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# AuraFlow

AuraFlow é inspirado no [Stable Diffusion 3](../pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_3) e é, de longe, o maior modelo de geração de imagem a partir de texto que vem com a licença Apache 2.0. Este modelo alcança resultados de estado da arte no benchmark [GenEval](https://github.com/djghosh13/geneval).

Foi desenvolvido pela equipe da Fal e mais detalhes sobre ele podem ser encontrados em [este post de blog](https://blog.fal.ai/auraflow/).

> [!TIP]
> O AuraFlow pode ser bastante caro de executar em dispositivos de hardware de consumo. No entanto, você pode aplicar uma série de otimizações para executá-lo mais rápido e de uma forma mais amigável à memória. Consulte [esta seção](https://huggingface.co/blog/sd3#memory-optimizations-for-sd3) para mais detalhes.

## Quantização

A quantização ajuda a reduzir os requisitos de memória de modelos muito grandes armazenando os pesos do modelo em um tipo de dados de menor precisão. No entanto, a quantização pode ter um impacto variável na qualidade do vídeo, dependendo do modelo de vídeo.

Consulte a visão geral de [Quantization](../../quantization/overview) para saber mais sobre os backends de quantização suportados e sobre como selecionar um backend de quantização que atenda ao seu caso de uso. O exemplo abaixo demonstra como carregar um [AuraFlowPipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/aura_flow#diffusers.AuraFlowPipeline) quantizado para inferência com bitsandbytes.

```py
import torch
from diffusers import BitsAndBytesConfig as DiffusersBitsAndBytesConfig, AuraFlowTransformer2DModel, AuraFlowPipeline
from transformers import BitsAndBytesConfig as BitsAndBytesConfig, T5EncoderModel
quant_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
text_encoder_8bit = T5EncoderModel.from_pretrained(
    "fal/AuraFlow",
    subfolder="text_encoder",
    quantization_config=quant_config,
    dtype=torch.float16,
)
quant_config = DiffusersBitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
transformer_8bit = AuraFlowTransformer2DModel.from_pretrained(
    "fal/AuraFlow",
    subfolder="transformer",
    quantization_config=quant_config,
    dtype=torch.float16,
)
pipeline = AuraFlowPipeline.from_pretrained(
    "fal/AuraFlow",
    text_encoder=text_encoder_8bit,
    transformer=transformer_8bit,
    dtype=torch.float16,
    device_map="balanced",
)
prompt = "a tiny astronaut hatching from an egg on the moon"
image = pipeline(prompt).images[0]
image.save("auraflow.png")
```

O carregamento de [checkpoints GGUF](../../quantization/gguf) também é suportado:

```py
import torch
from diffusers import (
    AuraFlowPipeline,
    GGUFQuantizationConfig,
    AuraFlowTransformer2DModel,
)
transformer = AuraFlowTransformer2DModel.from_single_file(
    "https://huggingface.co/city96/AuraFlow-v0.3-gguf/blob/main/aura_flow_0.3-Q2_K.gguf",
    quantization_config=GGUFQuantizationConfig(compute_dtype=torch.bfloat16),
    dtype=torch.bfloat16,
)
pipeline = AuraFlowPipeline.from_pretrained(
    "fal/AuraFlow-v0.3",
    transformer=transformer,
    dtype=torch.bfloat16,
)
prompt = "a cute pony in a field of flowers"
image = pipeline(prompt).images[0]
image.save("auraflow.png")
```

## Suporte para `torch.compile()`

O AuraFlow pode ser compilado com `torch.compile()` para acelerar a latência de inferência, mesmo para diferentes resoluções. Primeiro, instale o PyTorch nightly seguindo as instruções em [aqui](https://pytorch.org/). O trecho abaixo mostra as alterações necessárias para habilitar isso:

```diff
+ torch.fx.experimental._config.use_duck_shape = False
+ pipeline.transformer = torch.compile(
    pipeline.transformer, fullgraph=True, dynamic=True
)
```

Especificar `use_duck_shape` como `False` instrui o compilador se ele deve usar a mesma variável simbólica para representar tamanhos de entrada que são iguais. Para mais detalhes, confira [este comentário](https://github.com/huggingface/diffusers/pull/11327#discussion_r2047659790).

Isso permite melhorias de velocidade de 100% (em resoluções baixas) a 30% (em resolução 1536x1536).

Agradecemos a [AstraliteHeart](https://github.com/huggingface/diffusers/pull/11297/), que nos ajudou a reescrever a classe [AuraFlowTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/aura_flow_transformer2d#diffusers.AuraFlowTransformer2DModel) para que o acima funcione para diferentes resoluções ([PR](https://github.com/huggingface/diffusers/pull/11297/)).

## AuraFlowPipeline[[diffusers.AuraFlowPipeline]]

#### diffusers.AuraFlowPipeline[[diffusers.AuraFlowPipeline]]

```python
diffusers.AuraFlowPipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: UMT5EncoderModel, vae: AutoencoderKL, transformer: AuraFlowTransformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/aura_flow/pipeline_aura_flow.py#L123)

**Parâmetros:**

tokenizer (`T5TokenizerFast`) : Tokenizer da classe [T5Tokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer).

text_encoder (`T5EncoderModel`) : Codificador de texto congelado. O AuraFlow usa [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), especificamente a variante [EleutherAI/pile-t5-xl](https://huggingface.co/EleutherAI/pile-t5-xl).
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/pt/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Modelo de Variational Auto-Encoder (VAE) para codificar e decodificar imagens para e a partir de representações latentes.
transformer ([AuraFlowTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/aura_flow_transformer2d#diffusers.AuraFlowTransformer2DModel)) : Arquitetura de Transformer condicional (MMDiT e DiT) para desruidar os latentes de imagem codificados.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Um scheduler a ser usado em combinação com `transformer` para desruidar os latentes da imagem codificada.
#### __call__[[diffusers.AuraFlowPipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] = None, guidance_scale: float = 3.5, num_images_per_prompt: int | None = 1, height: int | None = 1024, width: int | None = 1024, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 256, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Union[typing.Callable[[int, int], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'])
```
[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/aura_flow/pipeline_aura_flow.py#L428)
**Parâmetros:**
prompt (`str` ou `list[str]`, *opcional*) : O prompt ou os prompts para orientar a geração da imagem. Se não definido, é necessário passar `prompt_embeds` em vez disso.

negative_prompt (`str` ou `list[str]`, *opcional*) : O prompt ou os prompts que não devem orientar a geração da imagem. Se não definido, é necessário passar `negative_prompt_embeds` em vez disso. Ignorado quando não se usa orientação (ou seja, ignorado se `guidance_scale` for menor que `1`).

height (`int`, *opcional*, padrão é self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : A altura em pixels da imagem gerada. Isso é definido como 1024 por padrão para os melhores resultados.
width (`int`, *opcional*, padrão é self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : A largura em pixels da imagem gerada. Isso é definido como 1024 por padrão para os melhores resultados.

num_inference_steps (`int`, *opcional*, padrão 50) : O número de etapas de desruidamento. Mais etapas de desruidamento geralmente resultam em uma imagem de maior qualidade, em detrimento de uma inferência mais lenta.

sigmas (`list[float]`, *opcional*) : Sigmas personalizados usados para substituir a estratégia de espaçamento de passos de tempo do agendador. Se `sigmas` for passado, `num_inference_steps` e `timesteps` devem ser `None`.

guidance_scale (`float`, *opcional*, padrão 5.0) : Escala de orientação definida em [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` é definido como `w` da equação 2. do [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). A escala de orientação é ativada ao definir `guidance_scale > 1`. Uma escala de orientação maior incentiva a geração de imagens que estão intimamente ligadas ao `prompt` de texto, geralmente em detrimento de uma menor qualidade de imagem.
num_images_per_prompt (`int`, *opcional*, padrão 1) : O número de imagens a serem geradas por prompt.

generator (`torch.Generator` ou `list[torch.Generator]`, *opcional*) : Um ou uma lista de [geradores do torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) para tornar a geração determinística.

latents (`torch.FloatTensor`, *opcional*) : Latentes ruidosos pré-gerados, amostrados de uma distribuição gaussiana, a serem usados como entradas para a geração de imagens. Pode ser usado para ajustar a mesma geração com diferentes prompts. Se não for fornecido, um tensor de latentes será gerado por amostragem usando o `generator` aleatório fornecido.

prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, *opcional*) : Emojis de texto pré-gerados. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, *por exemplo*, ponderação de prompts. Se não for fornecido, os emojis de texto serão gerados a partir do argumento de entrada `prompt`.
prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção pré-gerada para embeddings de texto.
negative_prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, *opcional*) : Embeddings de texto negativos pré-gerados. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, *por exemplo*, ponderação de prompts. Se não for fornecido, negative_prompt_embeds será gerado a partir do argumento de entrada `negative_prompt`.

negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção pré-gerada para embeddings de texto negativo.
output_type (`str`, *opcional*, padrão `"pil"`) : O formato de saída da imagem gerada. Escolha entre [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` ou `np.array`.

return_dict (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Se deve ou não retornar um `~pipelines.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput` em vez de uma tupla simples.
attention_kwargs (`dict`, *opcional*) : Um dicionário de kwargs que, se especificado, é passado para o `AttentionProcessor` conforme definido em `self.processor` em [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`, *opcional*) : Uma função que é chamada no final de cada etapa de desruidamento durante a inferência. A função é chamada com os seguintes argumentos: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` incluirá uma lista de todos os tensores, conforme especificado por `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *opcional*) : A lista de entradas de tensor para a função `callback_on_step_end`. Os tensores especificados na lista serão passados como argumento `callback_kwargs`. Você só poderá incluir variáveis listadas no atributo `._callback_tensor_inputs` da sua classe de pipeline.

max_sequence_length (`int` padrão é 256) : Comprimento máximo da sequência a ser usado com o `prompt`.

**Retorna:** [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) ou `tuple`

Se `return_dict` for `True`, [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) é retornado; caso contrário, uma `tuple` é retornada, em que o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

Função invocada ao chamar o pipeline para geração.

Exemplos:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import AuraFlowPipeline
>>> pipe = AuraFlowPipeline.from_pretrained("fal/AuraFlow", torch_dtype=torch.float16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
>>> image = pipe(prompt).images[0]
>>> image.save("aura_flow.png")
```

#### encode_prompt[[diffusers.AuraFlowPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, num_images_per_prompt: int = 1, device: typing.Optional[torch.device] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 256, lora_scale: float | None = None)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/aura_flow/pipeline_aura_flow.py#L232)

**Parâmetros:**

prompt (`str` ou `list[str]`, *opcional*) : prompt a ser codificado

negative_prompt (`str` ou `list[str]`, *opcional*) : O prompt para não orientar a geração da imagem. Se não for definido, é necessário passar `negative_prompt_embeds` em vez disso. Ignorado quando não se usa orientação (ou seja, ignorado se `guidance_scale` for menor que `1`).

do_classifier_free_guidance (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : se deve ou não usar classifier free guidance
num_images_per_prompt (`int`, *opcional*, padrão 1) : número de imagens que devem ser geradas por prompt

device : (`torch.device`, *opcional*): dispositivo torch onde os embeddings resultantes serão colocados

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *opcional*) : Embeddings de texto pré-gerados. Podem ser usados para ajustar facilmente as entradas de texto, *por exemplo*, ponderação de prompts. Se não forem fornecidos, os embeddings de texto serão gerados a partir do argumento de entrada `prompt`.
prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção pré-gerada para embeddings de texto.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *opcional*) : Embeddings de texto negativo pré-gerados.
negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção pré-gerada para embeddings de texto negativo.

max_sequence_length (`int`, padrão 256) : Comprimento máximo da sequência a ser usado para o prompt.

lora_scale (`float`, *opcional*) : Uma escala lora que será aplicada a todas as camadas LoRA do text encoder, caso as camadas LoRA sejam carregadas.
Codifica o prompt em estados ocultos do codificador de texto.

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Size:: 15.3 kB
Xet hash:: a50a6921f375b23207ee4fe653d43f040f215fa941e852731b4f4c23e533d14f

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	# AuraFlow

	AuraFlow é inspirado no [Stable Diffusion 3](../pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_3) e é, de longe, o maior modelo de geração de imagem a partir de texto que vem com a licença Apache 2.0. Este modelo alcança resultados de estado da arte no benchmark [GenEval](https://github.com/djghosh13/geneval).

	Foi desenvolvido pela equipe da Fal e mais detalhes sobre ele podem ser encontrados em [este post de blog](https://blog.fal.ai/auraflow/).

	> [!TIP]
	> O AuraFlow pode ser bastante caro de executar em dispositivos de hardware de consumo. No entanto, você pode aplicar uma série de otimizações para executá-lo mais rápido e de uma forma mais amigável à memória. Consulte [esta seção](https://huggingface.co/blog/sd3#memory-optimizations-for-sd3) para mais detalhes.

	## Quantização

	A quantização ajuda a reduzir os requisitos de memória de modelos muito grandes armazenando os pesos do modelo em um tipo de dados de menor precisão. No entanto, a quantização pode ter um impacto variável na qualidade do vídeo, dependendo do modelo de vídeo.

	Consulte a visão geral de [Quantization](../../quantization/overview) para saber mais sobre os backends de quantização suportados e sobre como selecionar um backend de quantização que atenda ao seu caso de uso. O exemplo abaixo demonstra como carregar um [AuraFlowPipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/aura_flow#diffusers.AuraFlowPipeline) quantizado para inferência com bitsandbytes.

	```py
	import torch
	from diffusers import BitsAndBytesConfig as DiffusersBitsAndBytesConfig, AuraFlowTransformer2DModel, AuraFlowPipeline
	from transformers import BitsAndBytesConfig as BitsAndBytesConfig, T5EncoderModel

	quant_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
	text_encoder_8bit = T5EncoderModel.from_pretrained(
	"fal/AuraFlow",
	subfolder="text_encoder",
	quantization_config=quant_config,
	dtype=torch.float16,
	)

	quant_config = DiffusersBitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
	transformer_8bit = AuraFlowTransformer2DModel.from_pretrained(
	"fal/AuraFlow",
	subfolder="transformer",
	quantization_config=quant_config,
	dtype=torch.float16,
	)

	pipeline = AuraFlowPipeline.from_pretrained(
	"fal/AuraFlow",
	text_encoder=text_encoder_8bit,
	transformer=transformer_8bit,
	dtype=torch.float16,
	device_map="balanced",
	)

	prompt = "a tiny astronaut hatching from an egg on the moon"
	image = pipeline(prompt).images[0]
	image.save("auraflow.png")
	```

	O carregamento de [checkpoints GGUF](../../quantization/gguf) também é suportado:

	```py
	import torch
	from diffusers import (
	AuraFlowPipeline,
	GGUFQuantizationConfig,
	AuraFlowTransformer2DModel,
	)

	transformer = AuraFlowTransformer2DModel.from_single_file(
	"https://huggingface.co/city96/AuraFlow-v0.3-gguf/blob/main/aura_flow_0.3-Q2_K.gguf",
	quantization_config=GGUFQuantizationConfig(compute_dtype=torch.bfloat16),
	dtype=torch.bfloat16,
	)

	pipeline = AuraFlowPipeline.from_pretrained(
	"fal/AuraFlow-v0.3",
	transformer=transformer,
	dtype=torch.bfloat16,
	)

	prompt = "a cute pony in a field of flowers"
	image = pipeline(prompt).images[0]
	image.save("auraflow.png")
	```

	## Suporte para `torch.compile()`

	O AuraFlow pode ser compilado com `torch.compile()` para acelerar a latência de inferência, mesmo para diferentes resoluções. Primeiro, instale o PyTorch nightly seguindo as instruções em [aqui](https://pytorch.org/). O trecho abaixo mostra as alterações necessárias para habilitar isso:

	```diff
	+ torch.fx.experimental._config.use_duck_shape = False
	+ pipeline.transformer = torch.compile(
	pipeline.transformer, fullgraph=True, dynamic=True
	)
	```

	Especificar `use_duck_shape` como `False` instrui o compilador se ele deve usar a mesma variável simbólica para representar tamanhos de entrada que são iguais. Para mais detalhes, confira [este comentário](https://github.com/huggingface/diffusers/pull/11327#discussion_r2047659790).

	Isso permite melhorias de velocidade de 100% (em resoluções baixas) a 30% (em resolução 1536x1536).

	Agradecemos a [AstraliteHeart](https://github.com/huggingface/diffusers/pull/11297/), que nos ajudou a reescrever a classe [AuraFlowTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/aura_flow_transformer2d#diffusers.AuraFlowTransformer2DModel) para que o acima funcione para diferentes resoluções ([PR](https://github.com/huggingface/diffusers/pull/11297/)).

	## AuraFlowPipeline[[diffusers.AuraFlowPipeline]]

	#### diffusers.AuraFlowPipeline[[diffusers.AuraFlowPipeline]]

	```python
	diffusers.AuraFlowPipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: UMT5EncoderModel, vae: AutoencoderKL, transformer: AuraFlowTransformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/aura_flow/pipeline_aura_flow.py#L123)

	Parâmetros:

	tokenizer (`T5TokenizerFast`) : Tokenizer da classe [T5Tokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer).

	text_encoder (`T5EncoderModel`) : Codificador de texto congelado. O AuraFlow usa [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), especificamente a variante [EleutherAI/pile-t5-xl](https://huggingface.co/EleutherAI/pile-t5-xl).

	vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/pt/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Modelo de Variational Auto-Encoder (VAE) para codificar e decodificar imagens para e a partir de representações latentes.

	transformer ([AuraFlowTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/aura_flow_transformer2d#diffusers.AuraFlowTransformer2DModel)) : Arquitetura de Transformer condicional (MMDiT e DiT) para desruidar os latentes de imagem codificados.

	scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Um scheduler a ser usado em combinação com `transformer` para desruidar os latentes da imagem codificada.

	#### __call__[[diffusers.AuraFlowPipeline.__call__]]

	```python
	__call__(prompt: str \| list[str] = None, negative_prompt: str \| list[str] = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] = None, guidance_scale: float = 3.5, num_images_per_prompt: int \| None = 1, height: int \| None = 1024, width: int \| None = 1024, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 256, output_type: str \| None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] \| None = None, callback_on_step_end: typing.Union[typing.Callable[[int, int], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'])
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/aura_flow/pipeline_aura_flow.py#L428)

	Parâmetros:

	prompt (`str` ou `list[str]`, opcional) : O prompt ou os prompts para orientar a geração da imagem. Se não definido, é necessário passar `prompt_embeds` em vez disso.

	negative_prompt (`str` ou `list[str]`, opcional) : O prompt ou os prompts que não devem orientar a geração da imagem. Se não definido, é necessário passar `negative_prompt_embeds` em vez disso. Ignorado quando não se usa orientação (ou seja, ignorado se `guidance_scale` for menor que `1`).

	height (`int`, opcional, padrão é self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : A altura em pixels da imagem gerada. Isso é definido como 1024 por padrão para os melhores resultados.

	width (`int`, opcional, padrão é self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : A largura em pixels da imagem gerada. Isso é definido como 1024 por padrão para os melhores resultados.

	num_inference_steps (`int`, opcional, padrão 50) : O número de etapas de desruidamento. Mais etapas de desruidamento geralmente resultam em uma imagem de maior qualidade, em detrimento de uma inferência mais lenta.

	sigmas (`list[float]`, opcional) : Sigmas personalizados usados para substituir a estratégia de espaçamento de passos de tempo do agendador. Se `sigmas` for passado, `num_inference_steps` e `timesteps` devem ser `None`.

	guidance_scale (`float`, opcional, padrão 5.0) : Escala de orientação definida em [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` é definido como `w` da equação 2. do [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). A escala de orientação é ativada ao definir `guidance_scale > 1`. Uma escala de orientação maior incentiva a geração de imagens que estão intimamente ligadas ao `prompt` de texto, geralmente em detrimento de uma menor qualidade de imagem.

	num_images_per_prompt (`int`, opcional, padrão 1) : O número de imagens a serem geradas por prompt.

	generator (`torch.Generator` ou `list[torch.Generator]`, opcional) : Um ou uma lista de [geradores do torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) para tornar a geração determinística.

	latents (`torch.FloatTensor`, opcional) : Latentes ruidosos pré-gerados, amostrados de uma distribuição gaussiana, a serem usados como entradas para a geração de imagens. Pode ser usado para ajustar a mesma geração com diferentes prompts. Se não for fornecido, um tensor de latentes será gerado por amostragem usando o `generator` aleatório fornecido.

	prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, opcional) : Emojis de texto pré-gerados. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não for fornecido, os emojis de texto serão gerados a partir do argumento de entrada `prompt`.

	prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção pré-gerada para embeddings de texto.

	negative_prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, opcional) : Embeddings de texto negativos pré-gerados. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não for fornecido, negative_prompt_embeds será gerado a partir do argumento de entrada `negative_prompt`.

	negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção pré-gerada para embeddings de texto negativo.

	output_type (`str`, opcional, padrão `"pil"`) : O formato de saída da imagem gerada. Escolha entre [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` ou `np.array`.

	return_dict (`bool`, opcional, padrão `True`) : Se deve ou não retornar um `~pipelines.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput` em vez de uma tupla simples.

	attention_kwargs (`dict`, opcional) : Um dicionário de kwargs que, se especificado, é passado para o `AttentionProcessor` conforme definido em `self.processor` em [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

	callback_on_step_end (`Callable`, opcional) : Uma função que é chamada no final de cada etapa de desruidamento durante a inferência. A função é chamada com os seguintes argumentos: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` incluirá uma lista de todos os tensores, conforme especificado por `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

	callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, opcional) : A lista de entradas de tensor para a função `callback_on_step_end`. Os tensores especificados na lista serão passados como argumento `callback_kwargs`. Você só poderá incluir variáveis listadas no atributo `._callback_tensor_inputs` da sua classe de pipeline.

	max_sequence_length (`int` padrão é 256) : Comprimento máximo da sequência a ser usado com o `prompt`.

	Retorna: [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) ou `tuple`

	Se `return_dict` for `True`, [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) é retornado; caso contrário, uma `tuple` é retornada, em que o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

	Função invocada ao chamar o pipeline para geração.

	Exemplos:
	```py
	>>> import torch
	>>> from diffusers import AuraFlowPipeline

	>>> pipe = AuraFlowPipeline.from_pretrained("fal/AuraFlow", torch_dtype=torch.float16)
	>>> pipe = pipe.to("cuda")
	>>> prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
	>>> image = pipe(prompt).images[0]
	>>> image.save("aura_flow.png")
	```

	#### encode_prompt[[diffusers.AuraFlowPipeline.encode_prompt]]

	```python
	encode_prompt(prompt: str \| list[str], negative_prompt: str \| list[str] = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, num_images_per_prompt: int = 1, device: typing.Optional[torch.device] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 256, lora_scale: float \| None = None)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/aura_flow/pipeline_aura_flow.py#L232)

	Parâmetros:

	prompt (`str` ou `list[str]`, opcional) : prompt a ser codificado

	negative_prompt (`str` ou `list[str]`, opcional) : O prompt para não orientar a geração da imagem. Se não for definido, é necessário passar `negative_prompt_embeds` em vez disso. Ignorado quando não se usa orientação (ou seja, ignorado se `guidance_scale` for menor que `1`).

	do_classifier_free_guidance (`bool`, opcional, padrão `True`) : se deve ou não usar classifier free guidance

	num_images_per_prompt (`int`, opcional, padrão 1) : número de imagens que devem ser geradas por prompt

	device : (`torch.device`, opcional): dispositivo torch onde os embeddings resultantes serão colocados

	prompt_embeds (`torch.Tensor`, opcional) : Embeddings de texto pré-gerados. Podem ser usados para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não forem fornecidos, os embeddings de texto serão gerados a partir do argumento de entrada `prompt`.

	prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção pré-gerada para embeddings de texto.

	negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, opcional) : Embeddings de texto negativo pré-gerados.

	negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção pré-gerada para embeddings de texto negativo.

	max_sequence_length (`int`, padrão 256) : Comprimento máximo da sequência a ser usado para o prompt.

	lora_scale (`float`, opcional) : Uma escala lora que será aplicada a todas as camadas LoRA do text encoder, caso as camadas LoRA sejam carregadas.

	Codifica o prompt em estados ocultos do codificador de texto.