Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files
xet
hf-doc-build/doc / diffusers /main /tr /api /pipelines /chroma.md
mishig
about 13 hours ago
preview code
download
raw
46.4 kB
# Chroma

  
  

Chroma, Flux tabanlı bir metinden görüntüye üretim modelidir.

Chroma'nın orijinal model denetim noktaları (checkpoints) burada bulunabilir:
* Yüksek çözünürlüklü ince ayar: [lodestones/Chroma1-HD](https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD)
* Temel model: [lodestones/Chroma1-Base](https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-Base)
* İlerleme denetim noktalarıyla birlikte orijinal depo: [lodestones/Chroma](https://huggingface.co/lodestones/Chroma) (bu depoyu `from_pretrained` ile yüklemek, `unlocked-v37` denetim noktasının Diffusers ile uyumlu bir sürümünü yükler)

> [!TIP]
> Chroma, Flux ile aynı tüm optimizasyonları kullanabilir.

## Çıkarım

```python
import torch
from diffusers import ChromaPipeline
pipe = ChromaPipeline.from_pretrained("lodestones/Chroma1-HD", dtype=torch.bfloat16)
pipe.enable_model_cpu_offload()
prompt = [
    "A high-fashion close-up portrait of a blonde woman in clear sunglasses. The image uses a bold teal and red color split for dramatic lighting. The background is a simple teal-green. The photo is sharp and well-composed, and is designed for viewing with anaglyph 3D glasses for optimal effect. It looks professionally done."
]
negative_prompt =  ["low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"]
image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(433),
    num_inference_steps=40,
    guidance_scale=3.0,
    num_images_per_prompt=1,
).images[0]
image.save("chroma.png")
```

## Tek bir dosyadan yükleme

Diffusers biçiminde olmayan güncel model kontrol noktalarını kullanmak için, modeli orijinal biçimindeki tek bir dosyadan yüklemek üzere `ChromaTransformer2DModel` sınıfını kullanabilirsiniz. Bu, topluluk tarafından yayımlanmış modellerin ince ayarlı veya kuantize edilmiş sürümlerini yüklemeye çalışırken de faydalıdır.

Aşağıdaki örnek, Chroma'nın tek bir dosyadan nasıl çalıştırılacağını gösterir.

Ardından aşağıdaki örneği çalıştırın

```python
import torch
from diffusers import ChromaTransformer2DModel, ChromaPipeline
model_id = "lodestones/Chroma1-HD"
dtype = torch.bfloat16
transformer = ChromaTransformer2DModel.from_single_file("https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/blob/main/Chroma1-HD.safetensors", dtype=dtype)
pipe = ChromaPipeline.from_pretrained(model_id, transformer=transformer, dtype=dtype)
pipe.enable_model_cpu_offload()
prompt = [
    "A high-fashion close-up portrait of a blonde woman in clear sunglasses. The image uses a bold teal and red color split for dramatic lighting. The background is a simple teal-green. The photo is sharp and well-composed, and is designed for viewing with anaglyph 3D glasses for optimal effect. It looks professionally done."
]
negative_prompt =  ["low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"]
image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(433),
    num_inference_steps=40,
    guidance_scale=3.0,
).images[0]
image.save("chroma-single-file.png")
```

## ChromaPipeline[[diffusers.ChromaPipeline]]

#### diffusers.ChromaPipeline[[diffusers.ChromaPipeline]]

```python
diffusers.ChromaPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: ChromaTransformer2DModel, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma.py#L150)

**Parametreler:**

transformer ([ChromaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/chroma_transformer#diffusers.ChromaTransformer2DModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için kullanılan Koşullu Transformer (MMDiT) mimarisi.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `transformer` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/tr/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Görüntüleri gizil (latent) temsil ile kodlamak ve çözmek için kullanılan Varyasyonel Oto-Kodlayıcı (VAE) Modeli

text_encoder (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), özellikle [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl) varyantı.
tokenizer (`T5TokenizerFast`) : [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast) sınıfının ikinci Tokenizer'ı.
Metinden görüntüye üretim için Chroma hattı.
Referans: https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/
#### __call__[[diffusers.ChromaPipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 35, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, num_images_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, negative_ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, joint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma.py#L587)
**Parametreler:**
prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt_embeds` geçirilmelidir.
negative_prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmemek için kullanılan istem veya istemler. Tanımlanmazsa, bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (yani `guidance_scale` değeri `1`'den büyük olmadığında) yok sayılır.
height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği. En iyi sonuçlar için varsayılan olarak 1024 olarak ayarlanır.
width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği. En iyi sonuçlar için varsayılan olarak 1024 olarak ayarlanır.
num_inference_steps (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 35) : Gürültü azaltma adım sayısı. Daha fazla gürültü azaltma adımı genellikle daha yavaş çıkarım pahasına daha yüksek kaliteli bir görüntüye yol açar.
sigmas (`list[float]`, *isteğe bağlı*) : `set_timesteps` metodunda `sigmas` argümanını destekleyen zamanlayıcılarla gürültü azaltma süreci için kullanılacak özel sigmalar. Tanımlanmamışsa, `num_inference_steps` geçirildiğinde varsayılan davranış kullanılacaktır.
guidance_scale (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 5.0) : [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598)'de tanımlandığı gibi yönlendirme ölçeği. `guidance_scale`, [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487)'deki 2. denklemindeki `w` olarak tanımlanır. Yönlendirme ölçeği, `guidance_scale > 1` olarak ayarlanarak etkinleştirilir. Daha yüksek yönlendirme ölçeği, genellikle daha düşük görüntü kalitesi pahasına, `prompt` ile yakından ilişkili görüntülerin üretilmesini teşvik eder.
num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı.
generator (`torch.Generator` veya `list[torch.Generator]`, *isteğe bağlı*) : Üretimi deterministik hale getirmek için bir veya [torch üreteci(leri)](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) listesi.
latents (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi için girdi olarak kullanılacak, Gauss dağılımından örneklenen önceden oluşturulmuş gürültülü latentler. Farklı istemlerle aynı üretimi ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, sağlanan rastgele `generator` kullanılarak örneklem yoluyla bir latent tensörü oluşturulur.
prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.
ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *isteğe bağlı*): IP Adapters ile çalışmak için isteğe bağlı görüntü girişi.
ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) : IP-Adapter için önceden oluşturulmuş gömme vektörleri. IP-adapter sayısı ile aynı uzunlukta bir liste olmalıdır. Her öğe, `(batch_size, num_images, emb_dim)` biçiminde bir tensör olmalıdır. Sağlanmazsa, gömme vektörleri `ip_adapter_image` girdi argümanından hesaplanır.
negative_ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *isteğe bağlı*): IP Adapters ile çalışmak için isteğe bağlı görüntü girişi.
negative_ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) : IP-Adapter için önceden oluşturulmuş gömme vektörleri. IP-adapter sayısı ile aynı uzunlukta bir liste olmalıdır. Her öğe, `(batch_size, num_images, emb_dim)` biçiminde bir tensör olmalıdır. Sağlanmazsa, gömme vektörleri `ip_adapter_image` girdi argümanından hesaplanır.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulur.
prompt_attention_mask (torch.Tensor, *isteğe bağlı*) : Prompt gömme (embeddings) için dikkat maskesi (attention mask). Prompt dizisindeki dolgu (padding) tokenlarını maskelemek için kullanılır. Chroma, tek bir dolgu tokenının maske dışı bırakılmasını gerektirir. Lütfen https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training adresine bakın
negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, *isteğe bağlı*) : Negatif prompt gömme verileri için dikkat maskesi. Negatif prompt dizisindeki dolgu (padding) tokenlarını maskelemek için kullanılır. Chroma, tek bir dolgu tokenının maske dışı bırakılmasını gerektirir. Lütfen https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training adresine bakın
output_type (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"pil"`) : Üretilen görüntünün çıktı biçimi. [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` veya `np.array` arasında seçim yapın.
return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~pipelines.flux.ChromaPipelineOutput` döndürülecek mi?
joint_attention_kwargs (`dict`, *isteğe bağlı*) : Belirtilirse, [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py) içinde `self.processor` altında tanımlanan `AttentionProcessor`'a iletilen bir kwargs sözlüğü.
callback_on_step_end (`Callable`, *isteğe bağlı*) : Çıkarım sırasında her gürültü azaltma adımının sonunda çağrılan bir işlev. İşlev aşağıdaki argümanlarla çağrılır: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs`, `callback_on_step_end_tensor_inputs` tarafından belirtilen tüm tensörlerin listesini içerir.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *isteğe bağlı*) : `callback_on_step_end` işlevi için girdi tensörlerinin listesi. Listede belirtilen tensörler, `callback_kwargs` argümanı olarak geçirilir. Yalnızca pipeline sınıfınızın `._callback_tensor_inputs` özniteliğinde listelenen değişkenleri dahil edebilirsiniz.
max_sequence_length (`int` varsayılanı 512) : `prompt` ile kullanılacak maksimum dizi uzunluğu.
**Dönüş:** `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` veya `tuple`
`return_dict` True ise `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput`, aksi halde bir `tuple`. Bir tuple döndürüldüğünde, ilk öğe üretilen görsellerin listesidir.
Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev.
Örnekler:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import ChromaPipeline

>>> model_id = "lodestones/Chroma1-HD"
>>> ckpt_path = "https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/blob/main/Chroma1-HD.safetensors"
>>> transformer = ChromaTransformer2DModel.from_single_file(ckpt_path, torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe = ChromaPipeline.from_pretrained(
...     model_id,
...     transformer=transformer,
...     torch_dtype=torch.bfloat16,
... )
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> prompt = [
...     "A high-fashion close-up portrait of a blonde woman in clear sunglasses. The image uses a bold teal and red color split for dramatic lighting. The background is a simple teal-green. The photo is sharp and well-composed, and is designed for viewing with anaglyph 3D glasses for optimal effect. It looks professionally done."
... ]
>>> negative_prompt = [
...     "low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"
... ]
>>> image = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
>>> image.save("chroma.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.ChromaPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, max_sequence_length: int = 512, lora_scale: float | None = None)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma.py#L264)
**Parametreler:**
prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : kodlanacak istem
negative_prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmemek için kullanılan istem. Tanımlanmadıysa bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (yani `guidance_scale` değeri `1`'den küçükse) yok sayılır.
device : (`torch.device`): torch cihazı
num_images_per_prompt (`int`) : her istem için oluşturulacak görsel sayısı
prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.
lora_scale (`float`, *isteğe bağlı*) : LoRA katmanları yüklendiyse, metin kodlayıcısının tüm LoRA katmanlarına uygulanacak bir lora ölçeği.
## ChromaImg2ImgPipeline[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline]]
#### diffusers.ChromaImg2ImgPipeline[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline]]
```python
diffusers.ChromaImg2ImgPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: ChromaTransformer2DModel, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_img2img.py#L162)
**Parametreler:**
transformer ([ChromaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/chroma_transformer#diffusers.ChromaTransformer2DModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için kullanılan Koşullu Transformer (MMDiT) mimarisi.
scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `transformer` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/tr/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Görüntüleri gizil (latent) temsil ile kodlamak ve çözmek için kullanılan Varyasyonel Oto-Kodlayıcı (VAE) Modeli
text_encoder (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), özellikle [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl) varyantı.

tokenizer (`T5TokenizerFast`) : [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast) sınıfının ikinci Tokenizer'ı.

Görselden görsel üretimi için Chroma hattı.

Referans: https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/

#### __call__[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 35, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, strength: float = 0.9, num_images_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, negative_ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, joint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_img2img.py#L646)

**Parametreler:**

prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt_embeds` geçirilmelidir.

negative_prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmemek için kullanılan istem veya istemler. Tanımlanmazsa, bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (yani `guidance_scale` değeri `1`'den büyük olmadığında) yok sayılır.

image (`PipelineImageInput`) : Hattın (pipeline) görüntü girdisi.

height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği. En iyi sonuçlar için varsayılan olarak 1024 olarak ayarlanır.
width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği. En iyi sonuçlar için varsayılan olarak 1024 olarak ayarlanır.

num_inference_steps (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 35) : Gürültü azaltma adım sayısı. Daha fazla gürültü azaltma adımı genellikle daha yavaş çıkarım pahasına daha yüksek kaliteli bir görüntüye yol açar.

sigmas (`list[float]`, *isteğe bağlı*) : `set_timesteps` metodunda `sigmas` argümanını destekleyen zamanlayıcılarla gürültü azaltma süreci için kullanılacak özel sigmalar. Tanımlanmamışsa, `num_inference_steps` geçirildiğinde varsayılan davranış kullanılacaktır.

guidance_scale (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 5.0) : [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598)'de tanımlandığı gibi yönlendirme ölçeği. `guidance_scale`, [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487)'deki 2. denklemindeki `w` olarak tanımlanır. Yönlendirme ölçeği, `guidance_scale > 1` olarak ayarlanarak etkinleştirilir. Daha yüksek yönlendirme ölçeği, genellikle daha düşük görüntü kalitesi pahasına, `prompt` ile yakından ilişkili görüntülerin üretilmesini teşvik eder.
strength (`float, *optional*, varsayılan 0.9) : Kavramsal olarak, referans görüntünün ne kadar dönüştürüleceğini belirtir. 0 ile 1 arasında olmalıdır. image bir başlangıç noktası olarak kullanılacak ve strength değeri arttıkça ona daha fazla gürültü eklenecektir. Gürültü azaltma adımlarının sayısı, başlangıçta eklenen gürültü miktarına bağlıdır. strength 1 olduğunda, eklenen gürültü maksimum olacak ve gürültü azaltma süreci, num_inference_steps içinde belirtilen tam yineleme sayısı boyunca çalışacaktır. Dolayısıyla 1 değeri, image'ı temelde yok sayar.
num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı.

generator (`torch.Generator` veya `list[torch.Generator]`, *isteğe bağlı*) : Üretimi deterministik hale getirmek için bir veya [torch üreteci(leri)](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) listesi.

latents (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi için girdi olarak kullanılacak, Gauss dağılımından örneklenen önceden oluşturulmuş gürültülü latentler. Farklı istemlerle aynı üretimi ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, sağlanan rastgele `generator` kullanılarak örneklem yoluyla bir latent tensörü oluşturulur.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.
ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *isteğe bağlı*): IP Adapters ile çalışmak için isteğe bağlı görüntü girişi.
ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) : IP-Adapter için önceden oluşturulmuş gömme vektörleri. IP-adapter sayısı ile aynı uzunlukta bir liste olmalıdır. Her öğe, `(batch_size, num_images, emb_dim)` biçiminde bir tensör olmalıdır. Sağlanmazsa, gömme vektörleri `ip_adapter_image` girdi argümanından hesaplanır.

negative_ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *isteğe bağlı*): IP Adapters ile çalışmak için isteğe bağlı görüntü girişi.
negative_ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) : IP-Adapter için önceden oluşturulmuş gömme vektörleri. IP-adapter sayısı ile aynı uzunlukta bir liste olmalıdır. Her öğe, `(batch_size, num_images, emb_dim)` biçiminde bir tensör olmalıdır. Sağlanmazsa, gömme vektörleri `ip_adapter_image` girdi argümanından hesaplanır.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulur.

prompt_attention_mask (torch.Tensor, *isteğe bağlı*) : Prompt gömme (embeddings) için dikkat maskesi (attention mask). Prompt dizisindeki dolgu (padding) tokenlarını maskelemek için kullanılır. Chroma, tek bir dolgu tokenının maske dışı bırakılmasını gerektirir. Lütfen https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training adresine bakın

negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, *isteğe bağlı*) : Negatif prompt gömme verileri için dikkat maskesi. Negatif prompt dizisindeki dolgu (padding) tokenlarını maskelemek için kullanılır. Chroma, tek bir dolgu tokenının maske dışı bırakılmasını gerektirir. Lütfen https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training adresine bakın
output_type (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"pil"`) : Üretilen görüntünün çıktı biçimi. [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` veya `np.array` arasında seçim yapın.

return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~pipelines.flux.ChromaPipelineOutput` döndürülecek mi?
joint_attention_kwargs (`dict`, *isteğe bağlı*) : Belirtilirse, [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py) içinde `self.processor` altında tanımlanan `AttentionProcessor`'a iletilen bir kwargs sözlüğü.
callback_on_step_end (`Callable`, *isteğe bağlı*) : Çıkarım sırasında her gürültü azaltma adımının sonunda çağrılan bir işlev. İşlev aşağıdaki argümanlarla çağrılır: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs`, `callback_on_step_end_tensor_inputs` tarafından belirtilen tüm tensörlerin listesini içerir.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *isteğe bağlı*) : `callback_on_step_end` işlevi için girdi tensörlerinin listesi. Listede belirtilen tensörler, `callback_kwargs` argümanı olarak geçirilir. Yalnızca pipeline sınıfınızın `._callback_tensor_inputs` özniteliğinde listelenen değişkenleri dahil edebilirsiniz.

max_sequence_length (`int` varsayılanı 512) : `prompt` ile kullanılacak maksimum dizi uzunluğu.

**Dönüş:** `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` veya `tuple`

`return_dict` True ise `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput`, aksi halde bir `tuple`. Bir tuple döndürüldüğünde, ilk öğe üretilen görsellerin listesidir.

Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev.

Örnekler:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import ChromaTransformer2DModel, ChromaImg2ImgPipeline
>>> model_id = "lodestones/Chroma1-HD"
>>> ckpt_path = "https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/blob/main/Chroma1-HD.safetensors"
>>> pipe = ChromaImg2ImgPipeline.from_pretrained(
...     model_id,
...     transformer=transformer,
...     torch_dtype=torch.bfloat16,
... )
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> init_image = load_image(
...     "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
... )
>>> prompt = "a scenic fastasy landscape with a river and mountains in the background, vibrant colors, detailed, high resolution"
>>> negative_prompt = "low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"
>>> image = pipe(prompt, image=init_image, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
>>> image.save("chroma-img2img.png")
```

#### encode_prompt[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, max_sequence_length: int = 512, lora_scale: float | None = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_img2img.py#L291)

**Parametreler:**

prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : kodlanacak istem

negative_prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmemek için kullanılan istem. Tanımlanmadıysa bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (yani `guidance_scale` değeri `1`'den küçükse) yok sayılır.

device : (`torch.device`): torch cihazı

num_images_per_prompt (`int`) : her istem için oluşturulacak görsel sayısı
prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.

lora_scale (`float`, *isteğe bağlı*) : LoRA katmanları yüklendiyse, metin kodlayıcısının tüm LoRA katmanlarına uygulanacak bir lora ölçeği.
## ChromaInpaintPipeline[[diffusers.ChromaInpaintPipeline]]
#### diffusers.ChromaInpaintPipeline[[diffusers.ChromaInpaintPipeline]]
```python
diffusers.ChromaInpaintPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: ChromaTransformer2DModel, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_inpainting.py#L169)
**Parametreler:**
transformer ([ChromaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/chroma_transformer#diffusers.ChromaTransformer2DModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için kullanılan Koşullu Transformer (MMDiT) mimarisi.
scheduler ([DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `transformer` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı.
vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/tr/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Görüntüleri gizil (latent) temsillere kodlamak ve bu temsillerden görüntülere çözmek için kullanılan Varyasyonel Oto-Kodlayıcı (VAE) Modeli.
text_encoder (`CLIPTextModel`) : [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel), özellikle [clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14) varyantı.
text_encoder_2 (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), özellikle [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl) varyantı.
tokenizer (`CLIPTokenizer`) : [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) sınıfının tokenizer'ı.
tokenizer_2 (`T5TokenizerFast`) : [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast) sınıfının ikinci Tokenizer'ı.
Görsel inpainting için Flux hattı.
Referans: https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-labs/
#### __call__[[diffusers.ChromaInpaintPipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None, negative_prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None, true_cfg_scale: float = 1.0, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, mask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, masked_image_latents: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, padding_mask_crop: int | None = None, strength: float = 0.6, num_inference_steps: int = 28, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 7.0, num_images_per_prompt: typing.Optional[int] = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: typing.Optional[typing.List[torch.Tensor]] = None, negative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, negative_ip_adapter_image_embeds: typing.Optional[typing.List[torch.Tensor]] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, output_type: str = 'pil', return_dict: bool = True, joint_attention_kwargs: typing.Optional[typing.Dict[str, typing.Any]] = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, typing.Dict], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: typing.List[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 256, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_inpainting.py#L764)
**Parametreler:**
prompt (`str` veya `List[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt_embeds` geçirilmelidir.
negative_prompt (`str` veya `List[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmemek için kullanılan istem veya istemler. Tanımlanmamışsa bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (yani `guidance_scale` değeri `1`'den büyük olmadığında) yok sayılır.
true_cfg_scale (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1.0) : `true_cfg_scale` > 1 olduğunda ve `negative_prompt` sağlandığında True sınıflandırıcı-ücretsiz yönlendirme (yönlendirme ölçeği) etkinleştirilir.
image (`PipelineImageInput`) : Hattın (pipeline) görüntü girdisi.
mask_image (`PipelineImageInput`) : `image` için maske uygulanacak bir görüntü partisini temsil eden `Image`, numpy dizisi veya tensör. Maskedeki beyaz pikseller yeniden boyanırken siyah pikseller korunur.
masked_image_latents (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Maskeli görüntünün önceden kodlanmış latent temsili. Sağlanmazsa, `mask_image` ve `image` üzerinden hesaplanır.
height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği. En iyi sonuçlar için varsayılan olarak 1024 olarak ayarlanır.
width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği. En iyi sonuçlar için varsayılan olarak 1024 olarak ayarlanır.
padding_mask_crop (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `None`) : Görüntü ve maskelemeye uygulanacak kırpmanın kenar boşluğu boyutu. `None` ise, görüntü ve mask_image'a kırpma uygulanmaz. `padding_mask_crop` `None` değilse, önce görüntü ile aynı en-boy oranına sahip ve tüm maskelenmiş alanı içeren dikdörtgen bir bölge bulunur, ardından bu alan `padding_mask_crop` temel alınarak genişletilir. Ardından görüntü ve mask_image, inpainting için orijinal görüntü boyutuna yeniden boyutlandırılmadan önce genişletilen alana göre kırpılır.
num_inference_steps (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 28) : Gürültü azaltma adım sayısı. Daha fazla gürültü azaltma adımı genellikle daha yavaş çıkarım pahasına daha yüksek kaliteli bir görüntüye yol açar.
sigmas (`List[float]`, *isteğe bağlı*) : `set_timesteps` metodunda `sigmas` argümanını destekleyen zamanlayıcılarla gürültü azaltma süreci için kullanılacak özel sigmalar. Tanımlanmamışsa, `num_inference_steps` geçirildiğinde varsayılan davranış kullanılacaktır.
guidance_scale (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 7.0) : [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598)'de tanımlandığı gibi yönlendirme ölçeği. `guidance_scale`, [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487)'deki 2. denklemindeki `w` olarak tanımlanır. Yönlendirme ölçeği, `guidance_scale > 1` olarak ayarlanarak etkinleştirilir. Daha yüksek yönlendirme ölçeği, genellikle daha düşük görüntü kalitesi pahasına, `prompt` ile yakından ilişkili görüntülerin üretilmesini teşvik eder.
strength (`float, *optional*, varsayılan 0.6) : Kavramsal olarak, referans görüntünün ne kadar dönüştürüleceğini belirtir. 0 ile 1 arasında olmalıdır. image bir başlangıç noktası olarak kullanılacak ve strength değeri arttıkça ona daha fazla gürültü eklenecektir. Gürültü azaltma adımlarının sayısı, başlangıçta eklenen gürültü miktarına bağlıdır. strength 1 olduğunda, eklenen gürültü maksimum olacak ve gürültü azaltma süreci, num_inference_steps içinde belirtilen tam yineleme sayısı boyunca çalışacaktır. Dolayısıyla 1 değeri, image parametresini fiilen yok sayar.
num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı.
generator (`torch.Generator` veya `List[torch.Generator]`, *isteğe bağlı*) : Üretimi deterministik hale getirmek için bir veya bir [torch üreteci](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) listesi.
latents (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi için girdi olarak kullanılacak, Gauss dağılımından örneklenen önceden oluşturulmuş gürültülü latentler. Farklı istemlerle aynı üretimi ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, sağlanan rastgele `generator` kullanılarak örneklem yoluyla bir latent tensörü oluşturulur.
prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.
ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *isteğe bağlı*): IP Adapters ile çalışmak için isteğe bağlı görüntü girişi.
ip_adapter_image_embeds (`List[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) : IP-Adapter için önceden oluşturulmuş gömme vektörleri. IP-adapter sayısı ile aynı uzunlukta bir liste olmalıdır. Her öğe, `(batch_size, num_images, emb_dim)` biçiminde bir tensör olmalıdır. Sağlanmazsa, gömme vektörleri `ip_adapter_image` girdi argümanından hesaplanır.
negative_ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *isteğe bağlı*): IP Adapters ile çalışmak için isteğe bağlı görüntü girişi.
negative_ip_adapter_image_embeds (`List[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) : IP-Adapter için önceden oluşturulmuş gömme vektörleri. IP-adapter sayısı ile aynı uzunlukta bir liste olmalıdır. Her öğe, `(batch_size, num_images, emb_dim)` biçiminde bir tensör olmalıdır. Sağlanmazsa, gömme vektörleri `ip_adapter_image` girdi argümanından hesaplanır.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulur.
prompt_attention_mask (torch.Tensor, *isteğe bağlı*) : Prompt gömme (embeddings) için dikkat maskesi (attention mask). Prompt dizisindeki dolgu (padding) tokenlarını maskelemek için kullanılır. Chroma, tek bir dolgu tokenının maske dışı bırakılmasını gerektirir. Lütfen https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training adresine bakın
negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, *isteğe bağlı*) : Negatif prompt gömme verileri için dikkat maskesi. Negatif prompt dizisindeki dolgu (padding) tokenlarını maskelemek için kullanılır. Chroma, tek bir dolgu tokenının maske dışı bırakılmasını gerektirir. Lütfen https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training adresine bakın
output_type (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"pil"`) : Üretilen görüntünün çıktı biçimi. [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` veya `np.array` arasında seçim yapın.
return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` döndürülecek mi?
joint_attention_kwargs (`dict`, *isteğe bağlı*) : Belirtilirse, [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py) içinde `self.processor` altında tanımlanan `AttentionProcessor`'a iletilen bir kwargs sözlüğü.
callback_on_step_end (`Callable`, *isteğe bağlı*) : Çıkarım sırasında her gürültü azaltma adımının sonunda çağrılan bir işlev. İşlev aşağıdaki argümanlarla çağrılır: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs`, `callback_on_step_end_tensor_inputs` tarafından belirtilen tüm tensörlerin listesini içerir.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`List`, *optional*) : The list of tensor inputs for the `callback_on_step_end` function. The tensors specified in the list will be passed as `callback_kwargs` argument. You will only be able to include variables listed in the `._callback_tensor_inputs` attribute of your pipeline class.
max_sequence_length (`int` varsayılan olarak 256'dir) : `prompt` ile kullanılacak maksimum dizi uzunluğu.
**Dönüş:** `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` veya `tuple`
`return_dict` True ise `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput`, aksi halde bir `tuple`. Bir tuple döndürüldüğünde, ilk öğe üretilen görsellerin listesidir.
Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev.
Örnekler:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import ChromaInpaintPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> pipe = ChromaInpaintPipeline.from_pretrained("lodestones/Chroma1-HD", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench"
>>> img_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo.png"
>>> mask_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo_mask.png"
>>> source = load_image(img_url)
>>> mask = load_image(mask_url)
>>> image = pipe(prompt=prompt, image=source, mask_image=mask).images[0]
>>> image.save("chroma_inpainting.png")
```
#### encode_prompt[[diffusers.ChromaInpaintPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: typing.Union[str, typing.List[str]], negative_prompt: typing.Union[str, typing.List[str], NoneType] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, max_sequence_length: int = 256, lora_scale: bool | None = None)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_inpainting.py#L293)
**Parametreler:**
prompt (`str` veya `List[str]`, *isteğe bağlı*) : kodlanacak istem
negative_prompt (`str` veya `List[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmemek için kullanılan istem. Tanımlanmadıysa bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (yani `guidance_scale` değeri `1`'den küçükse) yok sayılır.

device : (`torch.device`): torch cihazı

num_images_per_prompt (`int`) : her istem için oluşturulacak görsel sayısı
prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.

lora_scale (`float`, *isteğe bağlı*) : LoRA katmanları yüklendiyse, metin kodlayıcısının tüm LoRA katmanlarına uygulanacak bir lora ölçeği.
Xet Storage Details

Size:: 46.4 kB
Xet hash:: 97c85cd959093ca01991c21d98aeb9eb2ee5a51cd04834f55cf288086871ec48
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.