Buckets:
| # Результаты | |
| Все выходные данные моделей являются подклассами [BaseOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput), структурами данных, содержащими всю информацию, возвращаемую моделью. Выходные данные также можно использовать как кортежи или словари. | |
| Например: | |
| ```python | |
| from diffusers import DDIMPipeline | |
| pipeline = DDIMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32") | |
| outputs = pipeline() | |
| ``` | |
| Объект `outputs` является [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput), что означает наличие у него атрибута image. | |
| Вы можете обратиться к каждому атрибуту обычным способом или с помощью поиска по ключевому слову, и если этот атрибут не возвращается моделью, вы получите `None`: | |
| ```python | |
| outputs.images | |
| outputs["images"] | |
| ``` | |
| Если рассматривать объект `outputs` как кортеж, учитываются только атрибуты, значения которых не равны `None`. Например, получение изображения по индексу возвращает кортеж `(outputs.images)`: | |
| ```python | |
| outputs[:1] | |
| ``` | |
| > [!TIP] | |
| > Чтобы проверить вывод конкретного конвейера или модели, обратитесь к соответствующей документации API. | |
| ## BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]] | |
| #### diffusers.utils.BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]] | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/outputs.py#L40) | |
| Базовый класс для всех выходов моделей в виде dataclass. Имеет `__getitem__`, который позволяет индексировать по целому числу или срезу (как кортеж) или строкам (как словарь), игнорируя атрибуты со значением `None`. В остальном ведёт себя как обычный словарь Python. | |
| > [!WARNING] > Непосредственно распаковать `BaseOutput` нельзя. Используйте метод [to_tuple()](/docs/diffusers/main/ru/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple) для преобразования | |
| в кортеж > first. | |
| #### to_tuple[[diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple]] | |
| ```python | |
| to_tuple() | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/outputs.py#L123) | |
| Преобразовать self в кортеж, содержащий все атрибуты/ключи, которые не равны `None`. | |
| ## ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]] | |
| #### diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.ImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L135) | |
| **Параметры:** | |
| images (`List[PIL.Image.Image]` или `np.ndarray`) : Список денойзированных изображений PIL длиной `batch_size` или массив NumPy формы `(batch_size, height, width, num_channels)`. | |
| Класс вывода для пайплайнов обработки изображений. | |
| ## AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]] | |
| #### diffusers.AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L149) | |
| **Параметры:** | |
| audios (`np.ndarray`) : Список денойзированных аудиосемплов в виде массива NumPy формы `(batch_size, num_channels, sample_rate)`. | |
| Класс вывода для аудиопайплайнов. | |
| ## ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]] | |
| #### diffusers.ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.ImageTextPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | None, text: list[str] | list[list[str]] | None) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/deprecated/unidiffuser/pipeline_unidiffuser.py#L48) | |
| **Параметры:** | |
| images (`list[PIL.Image.Image]` или `np.ndarray`) : список денойзированных изображений PIL длиной `batch_size` или массив NumPy формы `(batch_size, height, width, num_channels)`. | |
| text (`list[str]` или `list[list[str]]`) : список сгенерированных строк текста длиной `batch_size` или список списков строк, где внешний список имеет длину `batch_size`. | |
| Класс вывода для совместных пайплайнов «изображение-текст». | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.34 kB
- Xet hash:
- acc49a12ad21f1804e21dc4a1aaa27f29fd6e3b4f709fb6e689f8e6ad18e3167
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.