diffusers/main/ar/hybrid_inference/api_reference.md

الاستدلال عن بُعد

توفر الاستدلال عن بُعد وصولاً إلى نقطة نهاية الاستدلال لتفريغ متطلبات التوليد المحلية الخاصة بفك الترميز وترميزه.

remote_decode[[diffusers.utils.remote_decode]]

diffusers.utils.remote_decode[[diffusers.utils.remote_decode]]

diffusers.utils.remote_decode(endpoint: str, tensor: 'torch.Tensor', processor: 'VaeImageProcessor' | 'VideoProcessor' | None = None, do_scaling: bool = True, scaling_factor: float | None = None, shift_factor: float | None = None, output_type: Literal['mp4', 'pil', 'pt'] = 'pil', return_type: Literal['mp4', 'pil', 'pt'] = 'pil', image_format: Literal['png', 'jpg'] = 'jpg', partial_postprocess: bool = False, input_tensor_type: Literal['binary'] = 'binary', output_tensor_type: Literal['binary'] = 'binary', height: int | None = None, width: int | None = None)

المصدر

المعاملات:

endpoint (str) : نقطة النهاية لفك الترميز عن بُعد.

tensor (torch.Tensor) : المصفوفة المراد فك ترميزها.

processor (VaeImageProcessor أو VideoProcessor، اختياري) : يُستخدم مع return_type="pt"، وreturn_type="pil" لنماذج الفيديو.

do_scaling (bool، الافتراضي True، اختياري) : مُتقادم. مرّر scaling_factor/shift_factor بدلاً من ذلك. لا يزال من الضروري تعيين do_scaling=None/do_scaling=False لعدم تطبيق أي توسيع حتى يتم إزالة الخيار عند تعيين True، يُطبَّق التوسيع عن بُعد، على سبيل المثال latents / self.vae.config.scaling_factor. أما إذا كان False، فيجب تمرير المدخلات مع تطبيق التوسيع مسبقاً.

scaling_factor (float, اختياري) : يُطبَّق التوسيع عند تمرير القيمة، على سبيل المثال latents / self.vae.config.scaling_factor. - SD v1: 0.18215 - SD XL: 0.13025 - Flux: 0.3611 إذا كانت None، فيجب تمرير المدخلات مع تطبيق التوسيع مسبقًا.

shift_factor (float, اختياري) : يُطبَّق الإزاحة عند تمريرها، على سبيل المثال latents + self.vae.config.shift_factor. - Flux: 0.1159 إذا كانت None، فيجب تمرير المدخلات مع تطبيق التوسيع.

output_type ("mp4" or "pil" or "pt", default "pil") : Endpoint output type. Subject to change. Report feedback on preferred type. "mp4": Supported by video models. Endpoint returns bytesof video."pil": Supported by image and video models. Image models: Endpoint returns bytesof an image inimage_format. Video models: Endpoint returns torch.Tensorwith partialpostprocessingapplied. Requiresprocessoras a flag (anyNonevalue will work)."pt": Support by image and video models. Endpoint returns torch.Tensor. With partial_postprocess=Truethe tensor is postprocesseduint8image tensor. Recommendations:"pt"withpartial_postprocess=Trueis the smallest transfer for full quality."pt"withpartial_postprocess=Falseis the most compatible with third party code."pil"withimage_format="jpg"` is the smallest transfer overall.

return_type ("mp4" or "pil" or "pt", default "pil") : Function return type. "mp4": Function returns bytesof video."pil": Function returns PIL.Image.Image. With output_type="pil" no further processing is applied. With output_type="pt" a PIL.Image.Imageis created.partial_postprocess=False processoris required.partial_postprocess=True processoris **not** required."pt": Function returns torch.Tensor. processoris **not** required.partial_postprocess=Falsetensor isfloat16orbfloat16, without denormalization. partial_postprocess=Truetensor isuint8`, denormalized.

image_format ("png" أو "jpg"، الافتراضي jpg) : يُستخدم مع output_type="pil". يعيد نقطة النهاية jpg أو png.

partial_postprocess (bool، الافتراضي False) : يُستخدم مع output_type="pt". partial_postprocess=False يكون المصفوفة float16 أو bfloat16، دون إعادة تطبيع. partial_postprocess=True تكون المصفوفة uint8، مع إعادة تطبيع.

input_tensor_type ("binary"، الافتراضي "binary") : نوع نقل المصفوفة.

output_tensor_type ("binary"، الافتراضي "binary") : نوع نقل المصفوفة.

height (int، اختياري) : مطلوب لـ "packed" الكمونيات.

width (int، اختياري) : مطلوب لـ "packed" الكمونيات.

يعيد:

output (Image.Image أو list[Image.Image] أو bytes أو torch.Tensor).

استدلال هجين من Hugging Face يتيح تشغيل فك ترميز VAE عن بُعد.

remote_encode[[diffusers.utils.remote_utils.remote_encode]]

diffusers.utils.remote_utils.remote_encode[[diffusers.utils.remote_utils.remote_encode]]

diffusers.utils.remote_utils.remote_encode(endpoint: str, image: 'torch.Tensor' | Image.Image, scaling_factor: float | None = None, shift_factor: float | None = None)

المصدر

المعاملات:

endpoint (str) : نقطة النهاية لفك الترميز عن بُعد.

image (torch.Tensor أو PIL.Image.Image) : الصورة المراد ترميزها.

scaling_factor (float, اختياري) : يُطبَّق التوسيع عند تمرير القيمة، على سبيل المثال latents * self.vae.config.scaling_factor. - SD v1: 0.18215 - SD XL: 0.13025 - Flux: 0.3611 إذا كانت None، فيجب تمرير المدخلات مع تطبيق التوسيع مسبقًا.

shift_factor (float, اختياري) : يُطبَّق الإزاحة عند تمرير القيمة، على سبيل المثال latents - self.vae.config.shift_factor. - Flux: 0.1159 إذا كانت None، فيجب تمرير المدخلات مع تطبيق التوسيع.

يعيد:

output (torch.Tensor).

استدلال هجين من Hugging Face يتيح تشغيل ترميز VAE عن بُعد.