Buckets:
| # 出力 | |
| すべてのモデルの出力は、モデルが返すすべての情報を含むデータ構造である[BaseOutput](/docs/diffusers/main/ja/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput)のサブクラスです。出力は、タプルや辞書としても使用できます。 | |
| 例えば: | |
| ```python | |
| from diffusers import DDIMPipeline | |
| pipeline = DDIMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32") | |
| outputs = pipeline() | |
| ``` | |
| `outputs` オブジェクトは [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) であり、image 属性を持つことを意味します。 | |
| 各属性は、通常の方法やキーワード検索によってアクセスできます。モデルによって返されない属性の場合、`None`が返されます。 | |
| ```python | |
| outputs.images | |
| outputs["images"] | |
| ``` | |
| `outputs`オブジェクトをタプルとして扱う場合、`None`の値を持たない属性のみが対象となります。例えば、インデックスで画像を取得すると、タプル`(outputs.images)`が返されます。 | |
| ```python | |
| outputs[:1] | |
| ``` | |
| > [!TIP] | |
| > 特定のpipelineまたはモデルの出力を確認するには、それぞれのAPIドキュメントを参照してください。 | |
| ## BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]] | |
| #### diffusers.utils.BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]] | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/outputs.py#L40) | |
| すべてのモデル出力の基底クラスであり、dataclass として実装されています。`__getitem__` を備えており、整数やスライス（タプルと同様）または文字列（辞書と同様）によるインデックス指定が可能です。この際、`None` 属性は無視されます。それ以外の動作は、通常の Python 辞書と同様です。 | |
| > [!WARNING] > `BaseOutput` を直接アンパックすることはできません。[to_tuple()](/docs/diffusers/main/ja/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple) メソッドを使用して変換してください | |
| it をタプル > 最初に。 | |
| #### to_tuple[[diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple]] | |
| ```python | |
| to_tuple() | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/outputs.py#L123) | |
| `None` 以外のすべての属性/キーを含むタプルに self を変換します。 | |
| ## ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]] | |
| #### diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.ImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray) | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L135) | |
| **パラメータ:** | |
| images (`List[PIL.Image.Image]` または `np.ndarray`) : 長さ `batch_size` のデノイズ済み PIL 画像のリスト、または形状 `(batch_size, height, width, num_channels)` の NumPy 配列。 | |
| 画像パイプライン用の出力クラス。 | |
| ## AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]] | |
| #### diffusers.AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray) | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L149) | |
| **パラメータ:** | |
| audios (`np.ndarray`) : 形状が `(batch_size, num_channels, sample_rate)` の NumPy 配列のデノイズ済みオーディオサンプルのリスト。 | |
| 音声パイプライン用の出力クラス。 | |
| ## ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]] | |
| #### diffusers.ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.ImageTextPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | None, text: list[str] | list[list[str]] | None) | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/deprecated/unidiffuser/pipeline_unidiffuser.py#L48) | |
| **パラメータ:** | |
| images (`list[PIL.Image.Image]` または `np.ndarray`) : 長さ `batch_size` のノイズ除去済み PIL 画像のリスト、または形状 `(batch_size, height, width, num_channels)` の NumPy 配列。 | |
| text (`list[str]` または `list[list[str]]`) : 長さ `batch_size` の生成テキスト文字列のリスト、または外側のリストの長さが `batch_size` である文字列のリストのリスト。 | |
| 画像とテキストのジョイントパイプライン用の出力クラス。 | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.49 kB
- Xet hash:
- aea53be21ea93faeebc1ec1a813961ef2569c3c8803637853bf9654f8bfe42d7
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.