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# DreamLite

DreamLite é um modelo de texto para imagem e edição de imagem da ByteDance. Ele combina um U-Net 2D personalizado (`DreamLiteUNetModel`) com o codificador multimodal `Qwen3-VL` como codificador de prompt/instrução de imagem e utiliza um VAE `AutoencoderTiny` (estilo TAESD) para codificação/decodificação latente rápida.

Dois pipelines são expostos:

| Pipeline | Modos | CFG | Caso de uso |
|---|---|---|---|
| [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline) | texto-para-imagem **e** edição de imagem (selecionado automaticamente com base em `image` ser `None`) | CFG duplo de 3 ramos (`guidance_scale` no ramo de texto, `image_guidance_scale` no ramo de imagem, à la InstructPix2Pix) | Maior qualidade |
| [DreamLiteMobilePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLiteMobilePipeline) | texto-para-imagem **e** edição de imagem (selecionado automaticamente com base em `image` ser `None`) | Nenhum — destilado, um único forward do UNet por etapa | No dispositivo / baixa latência |

Pontos de verificação oficiais:

* Modelo base: [carlofkl/DreamLite-base](https://huggingface.co/carlofkl/DreamLite-base)
* Modelo mobile destilado: [carlofkl/DreamLite-mobile](https://huggingface.co/carlofkl/DreamLite-mobile)

> [!TIP]
> Ambos os pipelines detectam automaticamente o modo de texto-para-imagem versus edição de imagem com base em se o argumento `image` é fornecido. Não há uma classe `Img2Img` separada.

> [!TIP]
> Ao carregar uma imagem de entrada para edição, prefira `diffusers.utils.load_image(...)` em vez do bruto `PIL.Image.open(...)`. `load_image` impõe uma conversão para RGB e aplica a orientação EXIF, ambas as quais o pipeline pressupõe. Um simples `Image.open` de uma fonte RGBA / paleta / rotacionada por EXIF produzirá silenciosamente uma condição latente diferente e degradará a qualidade da saída.

## Texto para imagem (Base)

```python
import torch
from diffusers import DreamLitePipeline
pipe = DreamLitePipeline.from_pretrained("carlofkl/DreamLite-base", revision="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
image = pipe(
    prompt="a dog running on the grass",
    negative_prompt="",
    height=1024,
    width=1024,
    num_inference_steps=28,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("dreamlite_t2i.png")
```

## Edição de imagens (Base)

Passe uma `image` para entrar no modo de edição. Tanto o `guidance_scale` (ramo de texto) quanto o `image_guidance_scale` (ramo de imagem) estão ativos aqui.

```python
import torch
from diffusers import DreamLitePipeline
from diffusers.utils import load_image
pipe = DreamLitePipeline.from_pretrained("carlofkl/DreamLite-base", revision="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
source = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat.png")
image = pipe(
    prompt="turn the cat into a corgi",
    image=source,
    height=1024,
    width=1024,
    num_inference_steps=28,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("dreamlite_edit.png")
```

## Texto para imagem (Mobile)

O pipeline mobile é destilado e ignora completamente o CFG — uma única passagem do UNet por etapa. Ele aceita os mesmos argumentos `prompt` / `height` / `width` / `num_inference_steps`, mas **ignora** `guidance_scale` e `image_guidance_scale` se forem passados (um aviso é registrado).

```python
import torch
from diffusers import DreamLiteMobilePipeline
pipe = DreamLiteMobilePipeline.from_pretrained("carlofkl/DreamLite-mobile", revision="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
image = pipe(
    prompt="a dog running on the grass",
    height=1024,
    width=1024,
    num_inference_steps=4,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("dreamlite_mobile_t2i.png")
```

## Edição de imagens (Mobile)

```python
import torch
from diffusers import DreamLiteMobilePipeline
from diffusers.utils import load_image
pipe = DreamLiteMobilePipeline.from_pretrained("carlofkl/DreamLite-mobile", revision="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
source = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat.png")
image = pipe(
    prompt="turn the cat into a corgi",
    image=source,
    height=1024,
    width=1024,
    num_inference_steps=4,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("dreamlite_mobile_edit.png")
```

## Observações e limitações

* Ambos os pipelines forçam `batch_size = 1` internamente; `num_images_per_prompt` controla quantas amostras são extraídas do mesmo prompt, em vez de fazer loteamento paralelo.
* O codificador de prompt é `Qwen3-VL`, que é um modelo multimodal. Carregar o pipeline completo, portanto, requer memória de GPU suficiente para o U-Net e o codificador de texto Qwen3-VL (~4 GB + ~0,7 GB em bf16 para a versão base).
* O VAE é `AutoencoderTiny` e expõe `encoder_block_out_channels`; `vae_scale_factor` é derivado dele no momento da inicialização do pipeline.

## DreamLitePipeline[[diffusers.DreamLitePipeline]]

#### diffusers.DreamLitePipeline[[diffusers.DreamLitePipeline]]

```python
diffusers.DreamLitePipeline(text_encoder: Qwen3VLForConditionalGeneration, tokenizer: AutoTokenizer, processor: Qwen3VLProcessor, vae: AutoencoderTiny, unet: DreamLiteUNetModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_dreamlite.py#L155)

Pipeline DreamLite para geração de imagem a partir de texto e edição de imagem baseada em instruções.

O mesmo pipeline suporta ambos os modos; o modo de operação é detectado automaticamente a partir das entradas:

- `image is None` -> texto-para-imagem (CFG único no texto).
- `image is not None` -> imagem-para-imagem / edição por instrução (CFG duplo: texto + imagem).

Componentes: text_encoder ([*~transformers.Qwen3VLForConditionalGeneration*]): codificador de texto/visão multimodal usado para produzir embeddings de condicionamento. tokenizer ([*~transformers.AutoTokenizer*]): tokenizador para o modo apenas texto (generate). processor ([*~transformers.Qwen3VLProcessor*]): processador multimodal para o modo de edição (modelo de texto + imagem). vae ([*~diffusers.AutoencoderTiny*]): VAE minúsculo compatível com dispositivos móveis para codificação/decodificação latente. unet ([*~diffusers.DreamLiteUNetModel*]): UNet DreamLite (GQA + qk_norm + convoluções separáveis em profundidade). scheduler ([*~diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler*]): agendador Euler de flow-matching com deslocamento dinâmico.

Nota: `batch_size` é atualmente forçado para `1`; `num_images_per_prompt` é compatível.

#### __call__[[diffusers.DreamLitePipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: typing.Optional[str] = None, negative_prompt: typing.Optional[str] = None, image: typing.Optional[PIL.Image.Image] = None, height: typing.Optional[int] = None, width: typing.Optional[int] = None, guidance_scale: float = 3.5, image_guidance_scale: float = 1.5, num_inference_steps: int = 30, sigmas: typing.Optional[typing.List[float]] = None, num_images_per_prompt: typing.Optional[int] = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, typing.List[torch.Generator], NoneType] = None, output_type: typing.Optional[str] = 'pil', return_dict: bool = True, max_sequence_length: int = 200, text_pad_embedding: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_dreamlite.py#L388)

**Parâmetros:**

prompt : Prompt de texto.

negative_prompt : Prompt de texto negativo (padrão: string vazia).
image : Imagem de entrada opcional. Se fornecida, o pipeline é executado no modo **edit / image-to-image** com orientação livre de classificador dupla; caso contrário, é executado no modo **text-to-image**.
height : Resolução de saída (altura). O padrão é `default_sample_size * vae_scale_factor` (1024). O mesmo padrão se aplica tanto em T2I quanto em I2I; passe um valor explícito para sobrescrever.
width : Resolução de saída (largura). O padrão é `default_sample_size * vae_scale_factor` (1024). O mesmo padrão se aplica tanto em T2I quanto em I2I; passe um valor explícito para sobrescrever.
guidance_scale : escala CFG no ramo de texto (ambos os modos).

image_guidance_scale : Escala CFG adicional no ramo da imagem (somente no modo de edição).

num_inference_steps : Número de etapas de desruidamento.

sigmas : Sigmas explícitos opcionais de FlowMatch; o padrão é um linspace uniforme.

num_images_per_prompt : Imagens de saída por prompt (observação: `batch_size` é forçado para 1).

generator : Gerador(es) aleatório(s).

output_type : `"pil"`, `"np"`, `"pt"` ou `"latent"`.
return_dict : Se True, retorna um [DreamLitePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipelineOutput); caso contrário, uma tupla `(images,)`.

max_sequence_length : Número máximo de tokens do prompt do usuário mantidos após a remoção do prefixo do modelo de chat. Aplica-se apenas ao modo `generate` (o modo `edit` usa o padding nativo do processador multimodal).

text_pad_embedding : Embedding aprendido opcional para posições mascaradas.

**Retorna:**

[DreamLitePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipelineOutput) ou `tuple`.

Execute o pipeline DreamLite.

## DreamLiteMobilePipeline[[diffusers.DreamLiteMobilePipeline]]

#### diffusers.DreamLiteMobilePipeline[[diffusers.DreamLiteMobilePipeline]]

```python
diffusers.DreamLiteMobilePipeline(text_encoder: Qwen3VLForConditionalGeneration, tokenizer: AutoTokenizer, processor: Qwen3VLProcessor, vae: AutoencoderTiny, unet: DreamLiteUNetModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_dreamlite_mobile.py#L156)

Pipeline **Mobile** do DreamLite: uma variante destilada, sem classifier-free guidance, do [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline) para inferência rápida em poucas etapas (padrão: 4 etapas).

O modo de operação é detectado automaticamente a partir das entradas (da mesma forma que no pipeline base):

- `image is None` -> texto para imagem.
- `image is not None` -> imagem-para-imagem / edição por instrução.

Como o classifier-free guidance é **destilado**, `guidance_scale` e `image_guidance_scale` são aceitos por paridade de API com [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline), mas são ignorados no loop de desruidamento. `negative_prompt` está intencionalmente ausente.

Components (idêntico ao pipeline base): text_encoder ([*~transformers.Qwen3VLForConditionalGeneration*]): Codificador multimodal de texto/visão. tokenizer ([*~transformers.AutoTokenizer*]): Tokenizer para o modo apenas texto (generate). processor ([*~transformers.Qwen3VLProcessor*]): Processador multimodal para o modo de edição. vae ([*~diffusers.AutoencoderTiny*]): VAE minúsculo compatível com dispositivos móveis. unet ([*~diffusers.DreamLiteUNetModel*]): DreamLite UNet. scheduler ([*~diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler*]): Agendador Euler de flow-matching com deslocamento dinâmico.
Note: `batch_size` is currently forced to `1`; `num_images_per_prompt` is supported.
#### __call__[[diffusers.DreamLiteMobilePipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None, image: typing.Optional[PIL.Image.Image] = None, height: typing.Optional[int] = None, width: typing.Optional[int] = None, num_inference_steps: int = 4, guidance_scale: typing.Optional[float] = None, image_guidance_scale: typing.Optional[float] = None, sigmas: typing.Optional[typing.List[float]] = None, num_images_per_prompt: typing.Optional[int] = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, typing.List[torch.Generator], NoneType] = None, output_type: typing.Optional[str] = 'pil', return_dict: bool = True, max_sequence_length: int = 200, text_pad_embedding: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```
[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_dreamlite_mobile.py#L384)
**Parâmetros:**
prompt : Prompt de texto.
image : Imagem de entrada opcional. Se fornecida, executa no modo **edit / image-to-image**; caso contrário, executa no modo **text-to-image**.
height : Resolução de saída (altura). O padrão é `default_sample_size * vae_scale_factor` (1024).
width : Resolução de saída (largura). O padrão é `default_sample_size * vae_scale_factor` (1024).
num_inference_steps : Número de etapas de desruidamento. O padrão é **4** (destilado).
guidance_scale : Aceito para paridade de API com [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline); **ignorado** porque o CFG foi destilado.

image_guidance_scale : Aceito para paridade de API com [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline); **ignorado** porque o CFG foi destilado.

sigmas : Sigmas explícitos opcionais de FlowMatch; o padrão é um linspace uniforme.

num_images_per_prompt : Imagens de saída por prompt (observação: `batch_size` é forçado para 1).

generator : Gerador(es) aleatório(s).

output_type : `"pil"`, `"np"`, `"pt"` ou `"latent"`.
return_dict : Se True, retorna um [DreamLitePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipelineOutput); caso contrário, `(images,)`.

max_sequence_length : Número máximo de tokens do prompt do usuário mantidos após a remoção do prefixo do modelo de chat. Aplica-se apenas ao modo `generate` (o modo `edit` usa o padding nativo do processador multimodal).

text_pad_embedding : Embedding aprendido opcional para posições mascaradas.

**Retorna:**

[DreamLitePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipelineOutput) ou `tuple`.

Execute o pipeline DreamLite Mobile destilado.

## DreamLitePipelineOutput[[diffusers.DreamLitePipelineOutput]]

#### diffusers.DreamLitePipelineOutput[[diffusers.DreamLitePipelineOutput]]

```python
diffusers.DreamLitePipelineOutput(images: typing.Union[typing.List[PIL.Image.Image], numpy.ndarray])
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_output.py#L25)

**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 pipelines do DreamLite.

Xet Storage Details

Size:: 15.2 kB
Xet hash:: e5b44b257af9c8e6f26e1224eeae5fd132a4673a8f1d160983b57e42a8a8204e

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	# DreamLite

	DreamLite é um modelo de texto para imagem e edição de imagem da ByteDance. Ele combina um U-Net 2D personalizado (`DreamLiteUNetModel`) com o codificador multimodal `Qwen3-VL` como codificador de prompt/instrução de imagem e utiliza um VAE `AutoencoderTiny` (estilo TAESD) para codificação/decodificação latente rápida.

	Dois pipelines são expostos:

	\| Pipeline \| Modos \| CFG \| Caso de uso \|
	\|---\|---\|---\|---\|
	\| [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline) \| texto-para-imagem e edição de imagem (selecionado automaticamente com base em `image` ser `None`) \| CFG duplo de 3 ramos (`guidance_scale` no ramo de texto, `image_guidance_scale` no ramo de imagem, à la InstructPix2Pix) \| Maior qualidade \|
	\| [DreamLiteMobilePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLiteMobilePipeline) \| texto-para-imagem e edição de imagem (selecionado automaticamente com base em `image` ser `None`) \| Nenhum — destilado, um único forward do UNet por etapa \| No dispositivo / baixa latência \|

	Pontos de verificação oficiais:

	* Modelo base: [carlofkl/DreamLite-base](https://huggingface.co/carlofkl/DreamLite-base)
	* Modelo mobile destilado: [carlofkl/DreamLite-mobile](https://huggingface.co/carlofkl/DreamLite-mobile)

	> [!TIP]
	> Ambos os pipelines detectam automaticamente o modo de texto-para-imagem versus edição de imagem com base em se o argumento `image` é fornecido. Não há uma classe `Img2Img` separada.

	> [!TIP]
	> Ao carregar uma imagem de entrada para edição, prefira `diffusers.utils.load_image(...)` em vez do bruto `PIL.Image.open(...)`. `load_image` impõe uma conversão para RGB e aplica a orientação EXIF, ambas as quais o pipeline pressupõe. Um simples `Image.open` de uma fonte RGBA / paleta / rotacionada por EXIF produzirá silenciosamente uma condição latente diferente e degradará a qualidade da saída.

	## Texto para imagem (Base)

	```python
	import torch
	from diffusers import DreamLitePipeline

	pipe = DreamLitePipeline.from_pretrained("carlofkl/DreamLite-base", revision="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
	pipe = pipe.to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"

	image = pipe(
	prompt="a dog running on the grass",
	negative_prompt="",
	height=1024,
	width=1024,
	num_inference_steps=28,
	generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
	).images[0]
	image.save("dreamlite_t2i.png")
	```

	## Edição de imagens (Base)

	Passe uma `image` para entrar no modo de edição. Tanto o `guidance_scale` (ramo de texto) quanto o `image_guidance_scale` (ramo de imagem) estão ativos aqui.

	```python
	import torch
	from diffusers import DreamLitePipeline
	from diffusers.utils import load_image

	pipe = DreamLitePipeline.from_pretrained("carlofkl/DreamLite-base", revision="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
	pipe = pipe.to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"

	source = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat.png")

	image = pipe(
	prompt="turn the cat into a corgi",
	image=source,
	height=1024,
	width=1024,
	num_inference_steps=28,
	generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
	).images[0]
	image.save("dreamlite_edit.png")
	```

	## Texto para imagem (Mobile)

	O pipeline mobile é destilado e ignora completamente o CFG — uma única passagem do UNet por etapa. Ele aceita os mesmos argumentos `prompt` / `height` / `width` / `num_inference_steps`, mas ignora `guidance_scale` e `image_guidance_scale` se forem passados (um aviso é registrado).

	```python
	import torch
	from diffusers import DreamLiteMobilePipeline

	pipe = DreamLiteMobilePipeline.from_pretrained("carlofkl/DreamLite-mobile", revision="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
	pipe = pipe.to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"

	image = pipe(
	prompt="a dog running on the grass",
	height=1024,
	width=1024,
	num_inference_steps=4,
	generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
	).images[0]
	image.save("dreamlite_mobile_t2i.png")
	```

	## Edição de imagens (Mobile)

	```python
	import torch
	from diffusers import DreamLiteMobilePipeline
	from diffusers.utils import load_image

	pipe = DreamLiteMobilePipeline.from_pretrained("carlofkl/DreamLite-mobile", revision="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
	pipe = pipe.to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"

	source = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat.png")

	image = pipe(
	prompt="turn the cat into a corgi",
	image=source,
	height=1024,
	width=1024,
	num_inference_steps=4,
	generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
	).images[0]
	image.save("dreamlite_mobile_edit.png")
	```

	## Observações e limitações

	* Ambos os pipelines forçam `batch_size = 1` internamente; `num_images_per_prompt` controla quantas amostras são extraídas do mesmo prompt, em vez de fazer loteamento paralelo.
	* O codificador de prompt é `Qwen3-VL`, que é um modelo multimodal. Carregar o pipeline completo, portanto, requer memória de GPU suficiente para o U-Net e o codificador de texto Qwen3-VL (~4 GB + ~0,7 GB em bf16 para a versão base).
	* O VAE é `AutoencoderTiny` e expõe `encoder_block_out_channels`; `vae_scale_factor` é derivado dele no momento da inicialização do pipeline.

	## DreamLitePipeline[[diffusers.DreamLitePipeline]]

	#### diffusers.DreamLitePipeline[[diffusers.DreamLitePipeline]]

	```python
	diffusers.DreamLitePipeline(text_encoder: Qwen3VLForConditionalGeneration, tokenizer: AutoTokenizer, processor: Qwen3VLProcessor, vae: AutoencoderTiny, unet: DreamLiteUNetModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_dreamlite.py#L155)

	Pipeline DreamLite para geração de imagem a partir de texto e edição de imagem baseada em instruções.

	O mesmo pipeline suporta ambos os modos; o modo de operação é detectado automaticamente a partir das entradas:

	- `image is None` -> texto-para-imagem (CFG único no texto).
	- `image is not None` -> imagem-para-imagem / edição por instrução (CFG duplo: texto + imagem).

	Componentes: text_encoder ([~transformers.Qwen3VLForConditionalGeneration]): codificador de texto/visão multimodal usado para produzir embeddings de condicionamento. tokenizer ([~transformers.AutoTokenizer]): tokenizador para o modo apenas texto (generate). processor ([~transformers.Qwen3VLProcessor]): processador multimodal para o modo de edição (modelo de texto + imagem). vae ([~diffusers.AutoencoderTiny]): VAE minúsculo compatível com dispositivos móveis para codificação/decodificação latente. unet ([~diffusers.DreamLiteUNetModel]): UNet DreamLite (GQA + qk_norm + convoluções separáveis em profundidade). scheduler ([~diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler]): agendador Euler de flow-matching com deslocamento dinâmico.

	Nota: `batch_size` é atualmente forçado para `1`; `num_images_per_prompt` é compatível.

	#### __call__[[diffusers.DreamLitePipeline.__call__]]

	```python
	__call__(prompt: typing.Optional[str] = None, negative_prompt: typing.Optional[str] = None, image: typing.Optional[PIL.Image.Image] = None, height: typing.Optional[int] = None, width: typing.Optional[int] = None, guidance_scale: float = 3.5, image_guidance_scale: float = 1.5, num_inference_steps: int = 30, sigmas: typing.Optional[typing.List[float]] = None, num_images_per_prompt: typing.Optional[int] = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, typing.List[torch.Generator], NoneType] = None, output_type: typing.Optional[str] = 'pil', return_dict: bool = True, max_sequence_length: int = 200, text_pad_embedding: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_dreamlite.py#L388)

	Parâmetros:

	prompt : Prompt de texto.

	negative_prompt : Prompt de texto negativo (padrão: string vazia).

	image : Imagem de entrada opcional. Se fornecida, o pipeline é executado no modo edit / image-to-image com orientação livre de classificador dupla; caso contrário, é executado no modo text-to-image.

	height : Resolução de saída (altura). O padrão é `default_sample_size * vae_scale_factor` (1024). O mesmo padrão se aplica tanto em T2I quanto em I2I; passe um valor explícito para sobrescrever.

	width : Resolução de saída (largura). O padrão é `default_sample_size * vae_scale_factor` (1024). O mesmo padrão se aplica tanto em T2I quanto em I2I; passe um valor explícito para sobrescrever.

	guidance_scale : escala CFG no ramo de texto (ambos os modos).

	image_guidance_scale : Escala CFG adicional no ramo da imagem (somente no modo de edição).

	num_inference_steps : Número de etapas de desruidamento.

	sigmas : Sigmas explícitos opcionais de FlowMatch; o padrão é um linspace uniforme.

	num_images_per_prompt : Imagens de saída por prompt (observação: `batch_size` é forçado para 1).

	generator : Gerador(es) aleatório(s).

	output_type : `"pil"`, `"np"`, `"pt"` ou `"latent"`.

	return_dict : Se True, retorna um [DreamLitePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipelineOutput); caso contrário, uma tupla `(images,)`.

	max_sequence_length : Número máximo de tokens do prompt do usuário mantidos após a remoção do prefixo do modelo de chat. Aplica-se apenas ao modo `generate` (o modo `edit` usa o padding nativo do processador multimodal).

	text_pad_embedding : Embedding aprendido opcional para posições mascaradas.

	Retorna:

	[DreamLitePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipelineOutput) ou `tuple`.

	Execute o pipeline DreamLite.

	## DreamLiteMobilePipeline[[diffusers.DreamLiteMobilePipeline]]

	#### diffusers.DreamLiteMobilePipeline[[diffusers.DreamLiteMobilePipeline]]

	```python
	diffusers.DreamLiteMobilePipeline(text_encoder: Qwen3VLForConditionalGeneration, tokenizer: AutoTokenizer, processor: Qwen3VLProcessor, vae: AutoencoderTiny, unet: DreamLiteUNetModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_dreamlite_mobile.py#L156)

	Pipeline Mobile do DreamLite: uma variante destilada, sem classifier-free guidance, do [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline) para inferência rápida em poucas etapas (padrão: 4 etapas).

	O modo de operação é detectado automaticamente a partir das entradas (da mesma forma que no pipeline base):

	- `image is None` -> texto para imagem.
	- `image is not None` -> imagem-para-imagem / edição por instrução.

	Como o classifier-free guidance é destilado, `guidance_scale` e `image_guidance_scale` são aceitos por paridade de API com [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline), mas são ignorados no loop de desruidamento. `negative_prompt` está intencionalmente ausente.

	Components (idêntico ao pipeline base): text_encoder ([~transformers.Qwen3VLForConditionalGeneration]): Codificador multimodal de texto/visão. tokenizer ([~transformers.AutoTokenizer]): Tokenizer para o modo apenas texto (generate). processor ([~transformers.Qwen3VLProcessor]): Processador multimodal para o modo de edição. vae ([~diffusers.AutoencoderTiny]): VAE minúsculo compatível com dispositivos móveis. unet ([~diffusers.DreamLiteUNetModel]): DreamLite UNet. scheduler ([~diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler]): Agendador Euler de flow-matching com deslocamento dinâmico.

	Note: `batch_size` is currently forced to `1`; `num_images_per_prompt` is supported.

	#### __call__[[diffusers.DreamLiteMobilePipeline.__call__]]

	```python
	__call__(prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None, image: typing.Optional[PIL.Image.Image] = None, height: typing.Optional[int] = None, width: typing.Optional[int] = None, num_inference_steps: int = 4, guidance_scale: typing.Optional[float] = None, image_guidance_scale: typing.Optional[float] = None, sigmas: typing.Optional[typing.List[float]] = None, num_images_per_prompt: typing.Optional[int] = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, typing.List[torch.Generator], NoneType] = None, output_type: typing.Optional[str] = 'pil', return_dict: bool = True, max_sequence_length: int = 200, text_pad_embedding: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_dreamlite_mobile.py#L384)

	Parâmetros:

	prompt : Prompt de texto.

	image : Imagem de entrada opcional. Se fornecida, executa no modo edit / image-to-image; caso contrário, executa no modo text-to-image.

	height : Resolução de saída (altura). O padrão é `default_sample_size * vae_scale_factor` (1024).

	width : Resolução de saída (largura). O padrão é `default_sample_size * vae_scale_factor` (1024).

	num_inference_steps : Número de etapas de desruidamento. O padrão é 4 (destilado).

	guidance_scale : Aceito para paridade de API com [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline); ignorado porque o CFG foi destilado.

	image_guidance_scale : Aceito para paridade de API com [DreamLitePipeline](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipeline); ignorado porque o CFG foi destilado.

	sigmas : Sigmas explícitos opcionais de FlowMatch; o padrão é um linspace uniforme.

	num_images_per_prompt : Imagens de saída por prompt (observação: `batch_size` é forçado para 1).

	generator : Gerador(es) aleatório(s).

	output_type : `"pil"`, `"np"`, `"pt"` ou `"latent"`.

	return_dict : Se True, retorna um [DreamLitePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipelineOutput); caso contrário, `(images,)`.

	max_sequence_length : Número máximo de tokens do prompt do usuário mantidos após a remoção do prefixo do modelo de chat. Aplica-se apenas ao modo `generate` (o modo `edit` usa o padding nativo do processador multimodal).

	text_pad_embedding : Embedding aprendido opcional para posições mascaradas.

	Retorna:

	[DreamLitePipelineOutput](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/dreamlite#diffusers.DreamLitePipelineOutput) ou `tuple`.

	Execute o pipeline DreamLite Mobile destilado.

	## DreamLitePipelineOutput[[diffusers.DreamLitePipelineOutput]]

	#### diffusers.DreamLitePipelineOutput[[diffusers.DreamLitePipelineOutput]]

	```python
	diffusers.DreamLitePipelineOutput(images: typing.Union[typing.List[PIL.Image.Image], numpy.ndarray])
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/dreamlite/pipeline_output.py#L25)

	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 pipelines do DreamLite.