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#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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# A menos que exigido pela lei aplicável ou acordado por escrito, o software
# distribuído sob a Licença é distribuído em uma base "COMO ESTÁ",
# SEM GARANTIAS OU CONDIÇÕES DE QUALQUER TIPO, expressas ou implícitas.
# Consulte a Licença para o idioma específico que rege as permissões e
# limitações sob a Licença.
-->

# CogView4

> [!TIP]
> Certifique-se de consultar o [guia](../../using-diffusers/schedulers) de Schedulers para aprender a explorar o compromisso entre a velocidade e a qualidade do scheduler, e veja a seção [reutilização de componentes entre pipelines](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines) para aprender a carregar eficientemente os mesmos componentes em vários pipelines.

Este pipeline foi contribuído por [zRzRzRzRzRzRzR](https://github.com/zRzRzRzRzRzRzR). A base de código original pode ser encontrada [aqui](https://huggingface.co/THUDM). Os pesos originais podem ser encontrados em [hf.co/THUDM](https://huggingface.co/THUDM).

## CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

#### diffusers.CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

```python
diffusers.CogView4Pipeline(tokenizer: AutoTokenizer, text_encoder: GlmModel, vae: AutoencoderKL, transformer: CogView4Transformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L137)

**Parâmetros:**

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.

text_encoder (`GLMModel`) : Codificador de texto congelado. O CogView4 usa [glm-4-9b-hf](https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-hf).
tokenizer (`PreTrainedTokenizer`) : Tokenizer da classe [PreTrainedTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/tokenizer#transformers.PreTrainedTokenizer).
transformer ([CogView4Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/cogview4_transformer2d#diffusers.CogView4Transformer2DModel)) : Um `CogView4Transformer2DModel` condicionado por texto para desruidar os latentes da imagem codificada.
scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : Um scheduler para ser usado em combinação com `transformer` para desruidar os latentes da imagem codificada.
Pipeline para geração de texto para imagem usando CogView4.
Este modelo herda de [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline). Consulte a documentação da superclasse para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os pipelines (como download ou salvamento, execução em um dispositivo específico, etc.)
#### __call__[[diffusers.CogView4Pipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] | None = None, negative_prompt: str | list[str] | None = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, timesteps: list[int] | None = None, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, original_size: tuple[int, int] | None = None, crops_coords_top_left: tuple[int, int] = (0, 0), output_type: str = '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'], max_sequence_length: int = 1024)
```
[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L402)
**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`.
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. Se não for fornecida, é definida como 1024.
width (`int`, *opcional*, padrão é self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : A largura em pixels da imagem gerada. Se não for fornecida, é definida como 1024.
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.
timesteps (`list[int]`, *opcional*) : Passos de tempo personalizados para usar no processo de remoção de ruído com agendadores que suportam um argumento `timesteps` em seu método `set_timesteps`. Se não definido, o comportamento padrão quando `num_inference_steps` é passado será usado. Deve estar em ordem decrescente.
sigmas (`list[float]`, *opcional*) : Sigmas personalizados para usar no processo de desruidamento com agendadores que suportam um argumento `sigmas` em seu método `set_timesteps`. Se não definido, o comportamento padrão quando `num_inference_steps` é passado será usado.
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`.
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`.
original_size (`tuple[int]`, *opcional*, padrão (1024, 1024)) : Se `original_size` não for o mesmo que `target_size`, a imagem parecerá ter sido reduzida ou ampliada. `original_size` tem como padrão `(height, width)` se não for especificado. Parte do micro-condicionamento do SDXL, conforme explicado na seção 2.2 de [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952).
crops_coords_top_left (`tuple[int]`, *opcional*, padrão (0, 0)) : `crops_coords_top_left` pode ser usado para gerar uma imagem que parece ter sido "recortada" a partir da posição `crops_coords_top_left` para baixo. Imagens favoráveis e bem centralizadas são geralmente obtidas ao definir `crops_coords_top_left` como (0, 0). Parte do micro-condicionamento do SDXL, conforme explicado na seção 2.2 de [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952).
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 `224`) : Comprimento máximo da sequência no prompt codificado. Pode ser definido para outros valores, mas isso pode levar a resultados piores.
**Retorna:** `~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput` ou `tuple`
`~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput` se `return_dict` for True, caso contrário, uma `tuple`. Ao retornar uma tupla, o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.
Função invocada ao chamar o pipeline para geração.
Exemplos:
```python
>>> import torch
>>> from diffusers import CogView4Pipeline

>>> pipe = CogView4Pipeline.from_pretrained("THUDM/CogView4-6B", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")

>>> prompt = "A photo of an astronaut riding a horse on mars"
>>> image = pipe(prompt).images[0]
>>> image.save("output.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.CogView4Pipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] | None = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L221)
**Parâmetros:**
prompt (`str` ou `list[str]`, *opcional*) : prompt a ser codificado
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`).

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. Dispositivo torch para colocar os embeddings resultantes

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`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *opcional*) : Embeddings de texto negativos pré-gerados. Podem ser usados para ajustar facilmente as entradas de texto, *por exemplo*, ponderação de prompts. Se não forem fornecidos, negative_prompt_embeds será gerado a partir do argumento de entrada `negative_prompt`.

device : (`torch.device`, *opcional*): dispositivo torch

dtype : (`torch.dtype`, *opcional*): dtype do torch

max_sequence_length (`int`, padrão `1024`) : Comprimento máximo da sequência no prompt codificado. Pode ser definido para outros valores, mas isso pode levar a resultados piores.

Codifica o prompt em estados ocultos do codificador de texto.

## CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]
#### diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]
```python
diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```
[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_output.py#L10)
**Parâmetros:**
images (`list[PIL.Image.Image]` ou `np.ndarray`) : lista de imagens PIL desruidas de comprimento `batch_size` ou array numpy de forma `(batch_size, height, width, num_channels)`. As imagens PIL ou o array numpy apresentam as imagens desruidas do pipeline de difusão.
Classe de saída para os pipelines do CogView3.

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Size:: 14 kB
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	#
	# Licenciado sob a Apache License, Versão 2.0 (a "Licença");
	# você não pode usar este arquivo, exceto em conformidade com a Licença.
	# Você pode obter uma cópia da Licença em
	#
	# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
	#
	# A menos que exigido pela lei aplicável ou acordado por escrito, o software
	# distribuído sob a Licença é distribuído em uma base "COMO ESTÁ",
	# SEM GARANTIAS OU CONDIÇÕES DE QUALQUER TIPO, expressas ou implícitas.
	# Consulte a Licença para o idioma específico que rege as permissões e
	# limitações sob a Licença.
	-->

	# CogView4

	> [!TIP]
	> Certifique-se de consultar o [guia](../../using-diffusers/schedulers) de Schedulers para aprender a explorar o compromisso entre a velocidade e a qualidade do scheduler, e veja a seção [reutilização de componentes entre pipelines](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines) para aprender a carregar eficientemente os mesmos componentes em vários pipelines.

	Este pipeline foi contribuído por [zRzRzRzRzRzRzR](https://github.com/zRzRzRzRzRzRzR). A base de código original pode ser encontrada [aqui](https://huggingface.co/THUDM). Os pesos originais podem ser encontrados em [hf.co/THUDM](https://huggingface.co/THUDM).

	## CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

	#### diffusers.CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

	```python
	diffusers.CogView4Pipeline(tokenizer: AutoTokenizer, text_encoder: GlmModel, vae: AutoencoderKL, transformer: CogView4Transformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L137)

	Parâmetros:

	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.

	text_encoder (`GLMModel`) : Codificador de texto congelado. O CogView4 usa [glm-4-9b-hf](https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-hf).

	tokenizer (`PreTrainedTokenizer`) : Tokenizer da classe [PreTrainedTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/tokenizer#transformers.PreTrainedTokenizer).

	transformer ([CogView4Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/cogview4_transformer2d#diffusers.CogView4Transformer2DModel)) : Um `CogView4Transformer2DModel` condicionado por texto para desruidar os latentes da imagem codificada.

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

	Pipeline para geração de texto para imagem usando CogView4.

	Este modelo herda de [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline). Consulte a documentação da superclasse para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os pipelines (como download ou salvamento, execução em um dispositivo específico, etc.)

	#### __call__[[diffusers.CogView4Pipeline.__call__]]

	```python
	__call__(prompt: str \| list[str] \| None = None, negative_prompt: str \| list[str] \| None = None, height: int \| None = None, width: int \| None = None, num_inference_steps: int = 50, timesteps: list[int] \| None = None, sigmas: list[float] \| None = None, guidance_scale: float = 5.0, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, original_size: tuple[int, int] \| None = None, crops_coords_top_left: tuple[int, int] = (0, 0), output_type: str = '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'], max_sequence_length: int = 1024)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L402)

	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`.

	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. Se não for fornecida, é definida como 1024.

	width (`int`, opcional, padrão é self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : A largura em pixels da imagem gerada. Se não for fornecida, é definida como 1024.

	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.

	timesteps (`list[int]`, opcional) : Passos de tempo personalizados para usar no processo de remoção de ruído com agendadores que suportam um argumento `timesteps` em seu método `set_timesteps`. Se não definido, o comportamento padrão quando `num_inference_steps` é passado será usado. Deve estar em ordem decrescente.

	sigmas (`list[float]`, opcional) : Sigmas personalizados para usar no processo de desruidamento com agendadores que suportam um argumento `sigmas` em seu método `set_timesteps`. Se não definido, o comportamento padrão quando `num_inference_steps` é passado será usado.

	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`.

	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`.

	original_size (`tuple[int]`, opcional, padrão (1024, 1024)) : Se `original_size` não for o mesmo que `target_size`, a imagem parecerá ter sido reduzida ou ampliada. `original_size` tem como padrão `(height, width)` se não for especificado. Parte do micro-condicionamento do SDXL, conforme explicado na seção 2.2 de [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952).

	crops_coords_top_left (`tuple[int]`, opcional, padrão (0, 0)) : `crops_coords_top_left` pode ser usado para gerar uma imagem que parece ter sido "recortada" a partir da posição `crops_coords_top_left` para baixo. Imagens favoráveis e bem centralizadas são geralmente obtidas ao definir `crops_coords_top_left` como (0, 0). Parte do micro-condicionamento do SDXL, conforme explicado na seção 2.2 de [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952).

	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 `224`) : Comprimento máximo da sequência no prompt codificado. Pode ser definido para outros valores, mas isso pode levar a resultados piores.

	Retorna: `~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput` ou `tuple`

	`~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput` se `return_dict` for True, caso contrário, uma `tuple`. Ao retornar uma tupla, o primeiro elemento é uma lista com as imagens geradas.

	Função invocada ao chamar o pipeline para geração.

	Exemplos:
	```python
	>>> import torch
	>>> from diffusers import CogView4Pipeline

	>>> pipe = CogView4Pipeline.from_pretrained("THUDM/CogView4-6B", torch_dtype=torch.bfloat16)
	>>> pipe.to("cuda")

	>>> prompt = "A photo of an astronaut riding a horse on mars"
	>>> image = pipe(prompt).images[0]
	>>> image.save("output.png")
	```

	#### encode_prompt[[diffusers.CogView4Pipeline.encode_prompt]]

	```python
	encode_prompt(prompt: str \| list[str], negative_prompt: str \| list[str] \| None = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None, max_sequence_length: int = 1024)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L221)

	Parâmetros:

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

	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`).

	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. Dispositivo torch para colocar os embeddings resultantes

	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`.

	negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, opcional) : Embeddings de texto negativos pré-gerados. Podem ser usados para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompts. Se não forem fornecidos, negative_prompt_embeds será gerado a partir do argumento de entrada `negative_prompt`.

	device : (`torch.device`, opcional): dispositivo torch

	dtype : (`torch.dtype`, opcional): dtype do torch

	max_sequence_length (`int`, padrão `1024`) : Comprimento máximo da sequência no prompt codificado. Pode ser definido para outros valores, mas isso pode levar a resultados piores.

	Codifica o prompt em estados ocultos do codificador de texto.

	## CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]

	#### diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]

	```python
	diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] \| numpy.ndarray)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_output.py#L10)

	Parâmetros:

	images (`list[PIL.Image.Image]` ou `np.ndarray`) : lista de imagens PIL desruidas de comprimento `batch_size` ou array numpy de forma `(batch_size, height, width, num_channels)`. As imagens PIL ou o array numpy apresentam as imagens desruidas do pipeline de difusão.

	Classe de saída para os pipelines do CogView3.