Buckets:
| # | |
| # Лицензия Apache License, Version 2.0 («Лицензия»); | |
| # вы можете использовать этот файл только в соответствии с Лицензией. | |
| # Вы можете получить копию Лицензии по адресу | |
| # | |
| # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 | |
| # | |
| # Если это не требуется применимым законодательством или не оговорено письменно, программное | |
| # распространяется по Лицензии на условиях «КАК ЕСТЬ», | |
| # БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ ИЛИ УСЛОВИЙ, прямо указанных или подразумеваемых. | |
| # См. Лицензию для получения конкретных условий, регулирующих разрешения и | |
| # ограничениями, предусмотренными Лицензией. | |
| --> | |
| # CogView3Plus | |
| [CogView3: Finer and Faster Text-to-Image Generation via Relay Diffusion](https://huggingface.co/papers/2403.05121) от Tsinghua University & ZhipuAI, авторы: Wendi Zheng, Jiayan Teng, Zhuoyi Yang, Weihan Wang, Jidong Chen, Xiaotao Gu, Yuxiao Dong, Ming Ding, Jie Tang. | |
| Аннотация из статьи: | |
| *Недавние достижения в области генеративных систем «текст в изображение» были во многом обусловлены диффузионными моделями. Однако одностадийные диффузионные модели «текст в изображение» по-прежнему сталкиваются с трудностями в плане вычислительной эффективности и детализации изображений. Для решения этой проблемы мы предлагаем CogView3 — инновационный каскадный фреймворк, повышающий производительность диффузионных моделей «текст в изображение». CogView3 — первая модель, реализующая релейную диффузию в области генерации изображений по тексту: задача выполняется путем создания изображений с низким разрешением, за которым следует супер-разрешение на основе релейного подхода. Этот метод не только обеспечивает конкурентоспособные результаты генерации изображений по тексту, но и значительно снижает затраты на обучение и инференс. Наши экспериментальные результаты показывают, что CogView3 превосходит SDXL — текущую передовую открытую диффузионную модель «текст в изображение» — на 77,0% по оценкам людей, при этом требуя лишь около 1/2 времени инференса. Дистиллированная версия CogView3 достигает сопоставимой производительности, используя лишь 1/10 времени инференса SDXL.* | |
| > [!TIP] | |
| > Обязательно ознакомьтесь с [руководством по планировщикам](../../using-diffusers/schedulers), чтобы узнать, как исследовать баланс между скоростью и качеством планировщика, а также с разделом [повторное использование компонентов в разных конвейерах](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines), чтобы узнать, как эффективно загружать одни и те же компоненты в несколько конвейеров. | |
| Этот конвейер был предложен пользователем [zRzRzRzRzRzRzR](https://github.com/zRzRzRzRzRzRzR). Исходная кодовая база доступна [здесь](https://huggingface.co/THUDM). Исходные веса можно найти по адресу [hf.co/THUDM](https://huggingface.co/THUDM). | |
| ## CogView3PlusPipeline[[diffusers.CogView3PlusPipeline]] | |
| #### diffusers.CogView3PlusPipeline[[diffusers.CogView3PlusPipeline]] | |
| ```python | |
| diffusers.CogView3PlusPipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: T5EncoderModel, vae: AutoencoderKL, transformer: CogView3PlusTransformer2DModel, scheduler: diffusers.schedulers.scheduling_ddim_cogvideox.CogVideoXDDIMScheduler | diffusers.schedulers.scheduling_dpm_cogvideox.CogVideoXDPMScheduler) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview3/pipeline_cogview3plus.py#L118) | |
| **Параметры:** | |
| vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ru/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Модель вариационного автоэнкодера (VAE) для кодирования изображений в латентные представления и декодирования из них. | |
| text_encoder (`T5EncoderModel`) : Замороженный текстовый энкодер. CogView3Plus использует [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel); конкретно вариант [t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/PixArt-alpha/PixArt-alpha/tree/main/t5-v1_1-xxl). | |
| tokenizer (`T5Tokenizer`) : Токенизатор класса [T5Tokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer). | |
| transformer ([CogView3PlusTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/cogview3plus_transformer2d#diffusers.CogView3PlusTransformer2DModel)) : модель `CogView3PlusTransformer2DModel` с текстовым условием для удаления шума из закодированных латентов изображения. | |
| scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/ru/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : планировщик, используемый в сочетании с `transformer` для удаления шума из закодированных латентов изображения. | |
| Pipeline для генерации изображений по тексту с использованием CogView3Plus. | |
| Эта модель наследуется от [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline). См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех пайплайнов (например, загрузка или сохранение, запуск на конкретном устройстве и т. д.) | |
| #### __call__[[diffusers.CogView3PlusPipeline.__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, guidance_scale: float = 5.0, num_images_per_prompt: int = 1, eta: float = 0.0, 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, 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 = 224) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview3/pipeline_cogview3plus.py#L407) | |
| **Параметры:** | |
| prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать `prompt_embeds`. | |
| negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. Игнорируется, если не используется направляющее влияние (то есть игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`). | |
| height (`int`, *optional*, по умолчанию self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Высота генерируемого изображения в пикселях. Если не указано, устанавливается значение 1024. | |
| width (`int`, *optional*, по умолчанию self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Ширина генерируемого изображения в пикселях. Если не указано, устанавливается значение 1024. | |
| num_inference_steps (`int`, *optional*, по умолчанию `50`) : Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода. | |
| timesteps (`list[int]`, *optional*) : Пользовательские шаги для процесса денойзинга с планировщиками, поддерживающими аргумент `timesteps` в их методе `set_timesteps`. Если не определено, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче `num_inference_steps`. Должны быть в порядке убывания. | |
| guidance_scale (`float`, *optional*, по умолчанию `5.0`) : Масштаб руководства, определенный в [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` определяется как `w` из уравнения 2 в [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Масштаб руководства активируется при установке `guidance_scale > 1`. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстовым `prompt`, обычно за счет снижения качества изображения. | |
| num_images_per_prompt (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Количество изображений, генерируемых на один запрос. | |
| eta (`float`, *необязательный*, по умолчанию 0.0) : Соответствует параметру eta (η) из статьи [DDIM](https://arxiv.org/abs/2010.02502). Применяется только к [DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/ru/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler) и игнорируется другими планировщиками. | |
| generator (`torch.Generator` или `list[torch.Generator]`, *необязательный*) : Один или список [генераторов torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) для обеспечения детерминированности генерации. | |
| latents (`torch.FloatTensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные шумовые латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Позволяет корректировать одну и ту же генерацию с помощью разных промптов. Если не заданы, тензор латентов будет сгенерирован путём выборки с использованием переданного случайного `generator`. | |
| prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента `prompt`. | |
| negative_prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, negative_prompt_embeds будут сгенерированы из входного аргумента `negative_prompt`. | |
| original_size (`tuple[int]`, *optional*, по умолчанию (1024, 1024)) : Если `original_size` не совпадает с `target_size`, изображение будет выглядеть как уменьшенное или увеличенное. По умолчанию `original_size` равно `(height, width)`, если не указано иное. Является частью микроусловий SDXL, описанных в разделе 2.2 статьи [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952). | |
| crops_coords_top_left (`tuple[int]`, *optional*, по умолчанию (0, 0)) : `crops_coords_top_left` можно использовать для генерации изображения, которое выглядит как «обрезанное» из позиции `crops_coords_top_left` вниз. Как правило, хорошо центрированные изображения получаются при установке `crops_coords_top_left` в (0, 0). Является частью микроусловий SDXL, описанных в разделе 2.2 статьи [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952). | |
| output_type (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"pil"`) : Формат вывода для генерируемого изображения. Выберите между [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` или `np.array`. | |
| return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~pipelines.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput` вместо обычного кортежа. | |
| callback_on_step_end (`Callable`, *необязательный*) : функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга во время инференса. Функция вызывается со следующими аргументами: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` будет содержать список всех тензоров, как указано в `callback_on_step_end_tensor_inputs`. | |
| callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Список тензорных входных данных для функции `callback_on_step_end`. Тензоры, указанные в списке, будут переданы в качестве аргумента `callback_kwargs`. Вы сможете включать только переменные, перечисленные в атрибуте `._callback_tensor_inputs` вашего класса pipeline. | |
| max_sequence_length (`int`, по умолчанию `224`) : Максимальная длина последовательности в закодированном промпте. Можно установить другие значения, но это может привести к ухудшению результатов. | |
| **Возвращает:** [CogView3PipelineOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/cogview3#diffusers.pipelines.cogview3.pipeline_output.CogView3PipelineOutput) или `tuple` | |
| [CogView3PipelineOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/cogview3#diffusers.pipelines.cogview3.pipeline_output.CogView3PipelineOutput), если `return_dict` равно True, иначе `tuple`. При возврате кортежа первым элементом является список с сгенерированными изображениями. | |
| Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации. | |
| Примеры: | |
| ```python | |
| >>> import torch | |
| >>> from diffusers import CogView3PlusPipeline | |
| >>> pipe = CogView3PlusPipeline.from_pretrained("THUDM/CogView3-Plus-3B", 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.CogView3PlusPipeline.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, max_sequence_length: int = 224, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview3/pipeline_cogview3plus.py#L210) | |
| **Параметры:** | |
| prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : промпт для кодирования | |
| negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. Игнорируется, если не используется направляющее влияние (то есть игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`). | |
| do_classifier_free_guidance (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Использовать ли classifier free guidance. | |
| num_images_per_prompt (`int`, *optional*, по умолчанию 1) : Количество изображений, которые должны быть сгенерированы для каждого промпта. Устройство torch, на котором должны размещаться результирующие эмбеддинги | |
| prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента `prompt`. | |
| negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, negative_prompt_embeds будут сгенерированы из входного аргумента `negative_prompt`. | |
| max_sequence_length (`int`, по умолчанию `224`) : Максимальная длина последовательности в закодированном промпте. Можно установить другие значения, но это может привести к ухудшению результатов. | |
| device : (`torch.device`, *необязательный*): устройство torch | |
| dtype : (`torch.dtype`, *необязательный*): torch dtype | |
| Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера. | |
| ## CogView3PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview3.pipeline_output.CogView3PipelineOutput]] | |
| #### diffusers.pipelines.cogview3.pipeline_output.CogView3PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview3.pipeline_output.CogView3PipelineOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.pipelines.cogview3.pipeline_output.CogView3PipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview3/pipeline_output.py#L10) | |
| **Параметры:** | |
| images (`list[PIL.Image.Image]` или `np.ndarray`) : список денойзированных изображений PIL длиной `batch_size` или массив numpy с формой `(batch_size, height, width, num_channels)`. Изображения PIL или массив numpy представляют денойзированные изображения диффузионного конвейера. | |
| Класс вывода для пайплайнов CogView3. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 22.5 kB
- Xet hash:
- c6845ed789ce3374200888e120e5f103e71160d99c354518cd8d1a82c411edb5
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.