Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files
xet
hf-doc-build/doc / diffusers /main /ru /api /pipelines /glm_image.md
mishig
3 days ago
preview code
download
raw
24.7 kB
#
# 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.
-->

# GLM-Image

## Обзор

GLM-Image — это модель генерации изображений, использующая гибридную архитектуру декодера на основе авто-регрессии и диффузии, что эффективно повышает верхнюю границу визуальной точности и детализации. По общему качеству генерации изображений она соответствует отраслевым стандартам подходов на основе LDM, при этом демонстрируя значительные преимущества в сценариях генерации изображений, требующих глубоких знаний.

Архитектура модели: гибридный дизайн декодера с авто-регрессивным и диффузионным подходами

+ Авто регрессионный генератор: модель с 9 млрд параметров, инициализированная из [GLM-4-9B-0414](https://huggingface.co/zai-org/GLM-4-9B-0414), с расширенным словарём для включения визуальных токенов. Модель сначала генерирует компактное кодирование из примерно 256 токенов, а затем расширяет его до 1K–4K токенов, что соответствует выходным изображениям высокого разрешения размером 1K–2K. Вы можете ознакомиться с AR-моделью в классе `GlmImageForConditionalGeneration` библиотеки `transformers`.
+ Diffusion Decoder: декодер с 7 млрд параметров, основанный на однопоточной архитектуре DiT для декодирования изображений в латентном пространстве. Он оснащен текстовым модулем Glyph Encoder, что значительно улучшает точность рендеринга текста внутри изображений.

Постобучение с разделённым обучением с подкреплением: модель вводит детализированную модульную стратегию обратной связи с использованием алгоритма GRPO, что существенно повышает качество семантического понимания и визуальных деталей.

+ Авто регрессионный модуль: обеспечивает сигналы обратной связи низкой частоты, сфокусированные на эстетике и семантическом соответствии, что улучшает следование инструкциям и художественную выразительность.
+ Модуль декодера: обеспечивает высокочастотную обратную связь, направленную на точность деталей и точность текста, что приводит к созданию высоко реалистичных текстур, освещения и цветопередачи, а также к более точному рендерингу текста.

GLM-Image поддерживает как генерацию изображений по тексту, так и генерацию изображений по изображению в рамках одной модели

+ Текст в изображение: генерация изображений с высокой детализацией по текстовым описаниям, с особенно высокой производительностью в сценариях с высокой плотностью информации.
+ Image-to-image: поддерживает широкий спектр задач, включая редактирование изображений, перенос стиля, согласованность нескольких объектов и генерацию с сохранением идентичности людей и объектов.

Этот конвейер был предложен пользователем [zRzRzRzRzRzRzR](https://github.com/zRzRzRzRzRzRzR). Кодовая база доступна [здесь](https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image).

## Примеры использования

### Генерация изображений по тексту

```python
import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained("zai-org/GLM-Image",dtype=torch.bfloat16,device_map="cuda")
prompt = "A beautifully designed modern food magazine style dessert recipe illustration, themed around a raspberry mousse cake. The overall layout is clean and bright, divided into four main areas: the top left features a bold black title 'Raspberry Mousse Cake Recipe Guide', with a soft-lit close-up photo of the finished cake on the right, showcasing a light pink cake adorned with fresh raspberries and mint leaves; the bottom left contains an ingredient list section, titled 'Ingredients' in a simple font, listing 'Flour 150g', 'Eggs 3', 'Sugar 120g', 'Raspberry puree 200g', 'Gelatin sheets 10g', 'Whipping cream 300ml', and 'Fresh raspberries', each accompanied by minimalist line icons (like a flour bag, eggs, sugar jar, etc.); the bottom right displays four equally sized step boxes, each containing high-definition macro photos and corresponding instructions, arranged from top to bottom as follows: Step 1 shows a whisk whipping white foam (with the instruction 'Whip egg whites to stiff peaks'), Step 2 shows a red-and-white mixture being folded with a spatula (with the instruction 'Gently fold in the puree and batter'), Step 3 shows pink liquid being poured into a round mold (with the instruction 'Pour into mold and chill for 4 hours'), Step 4 shows the finished cake decorated with raspberries and mint leaves (with the instruction 'Decorate with raspberries and mint'); a light brown information bar runs along the bottom edge, with icons on the left representing 'Preparation time: 30 minutes', 'Cooking time: 20 minutes', and 'Servings: 8'. The overall color scheme is dominated by creamy white and light pink, with a subtle paper texture in the background, featuring compact and orderly text and image layout with clear information hierarchy."
image = pipe(
    prompt=prompt,
    height=32 * 32,
    width=36 * 32,
    num_inference_steps=30,
    guidance_scale=1.5,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),  # or "mps", "xpu", "cpu"
).images[0]
image.save("output_t2i.png")
```

### Генерация изображений из изображений

```python
import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline
from PIL import Image
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained("zai-org/GLM-Image",dtype=torch.bfloat16,device_map="cuda")
image_path = "cond.jpg" 
prompt = "Replace the background of the snow forest with an underground station featuring an automatic escalator."
image = Image.open(image_path).convert("RGB")
image = pipe(
    prompt=prompt,
    image=[image], # can input multiple images for multi-image-to-image generation such as [image, image1]
    height=33 * 32,
    width=32 * 32,
    num_inference_steps=30,
    guidance_scale=1.5,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),  # or "mps", "xpu", "cpu"
).images[0]
image.save("output_i2i.png")
```

+ Поскольку модель AR, используемая в GLM-Image, по умолчанию настроена с параметрами `do_sample=True` и температурой `0.95`, результаты генерации могут существенно различаться от запуска к запуску. Мы не рекомендуем устанавливать do_sample=False, так как это может привести к некорректным или вырожденным результатам работы модели AR.
## GlmImagePipeline[[diffusers.GlmImagePipeline]]
#### diffusers.GlmImagePipeline[[diffusers.GlmImagePipeline]]
```python
diffusers.GlmImagePipeline(tokenizer: ByT5Tokenizer, processor: GlmImageProcessor, text_encoder: T5EncoderModel, vision_language_encoder: GlmImageForConditionalGeneration, vae: AutoencoderKL, transformer: GlmImageTransformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/glm_image/pipeline_glm_image.py#L161)
**Параметры:**
tokenizer (`PreTrainedTokenizer`) : токенизатор для текстового энкодера.
processor (`AutoProcessor`) : Процессор для модели AR, обрабатывающий шаблоны чата и токенизацию.
text_encoder (`T5EncoderModel`) : Замороженный текстовый энкодер для эмбеддингов глифов.
vision_language_encoder (`GlmImageForConditionalGeneration`) : AR-модель, генерирующая токены изображений по текстовым запросам.
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.
transformer ([GlmImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/glm_image_transformer2d#diffusers.GlmImageTransformer2DModel)) : трансформер с текстовым условием для удаления шума из закодированных латентов изображения (DiT).
scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/ru/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : планировщик, используемый в сочетании с `transformer` для удаления шума из закодированных латентов изображения.
Пайплайн для генерации изображений по тексту с использованием GLM-Image.
Этот конвейер объединяет модель AR (авто-регрессивную) для генерации токенов и модель DiT (диффузионный трансформер) для декодирования изображений.
#### __call__[[diffusers.GlmImagePipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] | None = None, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = 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 = 1.5, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prior_token_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prior_token_image_ids: list[torch.Tensor] | None = None, source_image_grid_thw: list[torch.Tensor] | 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, dict], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 2048)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/glm_image/pipeline_glm_image.py#L719)
**Параметры:**
prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Должен содержать информацию о размере в формате 'H W', где H и W — размеры в токенах (d32). Пример: "A beautiful sunset36 24" генерирует изображение размером 1152x768.
image : Необязательные изображения-условия для генерации изображений по образцу.
height (`int`, *optional*) : Высота в пикселях. Если не указано, вычисляется из информации о форме запроса.
width (`int`, *optional*) : Ширина в пикселях. Если не указано, вычисляется из информации о форме запроса.
num_inference_steps (`int`, *optional*, по умолчанию `50`) : Количество шагов денойзинга для DiT.
timesteps (`list[int]`, *optional*) : Пользовательские шаги для процесса удаления шума. Если не заданы, используется расписание по умолчанию планировщика для `num_inference_steps`.
sigmas (`list[float]`, *optional*) : Пользовательские сигмы для процесса удаления шума. Если не заданы, используется расписание по умолчанию планировщика.
guidance_scale (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1.5`) : Масштаб направляющего коэффициента для classifier-free guidance.

num_images_per_prompt (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Количество изображений, генерируемых на один запрос.
generator (`torch.Generator`, *необязательный*) : Генератор случайных чисел для воспроизводимости.
latents (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные зашумленные латенты, используемые в качестве входных данных для генерации изображений.
prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Если не указаны, эмбеддинги генерируются из `prompt`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Используется, когда включено classifier-free guidance.

prior_token_ids (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные идентификаторы токенов из `generate_prior_tokens`. Если переданы, предварительная генерация пропускается.

prior_token_image_ids (`list[torch.Tensor]`, *необязательный*) : Идентификаторы токенов изображений, связанные с `prior_token_ids`.
source_image_grid_thw (`list[torch.Tensor]`, *необязательный*) : Информация о THW-сетке для токенов исходного изображения, по каждому образцу.

crops_coords_top_left (`tuple[int, int]`, *необязательный*, по умолчанию `(0, 0)`) : координаты левого верхнего угла кадрирования, используемого для условных эмбеддингов.
output_type (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"pil"`) : Формат вывода: "pil", "np" или "latent".

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `GlmImagePipelineOutput` вместо обычного кортежа.
attention_kwargs (`dict`, *необязательный*) : Словарь kwargs, который при указании передается в `AttentionProcessor`.

callback_on_step_end (`Callable`, `PipelineCallback`, `MultiPipelineCallbacks`, *optional*) : функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list[str]`, *необязательный*) : тензорные входные данные, передаваемые в `callback_on_step_end`.

max_sequence_length (`int`, *необязательный*, по умолчанию `2048`) : Максимальная длина последовательности для текстового энкодера.

**Возвращает:** `GlmImagePipelineOutput` или `tuple`

Сгенерированные изображения.

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:
```python
>>> import torch
>>> from diffusers import GlmImagePipeline
>>> pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained("zai-org/GLM-Image", 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.GlmImagePipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], 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 = 2048)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/glm_image/pipeline_glm_image.py#L545)

**Параметры:**

prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : промпт для кодирования

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`.
device : (`torch.device`, *необязательный*): устройство torch
dtype : (`torch.dtype`, *необязательный*): torch dtype
max_sequence_length (`int`, по умолчанию `2048`) : Максимальная длина последовательности в закодированном промпте. Можно установить другие значения, но это может привести к ухудшению результатов.
Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера.
#### generate_prior_tokens[[diffusers.GlmImagePipeline.generate_prior_tokens]]
```python
generate_prior_tokens(prompt: str | list[str], height: int, width: int, image: list[list[PIL.Image.Image]] | None = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/glm_image/pipeline_glm_image.py#L321)
**Параметры:**
prompt : одиночный промпт или список промптов
height : Высота целевого изображения
width : Ширина целевого изображения
image : Нормализованный входной образ в виде List[List[PIL.Image]]. Перед вызовом этого метода входные данные должны быть предварительно проверены с помощью _validate_and_normalize_images().
device : Целевое устройство
generator : Генератор случайных чисел для воспроизводимости
**Возвращает:** `Tuple of`
- prior_token_ids: тензор формы (batch_size, num_tokens) с апсемплированными токенами prior
- prior_token_image_ids_per_sample: список тензоров, по одному на каждый образец. Каждый тензор содержит апсемплированные идентификаторы токенов prior для всех изображений-условий в данном образце. Для t2i — None.
- source_image_grid_thw_per_sample: список тензоров, по одному на каждый образец. Каждый тензор имеет форму (num_condition_images, 3) с информацией о сетке после апскейлинга. Для t2i — None.
Сгенерируйте токены-предшественники для модели DiT с помощью модели AR.
#### get_glyph_texts[[diffusers.GlmImagePipeline.get_glyph_texts]]
```python
get_glyph_texts(prompt)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/glm_image/pipeline_glm_image.py#L476)
Извлекает тексты глифов из промпта(ов). Возвращает список списков для пакетной обработки.
## GlmImagePipelineOutput[[diffusers.pipelines.glm_image.pipeline_output.GlmImagePipelineOutput]]
#### diffusers.pipelines.glm_image.pipeline_output.GlmImagePipelineOutput[[diffusers.pipelines.glm_image.pipeline_output.GlmImagePipelineOutput]]
```python
diffusers.pipelines.glm_image.pipeline_output.GlmImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/glm_image/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:: 24.7 kB
Xet hash:: 0e8478bcd9938be2c7ec843c7cf2ef7b8d03268b7e41ce6460b64dbc740ccb5b
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.