Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files

xet

hf-doc-build/doc / diffusers /main /tr /api /pipelines /cogview4.md

mishig

about 17 hours ago

preview code

download

raw

14.6 kB

#
# Apache Lisansı, 2.0 Sürümü ("Lisans") altında lisanslanmıştır;
# bu dosyayı, Lisansa uygun olarak kullanabilirsiniz.
# Lisansın bir kopyasını şu adresten edinebilirsiniz
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Uygulanabilir yasa gerektirmedikçe veya yazılı olarak anlaşılmadıkça, yazılım
# Lisans kapsamında dağıtılan, "OLDUĞU GİBİ" esasına göre dağıtılır,
# HİÇBİR TÜR AÇIK VEYA ZIMMİ GARANTİ VEYA ŞART İÇERMEZ.
# İzinleri ve
# Lisans kapsamındaki kısıtlamalar.
-->

# CogView4

> [!TIP]
> Scheduler'lar [kılavuzunu](../../using-diffusers/schedulers) inceleyerek scheduler hızı ve kalitesi arasındaki ödünleşimi nasıl keşfedebileceğinizi öğrenin ve aynı bileşenleri birden fazla pipeline'a nasıl verimli bir şekilde yükleyebileceğinizi öğrenmek için [pipeline'lar arasında bileşenleri yeniden kullanma](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines) bölümüne göz atın.

Bu pipeline [zRzRzRzRzRzRzR](https://github.com/zRzRzRzRzRzRzR) tarafından katkı sağlanmıştır. Orijinal kod tabanı [burada](https://huggingface.co/THUDM) bulunabilir. Orijinal ağırlıklar [hf.co/THUDM](https://huggingface.co/THUDM) altında bulunabilir.

## CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

#### diffusers.CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

```python
diffusers.CogView4Pipeline(tokenizer: AutoTokenizer, text_encoder: GlmModel, vae: AutoencoderKL, transformer: CogView4Transformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L137)

**Parametreler:**

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 (`GLMModel`) : Donmuş metin kodlayıcı. CogView4 [glm-4-9b-hf](https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-hf) kullanır.
tokenizer (`PreTrainedTokenizer`) : [PreTrainedTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/tokenizer#transformers.PreTrainedTokenizer) sınıfının tokenizer'ı.
transformer ([CogView4Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/cogview4_transformer2d#diffusers.CogView4Transformer2DModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için metin koşullu bir `CogView4Transformer2DModel`.
scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `transformer` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı.
CogView4 kullanılarak metinden görüntüye üretim için Pipeline.
Bu model [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm pipeline'lar için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, belirli bir cihazda çalıştırma vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.
#### __call__[[diffusers.CogView4Pipeline.__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, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, num_images_per_prompt: 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, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, original_size: tuple[int, int] | None = None, crops_coords_top_left: tuple = (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], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 1024)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L402)
**Parametreler:**
prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmadıysa `prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir.
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 küçükse) yok sayılır.
height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği. Verilmezse 1024 olarak ayarlanır.
width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği. Belirtilmezse 1024 olarak ayarlanır.
num_inference_steps (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `50`) : Gürültü azaltma adım sayısı. Daha fazla gürültü azaltma adımı, genellikle daha yavaş çıkarım pahasına daha yüksek kaliteli bir görüntüye yol açar.
timesteps (`list[int]`, *isteğe bağlı*) : `set_timesteps` metodunda `timesteps` argümanını destekleyen zamanlayıcılarla gürültü azaltma süreci için kullanılacak özel zaman adımları. Tanımlanmamışsa, `num_inference_steps` geçirildiğinde varsayılan davranış kullanılacaktır. Azalan sırada olmalıdır.
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 üzere yönlendirme ölçeği. `guidance_scale`, [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487)'daki 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 oluşturulacak 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.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi için girdi olarak kullanılacak, Gauss dağılımından örneklenmiş önceden oluşturulmuş gürültülü latensler. Farklı istemlerle aynı üretimi ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, sağlanan rastgele `generator` kullanılarak örneklemeye dayalı bir latens tensörü oluşturulur.
prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.
negative_prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş negatif metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulur.
original_size (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (1024, 1024)) : `original_size`, `target_size` ile aynı değilse görüntü, küçültülmüş veya büyütülmüş gibi görünecektir. Belirtilmediği takdirde `original_size` varsayılan olarak `(height, width)` değerini alır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki makalenin 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konumlama (micro-conditioning) bileşenidir.
crops_coords_top_left (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (0, 0)) : `crops_coords_top_left`, `crops_coords_top_left` konumundan aşağıya doğru "kırpılmış" gibi görünen bir görüntü oluşturmak için kullanılabilir. Genellikle iyi merkezlenmiş, uygun görüntüler `crops_coords_top_left` değerini (0, 0) olarak ayarlayarak elde edilir. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki 2.2 bölümünde açıklanan SDXL mikro-konumlama (micro-conditioning) bileşenidir.
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.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput` döndürülecek mi?
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`, varsayılan `224`) : Kodlanmış istemdeki maksimum dizi uzunluğu. Diğer değerlere ayarlanabilir ancak daha kötü sonuçlara yol açabilir.
**Dönüş:** `~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput` veya `tuple`
`return_dict` True ise `~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput`, aksi halde `tuple`. Bir tuple döndürüldüğünde, ilk öğe üretilen görsellerin listesidir.
Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev.
Örnekler:
```python
>>> import torch
>>> from diffusers import CogView4Pipeline

>>> pipe = CogView4Pipeline.from_pretrained("THUDM/CogView4-6B", 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.CogView4Pipeline.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, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L221)
**Parametreler:**
prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : kodlanacak istem
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 küçükse) yok sayılır.

do_classifier_free_guidance (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Sınıflandırıcı serbest yönlendirmenin (classifier free guidance) kullanılıp kullanılmayacağı.
num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için oluşturulması gereken görsel sayısı. Sonuç gömme vektörlerinin yerleştirileceği torch cihazı

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.
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.

device : (`torch.device`, *isteğe bağlı*): torch cihazı

dtype : (`torch.dtype`, *isteğe bağlı*): torch dtype

max_sequence_length (`int`, varsayılan `1024`) : Kodlanmış istemdeki maksimum dizi uzunluğu. Diğer değerlere ayarlanabilir ancak daha kötü sonuçlara yol açabilir.

İsteği metin kodlayıcı gizli durumlarına kodlar.

## CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]
#### diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]
```python
diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_output.py#L10)
**Parametreler:**
images (`list[PIL.Image.Image]` veya `np.ndarray`) : `batch_size` uzunluğunda gürültüsü azaltılmış PIL görselleri listesi veya `(batch_size, height, width, num_channels)` biçiminde numpy dizisi. PIL görselleri veya numpy dizisi, difüzyon hattının gürültüsü azaltılmış görsellerini temsil eder.
CogView3 pipeline'leri için çıktı sınıfı.

Xet Storage Details

Size:: 14.6 kB
Xet hash:: 7f16d075988f5fe967b0007d03f63d5604e3098393418135d4209b855829ffac

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.

	#
	# Apache Lisansı, 2.0 Sürümü ("Lisans") altında lisanslanmıştır;
	# bu dosyayı, Lisansa uygun olarak kullanabilirsiniz.
	# Lisansın bir kopyasını şu adresten edinebilirsiniz
	#
	# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
	#
	# Uygulanabilir yasa gerektirmedikçe veya yazılı olarak anlaşılmadıkça, yazılım
	# Lisans kapsamında dağıtılan, "OLDUĞU GİBİ" esasına göre dağıtılır,
	# HİÇBİR TÜR AÇIK VEYA ZIMMİ GARANTİ VEYA ŞART İÇERMEZ.
	# İzinleri ve
	# Lisans kapsamındaki kısıtlamalar.
	-->

	# CogView4

	> [!TIP]
	> Scheduler'lar [kılavuzunu](../../using-diffusers/schedulers) inceleyerek scheduler hızı ve kalitesi arasındaki ödünleşimi nasıl keşfedebileceğinizi öğrenin ve aynı bileşenleri birden fazla pipeline'a nasıl verimli bir şekilde yükleyebileceğinizi öğrenmek için [pipeline'lar arasında bileşenleri yeniden kullanma](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines) bölümüne göz atın.

	Bu pipeline [zRzRzRzRzRzRzR](https://github.com/zRzRzRzRzRzRzR) tarafından katkı sağlanmıştır. Orijinal kod tabanı [burada](https://huggingface.co/THUDM) bulunabilir. Orijinal ağırlıklar [hf.co/THUDM](https://huggingface.co/THUDM) altında bulunabilir.

	## CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

	#### diffusers.CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

	```python
	diffusers.CogView4Pipeline(tokenizer: AutoTokenizer, text_encoder: GlmModel, vae: AutoencoderKL, transformer: CogView4Transformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
	```

	[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L137)

	Parametreler:

	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 (`GLMModel`) : Donmuş metin kodlayıcı. CogView4 [glm-4-9b-hf](https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-hf) kullanır.

	tokenizer (`PreTrainedTokenizer`) : [PreTrainedTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/tokenizer#transformers.PreTrainedTokenizer) sınıfının tokenizer'ı.

	transformer ([CogView4Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/cogview4_transformer2d#diffusers.CogView4Transformer2DModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için metin koşullu bir `CogView4Transformer2DModel`.

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

	CogView4 kullanılarak metinden görüntüye üretim için Pipeline.

	Bu model [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm pipeline'lar için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, belirli bir cihazda çalıştırma vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

	#### __call__[[diffusers.CogView4Pipeline.__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, sigmas: list[float] \| None = None, guidance_scale: float = 5.0, num_images_per_prompt: 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, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, original_size: tuple[int, int] \| None = None, crops_coords_top_left: tuple = (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], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 1024)
	```

	[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L402)

	Parametreler:

	prompt (`str` veya `list[str]`, isteğe bağlı) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmadıysa `prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir.

	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 küçükse) yok sayılır.

	height (`int`, isteğe bağlı, varsayılan olarak self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği. Verilmezse 1024 olarak ayarlanır.

	width (`int`, isteğe bağlı, varsayılan olarak self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği. Belirtilmezse 1024 olarak ayarlanır.

	num_inference_steps (`int`, isteğe bağlı, varsayılan `50`) : Gürültü azaltma adım sayısı. Daha fazla gürültü azaltma adımı, genellikle daha yavaş çıkarım pahasına daha yüksek kaliteli bir görüntüye yol açar.

	timesteps (`list[int]`, isteğe bağlı) : `set_timesteps` metodunda `timesteps` argümanını destekleyen zamanlayıcılarla gürültü azaltma süreci için kullanılacak özel zaman adımları. Tanımlanmamışsa, `num_inference_steps` geçirildiğinde varsayılan davranış kullanılacaktır. Azalan sırada olmalıdır.

	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 üzere yönlendirme ölçeği. `guidance_scale`, [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487)'daki 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 oluşturulacak 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.FloatTensor`, isteğe bağlı) : Görsel üretimi için girdi olarak kullanılacak, Gauss dağılımından örneklenmiş önceden oluşturulmuş gürültülü latensler. Farklı istemlerle aynı üretimi ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, sağlanan rastgele `generator` kullanılarak örneklemeye dayalı bir latens tensörü oluşturulur.

	prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, isteğe bağlı) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, ör. istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.

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

	original_size (`tuple[int]`, isteğe bağlı, varsayılan (1024, 1024)) : `original_size`, `target_size` ile aynı değilse görüntü, küçültülmüş veya büyütülmüş gibi görünecektir. Belirtilmediği takdirde `original_size` varsayılan olarak `(height, width)` değerini alır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki makalenin 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konumlama (micro-conditioning) bileşenidir.

	crops_coords_top_left (`tuple[int]`, isteğe bağlı, varsayılan (0, 0)) : `crops_coords_top_left`, `crops_coords_top_left` konumundan aşağıya doğru "kırpılmış" gibi görünen bir görüntü oluşturmak için kullanılabilir. Genellikle iyi merkezlenmiş, uygun görüntüler `crops_coords_top_left` değerini (0, 0) olarak ayarlayarak elde edilir. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki 2.2 bölümünde açıklanan SDXL mikro-konumlama (micro-conditioning) bileşenidir.

	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.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput` döndürülecek mi?

	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`, varsayılan `224`) : Kodlanmış istemdeki maksimum dizi uzunluğu. Diğer değerlere ayarlanabilir ancak daha kötü sonuçlara yol açabilir.

	Dönüş: `~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput` veya `tuple`

	`return_dict` True ise `~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput`, aksi halde `tuple`. Bir tuple döndürüldüğünde, ilk öğe üretilen görsellerin listesidir.

	Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev.

	Örnekler:
	```python
	>>> import torch
	>>> from diffusers import CogView4Pipeline

	>>> pipe = CogView4Pipeline.from_pretrained("THUDM/CogView4-6B", 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.CogView4Pipeline.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, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None, max_sequence_length: int = 1024)
	```

	[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L221)

	Parametreler:

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

	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 küçükse) yok sayılır.

	do_classifier_free_guidance (`bool`, isteğe bağlı, varsayılan `True`) : Sınıflandırıcı serbest yönlendirmenin (classifier free guidance) kullanılıp kullanılmayacağı.

	num_images_per_prompt (`int`, isteğe bağlı, varsayılan 1) : Her istem için oluşturulması gereken görsel sayısı. Sonuç gömme vektörlerinin yerleştirileceği torch cihazı

	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.

	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.

	device : (`torch.device`, isteğe bağlı): torch cihazı

	dtype : (`torch.dtype`, isteğe bağlı): torch dtype

	max_sequence_length (`int`, varsayılan `1024`) : Kodlanmış istemdeki maksimum dizi uzunluğu. Diğer değerlere ayarlanabilir ancak daha kötü sonuçlara yol açabilir.

	İsteği metin kodlayıcı gizli durumlarına kodlar.

	## CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]

	#### diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]

	```python
	diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] \| numpy.ndarray)
	```

	[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_output.py#L10)

	Parametreler:

	images (`list[PIL.Image.Image]` veya `np.ndarray`) : `batch_size` uzunluğunda gürültüsü azaltılmış PIL görselleri listesi veya `(batch_size, height, width, num_channels)` biçiminde numpy dizisi. PIL görselleri veya numpy dizisi, difüzyon hattının gürültüsü azaltılmış görsellerini temsil eder.

	CogView3 pipeline'leri için çıktı sınıfı.