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# Kandinsky 3

  

Kandinsky 3 é criado por [Vladimir Arkhipkin](https://github.com/oriBetelgeuse),[Anastasia Maltseva](https://github.com/NastyaMittseva),[Igor Pavlov](https://github.com/boomb0om),[Andrei Filatov](https://github.com/anvilarth),[Arseniy Shakhmatov](https://github.com/cene555),[Andrey Kuznetsov](https://github.com/kuznetsoffandrey),[Denis Dimitrov](https://github.com/denndimitrov), [Zein Shaheen](https://github.com/zeinsh)

A descrição de sua página no GitHub:

*O Kandinsky 3.0 é um modelo de difusão de texto para imagem de código aberto construído sobre a família de modelos Kandinsky2-x. Em comparação com seus antecessores, foram feitas melhorias na compreensão do texto e na qualidade visual do modelo, alcançadas aumentando o tamanho dos modelos de codificador de texto e Diffusion U-Net, respectivamente.*

Sua arquitetura inclui 3 componentes principais:
1. [FLAN-UL2](https://huggingface.co/google/flan-ul2), que é um modelo encoder-decoder baseado na arquitetura T5.
2. A nova arquitetura U-Net com blocos BigGAN-deep dobra a profundidade mantendo o mesmo número de parâmetros.
3. O Sber-MoVQGAN é um decodificador comprovadamente superior em resultados de restauração de imagem.

O código-fonte original pode ser encontrado em [ai-forever/Kandinsky-3](https://github.com/ai-forever/Kandinsky-3).

> [!TIP]
> Confira a organização [Kandinsky Community](https://huggingface.co/kandinsky-community) no Hub para os checkpoints oficiais de modelos para tarefas como text-to-image, image-to-image e inpainting.

> [!TIP]
> Certifique-se de consultar o [guia](../../using-diffusers/schedulers) dos agendadores para aprender a explorar o compromisso entre a velocidade e a qualidade do agendador, 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.

## Kandinsky3Pipeline[[diffusers.Kandinsky3Pipeline]]

#### diffusers.Kandinsky3Pipeline[[diffusers.Kandinsky3Pipeline]]

```python
diffusers.Kandinsky3Pipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: T5EncoderModel, unet: Kandinsky3UNet, scheduler: DDPMScheduler, movq: VQModel)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3.py#L59)

#### __call__[[diffusers.Kandinsky3Pipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, num_inference_steps: int = 25, guidance_scale: float = 3.0, negative_prompt: str | list[str] | None = None, 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, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, latents = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], **kwargs)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3.py#L334)

**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.

num_inference_steps (`int`, *opcional*, padrão 25) : O número de etapas de remoção de ruído. Mais etapas de remoção de ruído geralmente resultam em uma imagem de maior qualidade, às custas de uma inferência mais lenta.

guidance_scale (`float`, *opcional*, padrão 3.0) : 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.
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`).

num_images_per_prompt (`int`, *opcional*, padrão 1) : O número de imagens a serem geradas por prompt.
height (`int`, *opcional*, padrão é self.unet.config.sample_size) : A altura em pixels da imagem gerada.

width (`int`, *opcional*, padrão é self.unet.config.sample_size) : A largura em pixels da imagem gerada.
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.
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`.

attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção pré-gerada. Deve ser fornecida se `prompt_embeds` for passado diretamente.

negative_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção negativa pré-gerada. Deve ser fornecida se `negative_prompt_embeds` for passado diretamente.

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.IFPipelineOutput` em vez de uma tupla simples.

latents (`torch.Tensor`, *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.

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.

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

Função invocada ao chamar o pipeline para geração.

Exemplos:
```py
>>> from diffusers import AutoPipelineForText2Image
>>> import torch
>>> pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
...     "kandinsky-community/kandinsky-3", variant="fp16", torch_dtype=torch.float16
... )
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> prompt = "A photograph of the inside of a subway train. There are raccoons sitting on the seats. One of them is reading a newspaper. The window shows the city in the background."
>>> generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(0)
>>> image = pipe(prompt, num_inference_steps=25, generator=generator).images[0]
```

#### encode_prompt[[diffusers.Kandinsky3Pipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt, do_classifier_free_guidance = True, num_images_per_prompt = 1, device = None, negative_prompt = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, _cut_context = False, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3.py#L91)

**Parâmetros:**

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

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

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

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. 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`).

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`.

attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção pré-gerada. Deve ser fornecida se `prompt_embeds` for passado diretamente.

negative_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção negativa pré-gerada. Deve ser fornecida se `negative_prompt_embeds` for passado diretamente.

Codifica o prompt em estados ocultos do codificador de texto.

## Kandinsky3Img2ImgPipeline[[diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline]]

#### diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline[[diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline]]

```python
diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: T5EncoderModel, unet: Kandinsky3UNet, scheduler: DDPMScheduler, movq: VQModel)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3_img2img.py#L56)

#### __call__[[diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, image: typing.Union[torch.Tensor, list[torch.Tensor], PIL.Image.Image, list[PIL.Image.Image]] = None, strength: float = 0.3, num_inference_steps: int = 25, guidance_scale: float = 3.0, negative_prompt: str | list[str] | None = None, num_images_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], **kwargs)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3_img2img.py#L400)

**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.

image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]` ou `list[np.ndarray]`) : `Image` ou tensor representando um lote de imagens, que será usado como ponto de partida para o processo.

strength (`float`, *opcional*, padrão 0.8) : Indica o grau de transformação da `image` de referência. Deve estar entre 0 e 1. `image` é usado como ponto de partida e mais ruído é adicionado quanto maior for o `strength`. O número de etapas de desruidamento depende da quantidade de ruído inicialmente adicionada. Quando `strength` é 1, o ruído adicionado é máximo e o processo de desruidamento executa pelo número total de iterações especificado em `num_inference_steps`. Um valor de 1 essencialmente ignora `image`.

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.

guidance_scale (`float`, *opcional*, padrão 3.0) : 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.
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`).

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.
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`.

attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção pré-gerada. Deve ser fornecida se `prompt_embeds` for passado diretamente.

negative_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção negativa pré-gerada. Deve ser fornecida se `negative_prompt_embeds` for passado diretamente.

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.IFPipelineOutput` em vez de uma tupla simples.

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.

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

Função invocada ao chamar o pipeline para geração.

Exemplos:
```py
>>> from diffusers import AutoPipelineForImage2Image
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> import torch
>>> pipe = AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained(
...     "kandinsky-community/kandinsky-3", variant="fp16", torch_dtype=torch.float16
... )
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> prompt = "A painting of the inside of a subway train with tiny raccoons."
>>> image = load_image(
...     "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/kandinsky3/t2i.png"
... )
>>> generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(0)
>>> image = pipe(prompt, image=image, strength=0.75, num_inference_steps=25, generator=generator).images[0]
```

#### encode_prompt[[diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt, do_classifier_free_guidance = True, num_images_per_prompt = 1, device = None, negative_prompt = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, _cut_context = True, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3_img2img.py#L106)

**Parâmetros:**

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

Codifica o prompt em estados ocultos do codificador de texto.

device: (`torch.device`, *opcional*): dispositivo torch onde os embeddings resultantes devem ser colocados num_images_per_prompt (`int`, *opcional*, padrão 1): número de imagens que devem ser geradas por prompt do_classifier_free_guidance (`bool`, *opcional*, padrão `True`): se deve ou não usar classifier free guidance negative_prompt (`str` ou `list[str]`, *opcional*): O prompt ou prompts que não devem guiar a geração da imagem. Se não definido, é necessário passar `negative_prompt_embeds` em vez disso. Se não definido, é necessário passar `negative_prompt_embeds` em vez disso. Ignorado quando não está usando guidance (ou seja, ignorado se `guidance_scale` for menor que `1`). prompt_embeds (`torch.Tensor`, *opcional*): Embeddings de texto pré-gerados. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, *por exemplo*, ponderação de prompt. Se não fornecido, 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. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, *por exemplo*, ponderação de prompt. Se não fornecido, negative_prompt_embeds será gerado a partir do argumento de entrada `negative_prompt`. attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*): Máscara de atenção pré-gerada. Deve ser fornecida se `prompt_embeds` for passado diretamente. negative_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*): Máscara de atenção negativa pré-gerada. Deve ser fornecida se `negative_prompt_embeds` for passada diretamente.

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	# Kandinsky 3



	Kandinsky 3 é criado por [Vladimir Arkhipkin](https://github.com/oriBetelgeuse),[Anastasia Maltseva](https://github.com/NastyaMittseva),[Igor Pavlov](https://github.com/boomb0om),[Andrei Filatov](https://github.com/anvilarth),[Arseniy Shakhmatov](https://github.com/cene555),[Andrey Kuznetsov](https://github.com/kuznetsoffandrey),[Denis Dimitrov](https://github.com/denndimitrov), [Zein Shaheen](https://github.com/zeinsh)

	A descrição de sua página no GitHub:

	O Kandinsky 3.0 é um modelo de difusão de texto para imagem de código aberto construído sobre a família de modelos Kandinsky2-x. Em comparação com seus antecessores, foram feitas melhorias na compreensão do texto e na qualidade visual do modelo, alcançadas aumentando o tamanho dos modelos de codificador de texto e Diffusion U-Net, respectivamente.

	Sua arquitetura inclui 3 componentes principais:
	1. [FLAN-UL2](https://huggingface.co/google/flan-ul2), que é um modelo encoder-decoder baseado na arquitetura T5.
	2. A nova arquitetura U-Net com blocos BigGAN-deep dobra a profundidade mantendo o mesmo número de parâmetros.
	3. O Sber-MoVQGAN é um decodificador comprovadamente superior em resultados de restauração de imagem.

	O código-fonte original pode ser encontrado em [ai-forever/Kandinsky-3](https://github.com/ai-forever/Kandinsky-3).

	> [!TIP]
	> Confira a organização [Kandinsky Community](https://huggingface.co/kandinsky-community) no Hub para os checkpoints oficiais de modelos para tarefas como text-to-image, image-to-image e inpainting.

	> [!TIP]
	> Certifique-se de consultar o [guia](../../using-diffusers/schedulers) dos agendadores para aprender a explorar o compromisso entre a velocidade e a qualidade do agendador, 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.

	## Kandinsky3Pipeline[[diffusers.Kandinsky3Pipeline]]

	#### diffusers.Kandinsky3Pipeline[[diffusers.Kandinsky3Pipeline]]

	```python
	diffusers.Kandinsky3Pipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: T5EncoderModel, unet: Kandinsky3UNet, scheduler: DDPMScheduler, movq: VQModel)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3.py#L59)

	#### __call__[[diffusers.Kandinsky3Pipeline.__call__]]

	```python
	__call__(prompt: str \| list[str] = None, num_inference_steps: int = 25, guidance_scale: float = 3.0, negative_prompt: str \| list[str] \| None = None, 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, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str \| None = 'pil', return_dict: bool = True, latents = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], **kwargs)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3.py#L334)

	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.

	num_inference_steps (`int`, opcional, padrão 25) : O número de etapas de remoção de ruído. Mais etapas de remoção de ruído geralmente resultam em uma imagem de maior qualidade, às custas de uma inferência mais lenta.

	guidance_scale (`float`, opcional, padrão 3.0) : 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.

	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`).

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

	height (`int`, opcional, padrão é self.unet.config.sample_size) : A altura em pixels da imagem gerada.

	width (`int`, opcional, padrão é self.unet.config.sample_size) : A largura em pixels da imagem gerada.

	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.

	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`.

	attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção pré-gerada. Deve ser fornecida se `prompt_embeds` for passado diretamente.

	negative_attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção negativa pré-gerada. Deve ser fornecida se `negative_prompt_embeds` for passado diretamente.

	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.IFPipelineOutput` em vez de uma tupla simples.

	latents (`torch.Tensor`, 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.

	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.

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

	Função invocada ao chamar o pipeline para geração.

	Exemplos:
	```py
	>>> from diffusers import AutoPipelineForText2Image
	>>> import torch

	>>> pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
	... "kandinsky-community/kandinsky-3", variant="fp16", torch_dtype=torch.float16
	... )
	>>> pipe.enable_model_cpu_offload()

	>>> prompt = "A photograph of the inside of a subway train. There are raccoons sitting on the seats. One of them is reading a newspaper. The window shows the city in the background."

	>>> generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(0)
	>>> image = pipe(prompt, num_inference_steps=25, generator=generator).images[0]
	```

	#### encode_prompt[[diffusers.Kandinsky3Pipeline.encode_prompt]]

	```python
	encode_prompt(prompt, do_classifier_free_guidance = True, num_images_per_prompt = 1, device = None, negative_prompt = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, _cut_context = False, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3.py#L91)

	Parâmetros:

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

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

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

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

	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. 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`).

	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`.

	attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção pré-gerada. Deve ser fornecida se `prompt_embeds` for passado diretamente.

	negative_attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção negativa pré-gerada. Deve ser fornecida se `negative_prompt_embeds` for passado diretamente.

	Codifica o prompt em estados ocultos do codificador de texto.

	## Kandinsky3Img2ImgPipeline[[diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline]]

	#### diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline[[diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline]]

	```python
	diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: T5EncoderModel, unet: Kandinsky3UNet, scheduler: DDPMScheduler, movq: VQModel)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3_img2img.py#L56)

	#### __call__[[diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline.__call__]]

	```python
	__call__(prompt: str \| list[str] = None, image: typing.Union[torch.Tensor, list[torch.Tensor], PIL.Image.Image, list[PIL.Image.Image]] = None, strength: float = 0.3, num_inference_steps: int = 25, guidance_scale: float = 3.0, negative_prompt: str \| list[str] \| None = None, num_images_per_prompt: int \| None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str \| None = 'pil', return_dict: bool = True, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], **kwargs)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3_img2img.py#L400)

	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.

	image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]` ou `list[np.ndarray]`) : `Image` ou tensor representando um lote de imagens, que será usado como ponto de partida para o processo.

	strength (`float`, opcional, padrão 0.8) : Indica o grau de transformação da `image` de referência. Deve estar entre 0 e 1. `image` é usado como ponto de partida e mais ruído é adicionado quanto maior for o `strength`. O número de etapas de desruidamento depende da quantidade de ruído inicialmente adicionada. Quando `strength` é 1, o ruído adicionado é máximo e o processo de desruidamento executa pelo número total de iterações especificado em `num_inference_steps`. Um valor de 1 essencialmente ignora `image`.

	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.

	guidance_scale (`float`, opcional, padrão 3.0) : 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.

	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`).

	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.

	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`.

	attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção pré-gerada. Deve ser fornecida se `prompt_embeds` for passado diretamente.

	negative_attention_mask (`torch.Tensor`, opcional) : Máscara de atenção negativa pré-gerada. Deve ser fornecida se `negative_prompt_embeds` for passado diretamente.

	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.IFPipelineOutput` em vez de uma tupla simples.

	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.

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

	Função invocada ao chamar o pipeline para geração.

	Exemplos:
	```py
	>>> from diffusers import AutoPipelineForImage2Image
	>>> from diffusers.utils import load_image
	>>> import torch

	>>> pipe = AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained(
	... "kandinsky-community/kandinsky-3", variant="fp16", torch_dtype=torch.float16
	... )
	>>> pipe.enable_model_cpu_offload()

	>>> prompt = "A painting of the inside of a subway train with tiny raccoons."
	>>> image = load_image(
	... "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/kandinsky3/t2i.png"
	... )

	>>> generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(0)
	>>> image = pipe(prompt, image=image, strength=0.75, num_inference_steps=25, generator=generator).images[0]
	```

	#### encode_prompt[[diffusers.Kandinsky3Img2ImgPipeline.encode_prompt]]

	```python
	encode_prompt(prompt, do_classifier_free_guidance = True, num_images_per_prompt = 1, device = None, negative_prompt = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, _cut_context = True, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
	```

	[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/kandinsky3/pipeline_kandinsky3_img2img.py#L106)

	Parâmetros:

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

	Codifica o prompt em estados ocultos do codificador de texto.

	device: (`torch.device`, opcional): dispositivo torch onde os embeddings resultantes devem ser colocados num_images_per_prompt (`int`, opcional, padrão 1): número de imagens que devem ser geradas por prompt do_classifier_free_guidance (`bool`, opcional, padrão `True`): se deve ou não usar classifier free guidance negative_prompt (`str` ou `list[str]`, opcional): O prompt ou prompts que não devem guiar a geração da imagem. Se não definido, é necessário passar `negative_prompt_embeds` em vez disso. Se não definido, é necessário passar `negative_prompt_embeds` em vez disso. Ignorado quando não está usando guidance (ou seja, ignorado se `guidance_scale` for menor que `1`). prompt_embeds (`torch.Tensor`, opcional): Embeddings de texto pré-gerados. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompt. Se não fornecido, 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. Pode ser usado para ajustar facilmente as entradas de texto, por exemplo, ponderação de prompt. Se não fornecido, negative_prompt_embeds será gerado a partir do argumento de entrada `negative_prompt`. attention_mask (`torch.Tensor`, opcional): Máscara de atenção pré-gerada. Deve ser fornecida se `prompt_embeds` for passado diretamente. negative_attention_mask (`torch.Tensor`, opcional): Máscara de atenção negativa pré-gerada. Deve ser fornecida se `negative_prompt_embeds` for passada diretamente.