
... "Qwen/Qwen-Image", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "Aesthetics art, traditional asian pagoda, elaborate golden accents, sky blue and white color palette, swirling cloud pattern, digital illustration, east asian architecture, ornamental rooftop, intricate detailing on building, cultural representation."
>>> negative_prompt = " "
>>> control_image = load_image(
... "https://huggingface.co/InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union/resolve/main/conds/canny.png"
... )
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(
... prompt,
... negative_prompt=negative_prompt,
... control_image=control_image,
... controlnet_conditioning_scale=1.0,
... num_inference_steps=30,
... true_cfg_scale=4.0,
... ).images[0]
>>> image.save("qwenimage_cn_union.png")
>>> # QwenImageMultiControlNetModel
>>> controlnet = QwenImageControlNetModel.from_pretrained(
... "InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> controlnet = QwenImageMultiControlNetModel([controlnet])
>>> pipe = QwenImageControlNetPipeline.from_pretrained(
... "Qwen/Qwen-Image", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "Aesthetics art, traditional asian pagoda, elaborate golden accents, sky blue and white color palette, swirling cloud pattern, digital illustration, east asian architecture, ornamental rooftop, intricate detailing on building, cultural representation."
>>> negative_prompt = " "
>>> control_image = load_image(
... "https://huggingface.co/InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union/resolve/main/conds/canny.png"
... )
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(
... prompt,
... negative_prompt=negative_prompt,
... control_image=[control_image, control_image],
... controlnet_conditioning_scale=[0.5, 0.5],
... num_inference_steps=30,
... true_cfg_scale=4.0,
... ).images[0]
>>> image.save("qwenimage_cn_union_multi.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.QwenImageControlNetPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_controlnet.py#L290)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : النص الذي سيتم ترميزه
device : (`torch.device`): جهاز torch
num_images_per_prompt (`int`) : عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
## QwenImageEditPlusPipeline[[diffusers.QwenImageEditPlusPipeline]]
#### diffusers.QwenImageEditPlusPipeline[[diffusers.QwenImageEditPlusPipeline]]
```python
diffusers.QwenImageEditPlusPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, processor: Qwen2VLProcessor, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_plus.py#L168)
**المعاملات:**
transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : معمارية Transformer الشرطية (MMDiT) لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمّزة.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : مُجدوِل يُستخدم بالاقتران مع `transformer` لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمَّزة.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ar/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : نموذج الترميز التحويلي التبايني (VAE) لتشفير وفك تشفير الصور إلى تمثيلات كامنة ومنها.
text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct)، وتحديداً النسخة [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).
tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : مُجزِّئ من الفئة https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer
خط أنابيب Qwen-Image-Edit لتحرير الصور.
#### __call__[[diffusers.QwenImageEditPlusPipeline.__call__]]
```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: 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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_plus.py#L526)
**المعاملات:**
image (`torch.Tensor`، `PIL.Image.Image`، `np.ndarray`، `list[torch.Tensor]`، `list[PIL.Image.Image]`، أو `list[np.ndarray]`) : `Image`، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور (image batch) لاستخدامها كنقطة انطلاق. لكل من مصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين `[0, 1]` إذا كان tensor أو قائمة من tensors، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, C, H, W)` أو `(C, H, W)`. إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, H, W, C)` أو `(H, W, C)` كما يمكنه قبول كامنات الصور (image latents) كـ `image`، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الأمر أو الأوامر التي تُوجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `prompt_embeds` بدلاً من ذلك.
negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن `true_cfg_scale` أكبر من `1`).
true_cfg_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : true_cfg_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0): مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). يُعرَّف `true_cfg_scale` على أنه `w` من المعادلة 2. في [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين `true_cfg_scale > 1` وتوفير `negative_prompt`. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
height (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
width (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة ذات جودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
sigmas (`list[float]`، *اختياري*) : قيم `sigmas` مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `sigmas` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم تُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`.
guidance_scale (`float`, *اختياري*، القيمة الافتراضية None) : قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين `guidance_scale > 1`. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. يوجد هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام النماذج المُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير `true_cfg_scale > 1.0` و `negative_prompt` (حتى سطر سالب فارغ مثل " " يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي سيتم توليدها لكل موجه.
generator (`torch.Generator` أو `list[torch.Generator]`، *اختياري*) : مولّد واحد أو قائمة من [مولّدات torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) لجعل التوليد حتميًا.
latents (`torch.Tensor`، *اختياري*) : كامنات ضجيج مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كامنات من خلال الاستخراج باستخدام `generator` العشوائي المُقدَّم.
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه لـ `prompt_embeds`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.
negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه (Attention mask) الخاص بـ`negative_prompt_embeds`.
output_type (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"pil"`) : صيغة الصورة الناتجة عن عملية التوليد. اختر بين [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` أو `np.array`.
return_dict (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` بدلاً من tuple عادي.
attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
callback_on_step_end (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى في نهاية كل خطوة إزالة ضوضاء أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. سيتضمن `callback_kwargs` قائمة بجميع المصفوفات كما حددتها `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`، *اختياري*) : قائمة مدخلات المصفوفات (tensors) لدالة `callback_on_step_end`. سيتم تمرير المصفوفات المحددة في القائمة كحجة `callback_kwargs`. لن تتمكن من تضمين سوى المتغيرات المدرجة في خاصية `._callback_tensor_inputs` لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
max_sequence_length (`int` الافتراضي 512) : أقصى طول تسلسل يُستخدم مع `prompt`.
**يعيد:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` أو `tuple`
`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` إذا كان `return_dict` هو True، وإلا `tuple`. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.
الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.
أمثلة:
```py
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers import QwenImageEditPlusPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> pipe = QwenImageEditPlusPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Edit-2509", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> image = load_image(
... "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/yarn-art-pikachu.png"
... ).convert("RGB")
>>> prompt = (
... "Make Pikachu hold a sign that says 'Qwen Edit is awesome', yarn art style, detailed, vibrant colors"
... )
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(image, prompt, num_inference_steps=50).images[0]
>>> image.save("qwenimage_edit_plus.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.QwenImageEditPlusPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], image: typing.Optional[torch.Tensor] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_plus.py#L286)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : النص الذي سيتم ترميزه
image (`torch.Tensor`، *اختياري*) : الصورة المراد ترميزها
device : (`torch.device`): جهاز torch
num_images_per_prompt (`int`) : عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
## QwenImageLayeredPipeline[[diffusers.QwenImageLayeredPipeline]]
#### diffusers.QwenImageLayeredPipeline[[diffusers.QwenImageLayeredPipeline]]
```python
diffusers.QwenImageLayeredPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, processor: Qwen2VLProcessor, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_layered.py#L174)
**المعاملات:**
transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : معمارية Transformer الشرطية (MMDiT) لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمّزة.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : مُجدوِل يُستخدم بالاقتران مع `transformer` لإزالة الضوضاء من كامنات الصورة المُرمَّزة.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ar/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : نموذج الترميز التحويلي التبايني (VAE) لتشفير وفك تشفير الصور إلى تمثيلات كامنة ومنها.
text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct)، وتحديداً النسخة [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).
tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : مُجزِّئ من الفئة https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer
خط أنابيب Qwen-Image-Layered لفكك الصور.
#### __call__[[diffusers.QwenImageLayeredPipeline.__call__]]
```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, layers: int | None = 4, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: 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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512, resolution: int = 640, cfg_normalize: bool = False, use_en_prompt: bool = False)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_layered.py#L537)
**المعاملات:**
image (`torch.Tensor`، `PIL.Image.Image`، `np.ndarray`، `list[torch.Tensor]`، `list[PIL.Image.Image]`، أو `list[np.ndarray]`) : `Image`، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور (image batch) لاستخدامها كنقطة انطلاق. لكل من مصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين `[0, 1]` إذا كان tensor أو قائمة من tensors، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, C, H, W)` أو `(C, H, W)`. إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع `(B, H, W, C)` أو `(H, W, C)` كما يمكنه قبول كامنات الصور (image latents) كـ `image`، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الأمر أو الأوامر التي تُوجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `prompt_embeds` بدلاً من ذلك.
negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن `true_cfg_scale` أكبر من `1`).
true_cfg_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : true_cfg_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0): مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). يُعرَّف `true_cfg_scale` على أنه `w` من المعادلة 2. في [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين `true_cfg_scale > 1` وتوفير `negative_prompt`. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 4) : عدد طبقات الكمون (latent) التي سيتم توليدها للإخراج الطبقي.
num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة ذات جودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
sigmas (`list[float]`، *اختياري*) : قيم `sigmas` مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `sigmas` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم تُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`.
guidance_scale (`float`, *اختياري*، القيمة الافتراضية None) : قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين `guidance_scale > 1`. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. يوجد هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام النماذج المُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير `true_cfg_scale > 1.0` و `negative_prompt` (حتى سطر سالب فارغ مثل " " يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي سيتم توليدها لكل موجه.
generator (`torch.Generator` أو `list[torch.Generator]`، *اختياري*) : مولّد واحد أو قائمة من [مولّدات torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) لجعل التوليد حتميًا.
latents (`torch.Tensor`، *اختياري*) : كامنات ضجيج مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كامنات من خلال الاستخراج باستخدام `generator` العشوائي المُقدَّم.
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه لـ `prompt_embeds`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.
negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : قناع الانتباه (Attention mask) الخاص بـ`negative_prompt_embeds`.
output_type (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"pil"`) : صيغة الصورة الناتجة عن عملية التوليد. اختر بين [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` أو `np.array`.
return_dict (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` بدلاً من tuple عادي.
attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
callback_on_step_end (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى في نهاية كل خطوة إزالة ضوضاء أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. سيتضمن `callback_kwargs` قائمة بجميع المصفوفات كما حددتها `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`List`، *اختياري*) : قائمة مدخلات المصفوفات (tensors) لدالة `callback_on_step_end`. سيتم تمرير المصفوفات المحددة في القائمة كحجة `callback_kwargs`. لن تتمكن من تضمين سوى المتغيرات المدرجة في خاصية `._callback_tensor_inputs` لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
max_sequence_length (`int` الافتراضي 512) : أقصى طول تسلسل يُستخدم مع `prompt`.
resolution (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 640) : استخدام دلاء مختلفة ضمن (640، 1024) لتحديد دقة الشرط والإخراج
cfg_normalize (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم تفعيل تطبيع cfg.
use_en_prompt (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : لغة التسمية التوضيحية تلقائيًا إذا لم يقدّم المستخدم تسمية توضيحية
**يعيد:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` أو `tuple`
`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` إذا كان `return_dict` هو True، وإلا `tuple`. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.
الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.
أمثلة:
```py
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers import QwenImageLayeredPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> pipe = QwenImageLayeredPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Layered", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> image = load_image(
... "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/yarn-art-pikachu.png"
... ).convert("RGBA")
>>> prompt = ""
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> images = pipe(
... image,
... prompt,
... num_inference_steps=50,
... true_cfg_scale=4.0,
... layers=4,
... resolution=640,
... cfg_normalize=False,
... use_en_prompt=True,
... ).images[0]
>>> for i, image in enumerate(images):
... image.save(f"{i}.out.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.QwenImageLayeredPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_layered.py#L291)
**المعاملات:**
prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : النص الذي سيتم ترميزه
device : (`torch.device`): جهاز torch
num_images_per_prompt (`int`) : عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.
## QwenImagePipelineOutput[[diffusers.pipelines.qwenimage.pipeline_output.QwenImagePipelineOutput]]
#### diffusers.pipelines.qwenimage.pipeline_output.QwenImagePipelineOutput[[diffusers.pipelines.qwenimage.pipeline_output.QwenImagePipelineOutput]]
```python
diffusers.pipelines.qwenimage.pipeline_output.QwenImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_output.py#L10)
**المعاملات:**
images (`list[PIL.Image.Image]` أو `np.ndarray`) : قائمة من صور PIL منزوعة الضوضاء بطول `batch_size` أو مصفوفة numpy بأبعاد `(batch_size, height, width, num_channels)`. تمثل صور PIL أو مصفوفة numpy صورًا منزوعة الضوضاء من خط أنابيب الانتشار.
فئة الإخراج لخطوط أنابيب Stable Diffusion.
#
# مرخّص بموجب ترخيص Apache الإصدار 2.0 (المسمى "الترخيص")
# لا يجوز لك استخدام هذا الملف إلا وفقاً لشروط الترخيص.
# يمكنك الحصول على نسخة من الترخيص في
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# ما لم يقتضِ ذلك القانون المعمول به أو ما اتُّفق عليه كتابياً، البرمجيات
# تُوزَّع بموجب الرخصة على أساس "كما هي"،
# بلا أي ضمانات أو شروط من أي نوع، سواء صريحة أو ضمنية.
# راجع الترخيص لمعرفة اللغة المحددة التي تحكم الصلاحيات و
# قيود بموجب الترخيص. -->
# QwenImage
نموذج Qwen-Image من فريق Qwen هو نموذج أساسي لتوليد الصور ضمن سلسلة Qwen، يحقق تقدماً كبيراً في عرض النصوص المعقدة والتحرير الدقيق للصور. تُظهر التجارب قدرات عامة قوية في كل من توليد الصور وتحريرها، مع أداء استثنائي في عرض النصوص، لا سيما باللغة الصينية.
يتوفر Qwen-Image في النسخ التالية:
| نوع النموذج | معرف النموذج |
|:----------:|:--------:|
| Qwen-Image | [`Qwen/Qwen-Image`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image) |
| Qwen-Image-Edit | [`Qwen/Qwen-Image-Edit`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit) |
| Qwen-Image-Edit Plus | [Qwen/Qwen-Image-Edit-2509](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit-2509) |
> [!TIP]
> راجع دليل [التخزين المؤقت](../../optimization/cache) لتسريع الاستدلال من خلال تخزين المخرجات الوسيطة وإعادة استخدامها.
## LoRA للاستدلال الأسرع
استخدم LoRA من `lightx2v/Qwen-Image-Lightning` لتسريع الاستدلال عن طريق تقليل عدد الخطوات. راجع مقتطف الشيفرة أدناه:
Code
```py
from diffusers import DiffusionPipeline, FlowMatchEulerDiscreteScheduler
import torch
import math
ckpt_id = "Qwen/Qwen-Image"
# From
# https://github.com/ModelTC/Qwen-Image-Lightning/blob/342260e8f5468d2f24d084ce04f55e101007118b/generate_with_diffusers.py#L82C9-L97C10
scheduler_config = {
"base_image_seq_len": 256,
"base_shift": math.log(3), # We use shift=3 in distillation
"invert_sigmas": False,
"max_image_seq_len": 8192,
"max_shift": math.log(3), # We use shift=3 in distillation
"num_train_timesteps": 1000,
"shift": 1.0,
"shift_terminal": None, # set shift_terminal to None
"stochastic_sampling": False,
"time_shift_type": "exponential",
"use_beta_sigmas": False,
"use_dynamic_shifting": True,
"use_exponential_sigmas": False,
"use_karras_sigmas": False,
}
scheduler = FlowMatchEulerDiscreteScheduler.from_config(scheduler_config)
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
ckpt_id, scheduler=scheduler, dtype=torch.bfloat16
).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
pipe.load_lora_weights(
"lightx2v/Qwen-Image-Lightning", weight_name="Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors"
)
prompt = "a tiny astronaut hatching from an egg on the moon, Ultra HD, 4K, cinematic composition."
negative_prompt = " "
image = pipe(
prompt=prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
width=1024,
height=1024,
num_inference_steps=8,
true_cfg_scale=1.0,
generator=torch.manual_seed(0),
).images[0]
image.save("qwen_fewsteps.png")
```
> [!TIP]
> يوجد معامل `guidance_scale` في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للإرشاد المستقبلية عند ظهورها. لاحظ أن تمرير `guidance_scale` إلى خط الأنابيب لا يُحقق أي أثر. لتفعيل الإرشاد الحر من المُصنِّف، يُرجى تمرير `true_cfg_scale` و`negative_prompt` (حتى مُوجِّه سلبي فارغ مثل " ") لتفعيل حسابات الإرشاد الحر من المُصنِّف.
## مرجع متعدد الصور باستخدام QwenImageEditPlusPipeline
باستخدام [QwenImageEditPlusPipeline](/docs/diffusers/main/ar/api/pipelines/qwenimage#diffusers.QwenImageEditPlusPipeline)، يمكن تقديم صور متعددة كمرجع للإدخال.
```py
import torch
from PIL import Image
from diffusers import QwenImageEditPlusPipeline
from diffusers.utils import load_image
pipe = QwenImageEditPlusPipeline.from_pretrained(
"Qwen/Qwen-Image-Edit-2509", dtype=torch.bfloat16
).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
Xet Storage Details
- Size:
- 128 kB
- Xet hash:
- 3bb0e4b35d2f2c849a12b3d3639ffce3c986e47889d614684954fdfd242d88d6
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.