Buckets:
| # ControlNetUnion | |
| ControlNetUnionModel, Stable Diffusion XL için ControlNet'in bir uygulamasıdır. | |
| ControlNet modeli, xinsir6 tarafından [ControlNetPlus](https://github.com/xinsir6/ControlNetPlus) ile tanıtıldı. Hesaplama yükünü artırmadan birden çok koşullandırma girdisini destekler. | |
| *10'dan fazla kontrol türünü destekleyebilen ve görsel olarak midjourney ile karşılaştırılabilir yüksek çözünürlüklü görüntüler üretebilen yeni bir mimari tasarladık. Ağ, orijinal ControlNet mimarisine dayanmaktadır; aynı ağ parametresini kullanarak farklı görüntü koşullarını desteklemek için orijinal ControlNet'i genişletmek ve hesaplama offload'ini artırmadan çoklu koşul girişini desteklemek üzere iki yeni modül öneriyoruz. Bu, özellikle görüntüleri detaylı olarak düzenlemek isteyen tasarımcılar için önemlidir; farklı koşullar aynı koşul kodlayıcısını kullanır ve ek hesaplama veya parametre eklenmez.* | |
| ## StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline]] | |
| #### diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline]] | |
| ```python | |
| diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline(vae: AutoencoderKL, text_encoder: CLIPTextModel, text_encoder_2: CLIPTextModelWithProjection, tokenizer: CLIPTokenizer, tokenizer_2: CLIPTokenizer, unet: UNet2DConditionModel, controlnet: diffusers.models.controlnets.controlnet_union.ControlNetUnionModel | list[diffusers.models.controlnets.controlnet_union.ControlNetUnionModel] | tuple[diffusers.models.controlnets.controlnet_union.ControlNetUnionModel] | diffusers.models.controlnets.multicontrolnet_union.MultiControlNetUnionModel, scheduler: KarrasDiffusionSchedulers, force_zeros_for_empty_prompt: bool = True, add_watermarker: bool | None = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_sd_xl.py#L175) | |
| **Parametreler:** | |
| vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/tr/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Görüntüleri latent temsillere kodlamak ve bu temsillerden görüntülere çözmek için kullanılan Varyasyonel Oto-Kodlayıcı (VAE) modeli. | |
| text_encoder ([CLIPTextModel](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)) : Donmuş metin kodlayıcı ([clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14)). | |
| text_encoder_2 ([CLIPTextModelWithProjection](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection)) : İkinci dondurulmuş metin kodlayıcı ([laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k](https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k)). | |
| tokenizer ([CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer)) : Metni belirteçleştirmek için bir `CLIPTokenizer`. | |
| tokenizer_2 ([CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer)) : Metni belirteçleştirmek için bir `CLIPTokenizer`. | |
| unet ([UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için kullanılan bir `UNet2DConditionModel`. | |
| controlnet ([ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel)`) : Provides additional conditioning to the `unet` during the denoising process. | |
| scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `unet` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı. [DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), [LMSDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/lms_discrete#diffusers.LMSDiscreteScheduler) veya [PNDMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/pndm#diffusers.PNDMScheduler) olabilir. | |
| force_zeros_for_empty_prompt (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"True"`) : Negatif istem gömme değerlerinin her zaman 0 olarak ayarlanıp ayarlanmayacağı. Ayrıca `stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1-0` yapılandırmasına da bakın. | |
| add_watermarker (`bool`, *isteğe bağlı*) : Çıktı görsellerini filigranlamak için [invisible_watermark](https://github.com/ShieldMnt/invisible-watermark/) kütüphanesinin kullanılıp kullanılmayacağını belirtir. Tanımlanmamışsa, paket yüklüyse varsayılan olarak `True` olur; aksi halde filigranlayıcı kullanılmaz. | |
| ControlNet yönlendirmesiyle Stable Diffusion XL kullanılarak metinden görüntüye üretim için pipeline. | |
| Bu model [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) sınıfından devralınmıştır. Tüm pipeline'lar için uygulanan genel yöntemlerin (indirme, kaydetme, belirli bir cihazda çalıştırma vb.) belgelerini üst sınıfın dokümantasyonunda bulabilirsiniz. | |
| Pipeline ayrıca aşağıdaki yükleme yöntemlerini devralır: | |
| - Metinsel tersine çevirme gömme yüklemek için [load_textual_inversion()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/textual_inversion#diffusers.loaders.TextualInversionLoaderMixin.load_textual_inversion) | |
| - LoRA ağırlıklarını yüklemek için [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.load_lora_weights) | |
| - LoRA ağırlıklarını kaydetmek için [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.save_lora_weights) | |
| - `.ckpt` dosyalarını yüklemek için [from_single_file()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/single_file#diffusers.loaders.FromSingleFileMixin.from_single_file) | |
| - IP Adapter'ları yüklemek için [load_ip_adapter()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/ip_adapter#diffusers.loaders.IPAdapterMixin.load_ip_adapter) | |
| #### __call__[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline.__call__]] | |
| ```python | |
| __call__(prompt: str | list[str] = None, prompt_2: str | list[str] | None = None, control_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[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 = 50, timesteps: list = None, sigmas: list = None, denoising_end: float | None = None, guidance_scale: float = 5.0, negative_prompt: str | list[str] | None = None, negative_prompt_2: str | list[str] | None = None, num_images_per_prompt: int | None = 1, eta: float = 0.0, 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, pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_pooled_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, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, controlnet_conditioning_scale: float | list[float] = 1.0, guess_mode: bool = False, control_guidance_start: float | list[float] = 0.0, control_guidance_end: float | list[float] = 1.0, control_mode: int | list[int] | list[list[int]] | None = None, original_size: tuple = None, crops_coords_top_left: tuple = (0, 0), target_size: tuple = None, negative_original_size: tuple[int, int] | None = None, negative_crops_coords_top_left: tuple = (0, 0), negative_target_size: tuple[int, int] | None = None, clip_skip: int | 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']) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_sd_xl.py#L976) | |
| **Parametreler:** | |
| prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmadıysa, `prompt_embeds` parametresini iletmeniz gerekir. | |
| prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, her iki metin kodlayıcıda da `prompt` kullanılır. | |
| control_image (`PipelineImageInput` veya `list[PipelineImageInput]`, *isteğe bağlı*) : Üretim sırasında `unet`'e rehberlik sağlamak için sağlanacak ControlNet giriş koşulu. Tür `torch.Tensor` olarak belirtilirse, ControlNet'e olduğu gibi iletilir. `PIL.Image.Image` de bir görüntü olarak kabul edilebilir. Çıktı görüntüsünün boyutları varsayılan olarak `image`'ın boyutlarına eşittir. Yükseklik ve/veya genişlik geçirilirse, `image` buna göre yeniden boyutlandırılır. `init` içinde birden fazla ControlNet belirtilmişse, her bir ControlNet'e girdi olarak doğru şekilde toplu işlenebilmesi için görüntülerin bir liste olarak geçirilmesi gerekir. | |
| height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor`) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği. 512 pikselin altındaki değerler, düşük çözünürlükler üzerinde özellikle ince ayar yapılmamış [stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) ve kontrol noktaları için iyi çalışmaz. | |
| width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor`) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği. [stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) ve düşük çözünürlükler için özel olarak ince ayarlanmamış kontrol noktaları için 512 pikselin altındaki değerler iyi çalışmaz. | |
| 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. | |
| denoising_end (`float`, *isteğe bağlı*) : Belirtilirse, gürültü azaltma sürecinin tamamının, kasıtlı olarak erken sonlandırılmadan önce tamamlanacak kesrini (0.0 ile 1.0 arasında) belirler. Sonuç olarak, zamanlayıcı tarafından seçilen ayrık zaman adımları tarafından belirlenen önemli miktarda gürültüyü koruyan bir örnek döndürülür. [**Görüntü Çıktısını İnce Ayarlama**](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl#refining-the-image-output) bölümünde ayrıntılı olarak açıklanan "Mixture of Denoisers" çoklu boru hattı kurulumunun bir parçası olarak bu boru hattı kullanıldığında, denoising_end parametresinin ideal olarak kullanılması önerilir. | |
| guidance_scale (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 5.0) : Daha yüksek bir guidance scale değeri, modelin metin `prompt`'u ile yakından ilişkili görseller üretmesini teşvik eder; bunun bedeli ise daha düşük görsel kalitedir. Guidance scale, `guidance_scale > 1` olduğunda etkinleşir. | |
| negative_prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimde nelerin dahil edilmeyeceğini yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmadıysa bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresini geçmeniz gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (`guidance_scale < 1`) yok sayılır. | |
| negative_prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimde nelerin dahil edilmeyeceğini yönlendirmek için kullanılan istem veya istemler. Bu, `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilir. Tanımlanmamışsa, `negative_prompt` her iki metin kodlayıcıda da kullanılır. | |
| num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı. | |
| eta (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 0.0) : [DDIM](https://huggingface.co/papers/2010.02502) makalesindeki eta (η) parametresine karşılık gelir. Yalnızca [DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler) için geçerlidir ve diğer zamanlayıcılarda yok sayılır. | |
| generator (`torch.Generator` veya `list[torch.Generator]`, *isteğe bağlı*) : Üretimi deterministik hale getirmek için bir [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html). | |
| latents (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi için girdi olarak kullanılacak, Gauss dağılımından örneklenen önceden oluşturulmuş gürültülü latensler. Farklı istemlerle aynı üretimi ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, sağlanan rastgele `generator` kullanılarak örneklem yoluyla bir latens tensörü oluşturulur. | |
| prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini (istek ağırlıklandırması) kolayca ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından üretilir. | |
| negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif metin gömme değerleri. Metin girdilerini (istek ağırlıklandırması) kolayca ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, `negative_prompt_embeds`, `negative_prompt` girdi argümanından üretilir. | |
| pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini (istek ağırlıklandırması) kolayca ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, havuzlanmış metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından üretilir. | |
| negative_pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini (istek ağırlıklandırması) kolayca ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, havuzlanmış `negative_prompt_embeds`, `negative_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. `do_classifier_free_guidance` `True` olarak ayarlandıysa negatif gömme vektörünü içermelidir. Sağlanmazsa, gömme vektörleri `ip_adapter_image` girdi argümanından hesaplanır. | |
| output_type (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"pil"`) : Üretilen görüntünün çıktı biçimi. `PIL.Image` veya `np.array` arasında seçim yapın. | |
| return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) döndürülüp döndürülmemesi. | |
| cross_attention_kwargs (`dict`, *isteğe bağlı*) : Belirtilirse, [`self.processor`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py) içinde tanımlanan `AttentionProcessor`'ye aktarılan bir kwargs sözlüğü. | |
| controlnet_conditioning_scale (`float` veya `list[float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1.0) : ControlNet çıktıları, orijinal `unet` içindeki artıma eklenmeden önce `controlnet_conditioning_scale` ile çarpılır. `init` içinde birden fazla ControlNet belirtildiyse, ilgili ölçekleri bir liste olarak ayarlayabilirsiniz. | |
| guess_mode (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Tüm istekleri kaldırsanız bile ControlNet kodlayıcı, girdi görüntüsünün içeriğini tanımaya çalışır. 3.0 ile 5.0 arasında bir `guidance_scale` değeri önerilir. | |
| control_guidance_start (`float` veya `list[float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan 0.0) : ControlNet'in uygulamaya başladığı toplam adım yüzdesi. | |
| control_guidance_end (`float` veya `list[float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1.0) : ControlNet'in uygulamayı durdurduğu toplam adım yüzdesi. | |
| control_mode (`int` or `list[int]` or `list[list[int]], *optional*) : The control condition types for the ControlNet. See the ControlNet's model card forinformation on the available control modes. If multiple ControlNets are specified in `init`, control_mode should be a list where each ControlNet should have its corresponding control mode list. Should reflect the order of conditions in control_image. | |
| 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. | |
| target_size (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (1024, 1024)) : Çoğu durumda, `target_size` üretilen görüntünün istenen yükseklik ve genişliğine ayarlanmalıdır. Belirtilmezse varsayılan olarak `(height, width)` olur. [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. | |
| negative_original_size (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (1024, 1024)) : Belirli bir görüntü çözünürlüğüne dayalı olarak üretim sürecini olumsuz koşullandırmak için kullanılır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki makalenin 2.2 bölümünde açıklanan SDXL mikro-konşullandırmasının bir parçasıdır. Daha fazla bilgi için bu sorun başlığına bakın: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/4208. | |
| negative_crops_coords_top_left (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (0, 0)) : Belirli bir kırpma koordinatına dayalı olarak üretim sürecini negatif olarak koşullandırmak için kullanılır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki makalenin 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konşullandırmasının bir parçasıdır. Daha fazla bilgi için bu sorun konusuna bakın: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/4208. | |
| negative_target_size (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (1024, 1024)) : Hedef bir görüntü çözünürlüğüne dayalı olarak üretim sürecini olumsuz koşullandırmak için kullanılır. Çoğu durumda `target_size` ile aynı olmalıdır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki makalenin 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konşullandırmasının bir parçasıdır. Daha fazla bilgi için bu sorun başlığına bakın: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/4208. | |
| clip_skip (`int`, *isteğe bağlı*) : Prompt gömme hesaplamaları sırasında CLIP'ten atlanacak katman sayısı. 1 değeri, prompt gömme hesaplamaları için son öncesi katmanın çıktısının kullanılacağı anlamına gelir. | |
| callback_on_step_end (`Callable`, `PipelineCallback`, `MultiPipelineCallbacks`, *opsiyonel*) : Çıkarım sırasında her gürültü azaltma adımının sonunda çağrılan, `PipelineCallback` veya `MultiPipelineCallbacks` alt sınıfı olan bir fonksiyon. 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 belirtildiği üzere tüm tensörlerin listesini içerecektir. | |
| 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. | |
| **Dönüş:** [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) veya `tuple` | |
| `return_dict` `True` ise [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) döndürülür, aksi halde çıktı görüntülerini içeren bir `tuple` döndürülür. | |
| Üretim için pipeline'ın çağrı fonksiyonu. | |
| Örnekler: | |
| ```py | |
| >>> # !pip install controlnet_aux | |
| >>> from controlnet_aux import LineartAnimeDetector | |
| >>> from diffusers import StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline, ControlNetUnionModel, AutoencoderKL | |
| >>> from diffusers.utils import load_image | |
| >>> import torch | |
| >>> prompt = "A cat" | |
| >>> # download an image | |
| >>> image = load_image( | |
| ... "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/kandinsky/cat.png" | |
| ... ).resize((1024, 1024)) | |
| >>> # initialize the models and pipeline | |
| >>> controlnet = ControlNetUnionModel.from_pretrained( | |
| ... "xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0", torch_dtype=torch.float16 | |
| ... ) | |
| >>> vae = AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", torch_dtype=torch.float16) | |
| >>> pipe = StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline.from_pretrained( | |
| ... "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", | |
| ... controlnet=controlnet, | |
| ... vae=vae, | |
| ... torch_dtype=torch.float16, | |
| ... variant="fp16", | |
| ... ) | |
| >>> pipe.enable_model_cpu_offload() | |
| >>> # prepare image | |
| >>> processor = LineartAnimeDetector.from_pretrained("lllyasviel/Annotators") | |
| >>> controlnet_img = processor(image, output_type="pil") | |
| >>> # generate image | |
| >>> image = pipe(prompt, control_image=[controlnet_img], control_mode=[3], height=1024, width=1024).images[0] | |
| ``` | |
| #### encode_prompt[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline.encode_prompt]] | |
| ```python | |
| encode_prompt(prompt: str, prompt_2: str | None = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str | None = None, negative_prompt_2: str | None = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, lora_scale: float | None = None, clip_skip: int | None = None) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_sd_xl.py#L291) | |
| **Parametreler:** | |
| prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : kodlanacak istem | |
| prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, her iki metin kodlayıcıda `prompt` kullanılır | |
| device : (`torch.device`): torch cihazı | |
| num_images_per_prompt (`int`) : her istem için oluşturulacak görsel sayısı | |
| do_classifier_free_guidance (`bool`) : sınıflandırıcı serbest yönlendirmenin (classifier free guidance) kullanılıp kullanılmayacağı | |
| 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. | |
| negative_prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek negatif istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, `negative_prompt` her iki metin kodlayıcıda da kullanılır | |
| 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. | |
| pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur. | |
| negative_pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulacaktır. | |
| lora_scale (`float`, *isteğe bağlı*) : LoRA katmanları yüklendiyse, metin kodlayıcısının tüm LoRA katmanlarına uygulanacak bir lora ölçeği. | |
| clip_skip (`int`, *isteğe bağlı*) : Prompt gömme hesaplamaları sırasında CLIP'ten atlanacak katman sayısı. 1 değeri, prompt gömme hesaplamaları için son öncesi katmanın çıktısının kullanılacağı anlamına gelir. | |
| İsteği metin kodlayıcı gizli durumlarına kodlar. | |
| #### get_guidance_scale_embedding[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline.get_guidance_scale_embedding]] | |
| ```python | |
| get_guidance_scale_embedding(w: Tensor, embedding_dim: int = 512, dtype: dtype = torch.float32) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_sd_xl.py#L915) | |
| **Parametreler:** | |
| w (`torch.Tensor`) : Belirtilen bir yönlendirme ölçeğiyle gömme vektörleri üretir; bu vektörler daha sonra zaman adımları gömmelerini zenginleştirmek için kullanılır. | |
| embedding_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 512) : Üretilecek gömme boyutu. | |
| dtype (`torch.dtype`, *isteğe bağlı*, varsayılan `torch.float32`) : Üretilen gömme (embedding) verilerinin veri türü. | |
| **Dönüş:** `torch.Tensor` | |
| `(len(w), embedding_dim)` biçiminde gömme vektörleri. | |
| https://github.com/google-research/vdm/blob/dc27b98a554f65cdc654b800da5aa1846545d41b/model_vdm.py#L298 adresine bakın | |
| ## StableDiffusionXLControlNetUnionImg2ImgPipeline[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionImg2ImgPipeline]] | |
| #### diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionImg2ImgPipeline[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionImg2ImgPipeline]] | |
| ```python | |
| diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionImg2ImgPipeline(vae: AutoencoderKL, text_encoder: CLIPTextModel, text_encoder_2: CLIPTextModelWithProjection, tokenizer: CLIPTokenizer, tokenizer_2: CLIPTokenizer, unet: UNet2DConditionModel, controlnet: diffusers.models.controlnets.controlnet_union.ControlNetUnionModel | list[diffusers.models.controlnets.controlnet_union.ControlNetUnionModel] | tuple[diffusers.models.controlnets.controlnet_union.ControlNetUnionModel] | diffusers.models.controlnets.multicontrolnet_union.MultiControlNetUnionModel, scheduler: KarrasDiffusionSchedulers, requires_aesthetics_score: bool = False, force_zeros_for_empty_prompt: bool = True, add_watermarker: bool | None = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_sd_xl_img2img.py#L188) | |
| **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 (`CLIPTextModel`) : Donmuş metin kodlayıcı. Stable Diffusion, [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)'in metin bölümünü, özellikle de [clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14) varyantını kullanır. | |
| text_encoder_2 (` CLIPTextModelWithProjection`) : İkinci dondurulmuş metin kodlayıcı. Stable Diffusion XL, [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection)'in metin ve havuz (pool) bölümünü, özellikle de [laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k](https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k) varyantını kullanır. | |
| tokenizer (`CLIPTokenizer`) : [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.0/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) sınıfının tokenizer'ı. | |
| tokenizer_2 (`CLIPTokenizer`) : [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.0/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) sınıfının ikinci Tokenizer'ı. | |
| unet ([UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için koşullu U-Net mimarisi. | |
| controlnet ([ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel)) : Gürültü azaltma sürecinde unet'e ek koşullandırma sağlar. | |
| scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `unet` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı. [DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), [LMSDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/lms_discrete#diffusers.LMSDiscreteScheduler) veya [PNDMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/pndm#diffusers.PNDMScheduler) olabilir. | |
| requires_aesthetics_score (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"False"`) : `unet`'in çıkarım sırasında `aesthetic_score` koşulunun geçirilmesini gerektirip gerektirmediğini belirtir. Ayrıca `stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1-0` yapılandırmasına da bakın. | |
| force_zeros_for_empty_prompt (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"True"`) : Negatif prompt gömme değerlerinin her zaman 0 olarak ayarlanıp ayarlanmayacağı. Ayrıca `stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1-0` yapılandırmasına da bakın. | |
| add_watermarker (`bool`, *isteğe bağlı*) : Çıktı görsellerini filigranlamak için [invisible_watermark kütüphanesinin](https://github.com/ShieldMnt/invisible-watermark/) kullanılıp kullanılmayacağını belirtir. Tanımlanmamışsa, paket yüklüyse varsayılan olarak True olur, aksi halde filigranlayıcı kullanılmaz. | |
| feature_extractor ([CLIPImageProcessor](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor)) : Üretilen görüntülerden özellik çıkarmak için kullanılan `CLIPImageProcessor`; `safety_checker` girdileri olarak kullanılır. | |
| ControlNet yönlendirmesiyle Stable Diffusion XL kullanarak görüntüden 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. | |
| Pipeline ayrıca aşağıdaki yükleme yöntemlerini devralır: | |
| - Metinsel tersine çevirme gömme yüklemek için [load_textual_inversion()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/textual_inversion#diffusers.loaders.TextualInversionLoaderMixin.load_textual_inversion) | |
| - LoRA ağırlıklarını yüklemek için [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.load_lora_weights) | |
| - LoRA ağırlıklarını kaydetmek için [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.save_lora_weights) | |
| - IP Adapter'ları yüklemek için [load_ip_adapter()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/ip_adapter#diffusers.loaders.IPAdapterMixin.load_ip_adapter) | |
| #### __call__[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionImg2ImgPipeline.__call__]] | |
| ```python | |
| __call__(prompt: str | list[str] = None, prompt_2: 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]] = None, control_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[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, strength: float = 0.8, num_inference_steps: int = 50, guidance_scale: float = 5.0, negative_prompt: str | list[str] | None = None, negative_prompt_2: str | list[str] | None = None, num_images_per_prompt: int | None = 1, eta: float = 0.0, 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, pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_pooled_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, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, controlnet_conditioning_scale: float | list[float] = 0.8, guess_mode: bool = False, control_guidance_start: float | list[float] = 0.0, control_guidance_end: float | list[float] = 1.0, control_mode: int | list[int] | list[list[int]] | None = None, original_size: tuple = None, crops_coords_top_left: tuple = (0, 0), target_size: tuple = None, negative_original_size: tuple[int, int] | None = None, negative_crops_coords_top_left: tuple = (0, 0), negative_target_size: tuple[int, int] | None = None, aesthetic_score: float = 6.0, negative_aesthetic_score: float = 2.5, clip_skip: int | 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'], **kwargs) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_sd_xl_img2img.py#L1068) | |
| **Parametreler:** | |
| prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt_embeds` geçirilmelidir. | |
| prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, her iki metin kodlayıcıda `prompt` kullanılır | |
| image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]`, `list[np.ndarray]`, : `list[list[torch.Tensor]]`, `list[list[np.ndarray]]` veya `list[list[PIL.Image.Image]]`): Başlangıç görüntüsü, görüntü oluşturma sürecinin başlangıç noktası olarak kullanılacaktır. Latent'ler doğrudan geçiriliyorsa, `image` olarak görüntü latent'lerini de kabul edebilir; bu durumda yeniden kodlanmaz. | |
| control_image (`PipelineImageInput` veya `list[PipelineImageInput]`, *isteğe bağlı*) : Üretim sırasında `unet`'e rehberlik sağlamak için sağlanacak ControlNet giriş koşulu. Tür `torch.Tensor` olarak belirtilirse, ControlNet'e olduğu gibi iletilir. `PIL.Image.Image` de bir görüntü olarak kabul edilebilir. Çıktı görüntüsünün boyutları varsayılan olarak `image`'ın boyutlarına eşittir. Yükseklik ve/veya genişlik geçirilirse, `image` buna göre yeniden boyutlandırılır. `init` içinde birden fazla ControlNet belirtilmişse, her bir ControlNet'e girdi olarak doğru şekilde toplu işlenebilmesi için görüntülerin bir liste olarak geçirilmesi gerekir. | |
| height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak control_image boyutu) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği. [stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) ve düşük çözünürlükler için özel olarak ince ayarlanmamış checkpoint'ler için 512 pikselin altındaki değerler iyi çalışmaz. | |
| width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak control_image boyutu) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği. [stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) ve düşük çözünürlükler için özel olarak ince ayarlanmamış checkpoint'ler için 512 pikselin altındaki değerler iyi çalışmaz. | |
| strength (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.8) : Referans `image`'in dönüştürülme derecesini belirtir. 0 ile 1 arasında olmalıdır. `image` bir başlangıç noktası olarak kullanılır ve `strength` değeri arttıkça daha fazla gürültü eklenir. Gürültü azaltma adımlarının sayısı, başlangıçta eklenen gürültü miktarına bağlıdır. `strength` 1 olduğunda eklenen gürültü maksimumdur ve gürültü azaltma süreci, `num_inference_steps` içinde belirtilen tam tekrar sayısı kadar çalışır. 1 değeri, `image`'ı fiilen yok sayar. | |
| 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. | |
| guidance_scale (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 7.5) : [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. | |
| 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. | |
| negative_prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek negatif istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, `negative_prompt` her iki metin kodlayıcıda da kullanılır | |
| num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı. | |
| eta (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 0.0) : DDIM makalesindeki eta (η) parametresine karşılık gelir: https://huggingface.co/papers/2010.02502. Yalnızca [schedulers.DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler) için geçerlidir, diğerlerinde yok sayılır. | |
| 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. | |
| 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. | |
| pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur. | |
| negative_pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulacaktır. | |
| 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. `do_classifier_free_guidance` `True` olarak ayarlandıysa negatif gömme vektörünü içermelidir. Sağlanmazsa, gömme vektörleri `ip_adapter_image` girdi argümanından hesaplanır. | |
| 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 [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) döndürülüp döndürülmemesi. | |
| cross_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. | |
| controlnet_conditioning_scale (`float` veya `list[float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1.0) : ControlNet çıktıları, orijinal `unet` içindeki artıma eklenmeden önce `controlnet_conditioning_scale` ile çarpılır. `init` içinde birden fazla ControlNet belirtildiyse, ilgili ölçekleri bir liste olarak ayarlayabilirsiniz. | |
| guess_mode (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Bu modda, tüm istekleri (prompts) kaldırsanız bile ControlNet kodlayıcısı, girdi görüntüsünün içeriğini en iyi şekilde tanımaya çalışır. `guidance_scale` için 3.0 ile 5.0 arası değerler önerilir. | |
| control_guidance_start (`float` veya `list[float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan 0.0) : ControlNet'in uygulamaya başladığı toplam adım yüzdesi. | |
| control_guidance_end (`float` veya `list[float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1.0) : ControlNet'in uygulamayı durdurduğu toplam adım yüzdesi. | |
| control_mode (`int` or `list[int]` or `list[list[int]], *optional*) : The control condition types for the ControlNet. See the ControlNet's model card forinformation on the available control modes. If multiple ControlNets are specified in `init`, control_mode should be a list where each ControlNet should have its corresponding control mode list. Should reflect the order of conditions in control_image | |
| 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. | |
| target_size (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (1024, 1024)) : Çoğu durumda, `target_size` üretilen görüntünün istenen yükseklik ve genişliğine ayarlanmalıdır. Belirtilmezse varsayılan olarak `(height, width)` olur. [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. | |
| negative_original_size (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (1024, 1024)) : Belirli bir görüntü çözünürlüğüne dayalı olarak üretim sürecini olumsuz koşullandırmak için kullanılır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki makalenin 2.2 bölümünde açıklanan SDXL mikro-konşullandırmasının bir parçasıdır. Daha fazla bilgi için bu sorun başlığına bakın: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/4208. | |
| negative_crops_coords_top_left (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (0, 0)) : Belirli bir kırpma koordinatına dayalı olarak üretim sürecini negatif olarak koşullandırmak için kullanılır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki makalenin 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konşullandırmasının bir parçasıdır. Daha fazla bilgi için bu sorun konusuna bakın: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/4208. | |
| negative_target_size (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (1024, 1024)) : Hedef bir görüntü çözünürlüğüne dayalı olarak üretim sürecini olumsuz koşullandırmak için kullanılır. Çoğu durumda `target_size` ile aynı olmalıdır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki makalenin 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konşullandırmasının bir parçasıdır. Daha fazla bilgi için bu sorun başlığına bakın: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/4208. | |
| aesthetic_score (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 6.0) : Pozitif metin koşulunu etkileyerek üretilen görüntünün estetik puanını simüle etmek için kullanılır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konumlama (micro-conditioning) bileşenidir. | |
| negative_aesthetic_score (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 2.5) : [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konumlama (micro-conditioning) bileşenidir. Negatif metin koşulunu etkileyerek üretilen görüntünün estetik puanını simüle etmek için kullanılabilir. | |
| clip_skip (`int`, *isteğe bağlı*) : Prompt gömme hesaplamaları sırasında CLIP'ten atlanacak katman sayısı. 1 değeri, prompt gömme hesaplamaları için son öncesi katmanın çıktısının kullanılacağı anlamına gelir. | |
| callback_on_step_end (`Callable`, `PipelineCallback`, `MultiPipelineCallbacks`, *opsiyonel*) : Çıkarım sırasında her gürültü azaltma adımının sonunda çağrılan, `PipelineCallback` veya `MultiPipelineCallbacks` alt sınıfı olan bir fonksiyon. 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 belirtildiği üzere tüm tensörlerin listesini içerecektir. | |
| 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. | |
| **Dönüş:** [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) veya `tuple` | |
| `return_dict` True ise [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput), aksi halde çıktı görüntülerini içeren bir `tuple`. | |
| Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev. | |
| Örnekler: | |
| ```py | |
| # !pip install controlnet_aux | |
| from diffusers import ( | |
| StableDiffusionXLControlNetUnionImg2ImgPipeline, | |
| ControlNetUnionModel, | |
| AutoencoderKL, | |
| ) | |
| from diffusers.utils import load_image | |
| import torch | |
| from PIL import Image | |
| import numpy as np | |
| prompt = "A cat" | |
| # download an image | |
| image = load_image( | |
| "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/kandinsky/cat.png" | |
| ) | |
| # initialize the models and pipeline | |
| controlnet = ControlNetUnionModel.from_pretrained( | |
| "brad-twinkl/controlnet-union-sdxl-1.0-promax", torch_dtype=torch.float16 | |
| ) | |
| vae = AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", torch_dtype=torch.float16) | |
| pipe = StableDiffusionXLControlNetUnionImg2ImgPipeline.from_pretrained( | |
| "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", | |
| controlnet=controlnet, | |
| vae=vae, | |
| torch_dtype=torch.float16, | |
| variant="fp16", | |
| ).to("cuda") | |
| # `enable_model_cpu_offload` is not recommended due to multiple generations | |
| height = image.height | |
| width = image.width | |
| ratio = np.sqrt(1024.0 * 1024.0 / (width * height)) | |
| # 3 * 3 upscale correspond to 16 * 3 multiply, 2 * 2 correspond to 16 * 2 multiply and so on. | |
| scale_image_factor = 3 | |
| base_factor = 16 | |
| factor = scale_image_factor * base_factor | |
| W, H = int(width * ratio) // factor * factor, int(height * ratio) // factor * factor | |
| image = image.resize((W, H)) | |
| target_width = W // scale_image_factor | |
| target_height = H // scale_image_factor | |
| images = [] | |
| crops_coords_list = [ | |
| (0, 0), | |
| (0, width // 2), | |
| (height // 2, 0), | |
| (width // 2, height // 2), | |
| 0, | |
| 0, | |
| 0, | |
| 0, | |
| 0, | |
| ] | |
| for i in range(scale_image_factor): | |
| for j in range(scale_image_factor): | |
| left = j * target_width | |
| top = i * target_height | |
| right = left + target_width | |
| bottom = top + target_height | |
| cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom)) | |
| cropped_image = cropped_image.resize((W, H)) | |
| images.append(cropped_image) | |
| # set ControlNetUnion input | |
| result_images = [] | |
| for sub_img, crops_coords in zip(images, crops_coords_list): | |
| new_width, new_height = W, H | |
| out = pipe( | |
| prompt=[prompt] * 1, | |
| image=sub_img, | |
| control_image=[sub_img], | |
| control_mode=[6], | |
| width=new_width, | |
| height=new_height, | |
| num_inference_steps=30, | |
| crops_coords_top_left=(W, H), | |
| target_size=(W, H), | |
| original_size=(W * 2, H * 2), | |
| ) | |
| result_images.append(out.images[0]) | |
| new_im = Image.new("RGB", (new_width * scale_image_factor, new_height * scale_image_factor)) | |
| new_im.paste(result_images[0], (0, 0)) | |
| new_im.paste(result_images[1], (new_width, 0)) | |
| new_im.paste(result_images[2], (new_width * 2, 0)) | |
| new_im.paste(result_images[3], (0, new_height)) | |
| new_im.paste(result_images[4], (new_width, new_height)) | |
| new_im.paste(result_images[5], (new_width * 2, new_height)) | |
| new_im.paste(result_images[6], (0, new_height * 2)) | |
| new_im.paste(result_images[7], (new_width, new_height * 2)) | |
| new_im.paste(result_images[8], (new_width * 2, new_height * 2)) | |
| ``` | |
| #### encode_prompt[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionImg2ImgPipeline.encode_prompt]] | |
| ```python | |
| encode_prompt(prompt: str, prompt_2: str | None = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str | None = None, negative_prompt_2: str | None = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, lora_scale: float | None = None, clip_skip: int | None = None) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_sd_xl_img2img.py#L310) | |
| **Parametreler:** | |
| prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : kodlanacak istem | |
| prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, her iki metin kodlayıcıda `prompt` kullanılır | |
| device : (`torch.device`): torch cihazı | |
| num_images_per_prompt (`int`) : her istem için oluşturulacak görsel sayısı | |
| do_classifier_free_guidance (`bool`) : sınıflandırıcı serbest yönlendirmenin (classifier free guidance) kullanılıp kullanılmayacağı | |
| 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. | |
| negative_prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek negatif istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, `negative_prompt` her iki metin kodlayıcıda da kullanılır | |
| 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. | |
| pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur. | |
| negative_pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulacaktır. | |
| lora_scale (`float`, *isteğe bağlı*) : LoRA katmanları yüklendiyse, metin kodlayıcısının tüm LoRA katmanlarına uygulanacak bir lora ölçeği. | |
| clip_skip (`int`, *isteğe bağlı*) : Prompt gömme hesaplamaları sırasında CLIP'ten atlanacak katman sayısı. 1 değeri, prompt gömme hesaplamaları için son öncesi katmanın çıktısının kullanılacağı anlamına gelir. | |
| İsteği metin kodlayıcı gizli durumlarına kodlar. | |
| ## StableDiffusionXLControlNetUnionInpaintPipeline[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionInpaintPipeline]] | |
| #### diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionInpaintPipeline[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionInpaintPipeline]] | |
| ```python | |
| diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionInpaintPipeline(vae: AutoencoderKL, text_encoder: CLIPTextModel, text_encoder_2: CLIPTextModelWithProjection, tokenizer: CLIPTokenizer, tokenizer_2: CLIPTokenizer, unet: UNet2DConditionModel, controlnet: diffusers.models.controlnets.controlnet_union.ControlNetUnionModel | list[diffusers.models.controlnets.controlnet_union.ControlNetUnionModel] | tuple[diffusers.models.controlnets.controlnet_union.ControlNetUnionModel] | diffusers.models.controlnets.multicontrolnet_union.MultiControlNetUnionModel, scheduler: KarrasDiffusionSchedulers, requires_aesthetics_score: bool = False, force_zeros_for_empty_prompt: bool = True, add_watermarker: bool | None = None, feature_extractor: transformers.models.clip.image_processing_pil_clip.CLIPImageProcessorPil | None = None, image_encoder: transformers.models.clip.modeling_clip.CLIPVisionModelWithProjection | None = None) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_inpaint_sd_xl.py#L160) | |
| **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 (`CLIPTextModel`) : Donmuş metin kodlayıcı. Stable Diffusion XL, [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)'in metin bölümünü, özellikle de [clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14) varyantını kullanır. | |
| text_encoder_2 (` CLIPTextModelWithProjection`) : İkinci dondurulmuş metin kodlayıcı. Stable Diffusion XL, [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection)'in metin ve havuz (pool) bölümünü, özellikle de [laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k](https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k) varyantını kullanır. | |
| tokenizer (`CLIPTokenizer`) : [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.0/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) sınıfının tokenizer'ı. | |
| tokenizer_2 (`CLIPTokenizer`) : [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.0/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) sınıfının ikinci Tokenizer'ı. | |
| unet ([UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için koşullu U-Net mimarisi. | |
| scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `unet` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı. [DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), [LMSDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/lms_discrete#diffusers.LMSDiscreteScheduler) veya [PNDMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/pndm#diffusers.PNDMScheduler) olabilir. | |
| Stable Diffusion XL 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. | |
| Pipeline ayrıca aşağıdaki yükleme yöntemlerini devralır: | |
| - Metinsel tersine çevirme gömme yüklemek için [load_textual_inversion()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/textual_inversion#diffusers.loaders.TextualInversionLoaderMixin.load_textual_inversion) | |
| - LoRA ağırlıklarını yüklemek için [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.load_lora_weights) | |
| - LoRA ağırlıklarını kaydetmek için [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.save_lora_weights) | |
| - `.ckpt` dosyalarını yüklemek için [from_single_file()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/single_file#diffusers.loaders.FromSingleFileMixin.from_single_file) | |
| - IP Adapter'ları yüklemek için [load_ip_adapter()](/docs/diffusers/main/tr/api/loaders/ip_adapter#diffusers.loaders.IPAdapterMixin.load_ip_adapter) | |
| #### __call__[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionInpaintPipeline.__call__]] | |
| ```python | |
| __call__(prompt: str | list[str] = None, prompt_2: 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]] = None, mask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, control_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[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 = 0.9999, num_inference_steps: int = 50, denoising_start: float | None = None, denoising_end: float | None = None, guidance_scale: float = 5.0, negative_prompt: str | list[str] | None = None, negative_prompt_2: str | list[str] | None = None, num_images_per_prompt: int | None = 1, eta: float = 0.0, 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, 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, pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, controlnet_conditioning_scale: float | list[float] = 1.0, guess_mode: bool = False, control_guidance_start: float | list[float] = 0.0, control_guidance_end: float | list[float] = 1.0, control_mode: int | list[int] | list[list[int]] | None = None, guidance_rescale: float = 0.0, original_size: tuple = None, crops_coords_top_left: tuple = (0, 0), target_size: tuple = None, aesthetic_score: float = 6.0, negative_aesthetic_score: float = 2.5, clip_skip: int | 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'], **kwargs) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_inpaint_sd_xl.py#L1146) | |
| **Parametreler:** | |
| prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt_embeds` geçirilmelidir. | |
| prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, her iki metin kodlayıcıda `prompt` kullanılır | |
| image (`PIL.Image.Image`) : `Image`, veya inpainting yapılacak bir görüntü partisini temsil eden tensör, *yani* görüntünün bazı kısımları `mask_image` ile maskeleme altına alınır ve `prompt`’a göre yeniden boyanır. | |
| mask_image (`PIL.Image.Image`) : `Image` veya bir görüntü grubunu temsil eden tensör, `image` için maske olarak kullanılacak. Maske içindeki beyaz pikseller yeniden boyanacak, siyah pikseller ise korunacaktır. `mask_image` bir PIL görüntüsü ise, kullanılmadan önce tek kanala (parlaklık) dönüştürülür. Tensör ise 3 yerine tek renk kanalı (L) içermelidir; bu durumda beklenen şekil `(B, H, W, 1)` olur. | |
| control_image (`PipelineImageInput` veya `list[PipelineImageInput]`, *isteğe bağlı*) : Üretim sırasında `unet`'e rehberlik sağlamak için sağlanacak ControlNet giriş koşulu. Tür `torch.Tensor` olarak belirtilirse, ControlNet'e olduğu gibi iletilir. `PIL.Image.Image` de bir görüntü olarak kabul edilebilir. Çıktı görüntüsünün boyutları varsayılan olarak `image`'ın boyutlarına eşittir. Yükseklik ve/veya genişlik geçirilirse, `image` buna göre yeniden boyutlandırılır. `init` içinde birden fazla ControlNet belirtilmişse, her bir ControlNet'e girdi olarak doğru şekilde toplu işlenebilmesi için görüntülerin bir liste olarak geçirilmesi gerekir. | |
| height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan: self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği. | |
| width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan: self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği. | |
| 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` değerine göre genişletilir. Ardından görüntü ve mask_image, inpainting için orijinal görüntü boyutuna yeniden boyutlandırılmadan önce genişletilen alana göre kırpılır. Bu, maskelenmiş alanın küçükken görüntünün büyük olması ve inpainting için alakasız bilgiler (örneğin arka plan) içermesi durumunda faydalıdır. | |
| strength (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.9999) : Kavramsal olarak, referans `image`'in maskelenmiş kısmının 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`'de belirtilen tam yineleme sayısı kadar çalışacaktır. Dolayısıyla 1 değeri, referans `image`'in maskelenmiş kısmını fiilen yok sayar. `denoising_start`'in bir tamsayı olarak tanımlandığı durumlarda, `strength` değerinin yoksayılacağını unutmayın. | |
| 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. | |
| denoising_start (`float`, *isteğe bağlı*) : Belirtilirse, gürültü azaltma sürecinin başlatılmadan önce atlanacak oranını (0.0 ile 1.0 arasında) gösterir. Sonuç olarak, gürültü azaltma sürecinin ilk kısmı atlanır ve geçirilen `image`'in kısmen gürültüsü azaltılmış bir görüntü olduğu varsayılır. Dikkat edin, bu parametre belirtildiğinde strength yok sayılır. `denoising_start` parametresi, [**Görüntü Çıktısını İnce Ayarlama**](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl#refining-the-image-output) bölümünde ayrıntılandırıldığı gibi, bu hattın "Mixture of Denoisers" çoklu hat kurulumuna entegre edildiğinde özellikle faydalıdır. | |
| denoising_end (`float`, *isteğe bağlı*) : Belirtilirse, gürültü azaltma sürecinin tamamının, kasıtlı olarak erken sonlandırılmadan önce tamamlanacak kesrini (0.0 ile 1.0 arasında) belirler. Sonuç olarak, döndürülen örnek hâlâ önemli miktarda gürültü içerecektir (yaklaşık olarak zaman adımlarının son %20'si hâlâ gerekli) ve zamanlayıcının yalnızca son %20'sini gürültüden arındırması için `denoising_start` değeri 0.8 olarak ayarlanmış bir ardıl boru hattıyla gürültüden arındırılmalıdır. [**Görüntü Çıktısını İnce Ayarlama**](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl#refining-the-image-output) bölümünde ayrıntılı olarak açıklanan "Mixture of Denoisers" çoklu boru hattı kurulumunun bir parçası oluşturduğunda, denoising_end parametresi ideal olarak bu durumda kullanılmalıdır. | |
| guidance_scale (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 7.5) : [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. | |
| 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. | |
| negative_prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek negatif istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, `negative_prompt` her iki metin kodlayıcıda da kullanılır | |
| 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. | |
| 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. `do_classifier_free_guidance` `True` olarak ayarlandıysa negatif gömme vektörünü içermelidir. Sağlanmazsa, gömme vektörleri `ip_adapter_image` girdi argümanından hesaplanır. | |
| pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur. | |
| negative_pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulacaktır. | |
| num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı. | |
| eta (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 0.0) : DDIM makalesindeki eta (η) parametresine karşılık gelir: https://huggingface.co/papers/2010.02502. Yalnızca [schedulers.DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler) için geçerlidir, diğerlerinde yok sayılır. | |
| generator (`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. | |
| 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 [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) döndürülüp döndürülmemesi. | |
| cross_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. | |
| controlnet_conditioning_scale (`float` veya `list[float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1.0) : ControlNet çıktıları, orijinal `unet` içindeki artıma eklenmeden önce `controlnet_conditioning_scale` ile çarpılır. `init` içinde birden fazla ControlNet belirtildiyse, ilgili ölçekleri bir liste olarak ayarlayabilirsiniz. | |
| guess_mode (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Tüm istekleri kaldırsanız bile ControlNet kodlayıcı, girdi görüntüsünün içeriğini tanımaya çalışır. 3.0 ile 5.0 arasında bir `guidance_scale` değeri önerilir. | |
| control_guidance_start (`float` veya `list[float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan 0.0) : ControlNet'in uygulamaya başladığı toplam adım yüzdesi. | |
| control_guidance_end (`float` veya `list[float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1.0) : ControlNet'in uygulamayı durdurduğu toplam adım yüzdesi. | |
| control_mode (`int` or `list[int]` or `list[list[int]], *optional*) : The control condition types for the ControlNet. See the ControlNet's model card forinformation on the available control modes. If multiple ControlNets are specified in `init`, control_mode should be a list where each ControlNet should have its corresponding control mode list. Should reflect the order of conditions in control_image. | |
| guidance_rescale (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 0.0) : [Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed](https://arxiv.org/pdf/2305.08891.pdf) makalesindeki guidance rescale faktörü. | |
| original_size (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (1024, 1024)) : `original_size`, `target_size` ile aynı değilse görüntü küçültülmüş veya büyütülmüş gibi görünecektir. Belirtilmediyse `original_size` varsayılan olarak `(width, height)` 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. | |
| target_size (`tuple[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan (1024, 1024)) : Çoğu durumda, `target_size` üretilen görüntünün istenen yükseklik ve genişliğine ayarlanmalıdır. Belirtilmezse varsayılan olarak `(width, height)` olur. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki makalenin 2.2 bölümünde açıklanan SDXL mikro-konumlama (micro-conditioning) bileşenidir. | |
| aesthetic_score (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 6.0) : Pozitif metin koşulunu etkileyerek üretilen görüntünün estetik puanını simüle etmek için kullanılır. [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konumlama (micro-conditioning) bileşenidir. | |
| negative_aesthetic_score (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 2.5) : [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952) adresindeki 2.2 bölümünde açıklandığı üzere SDXL'in mikro-konumlama (micro-conditioning) bileşenidir. Negatif metin koşulunu etkileyerek üretilen görüntünün estetik puanını simüle etmek için kullanılabilir. | |
| clip_skip (`int`, *isteğe bağlı*) : Prompt gömme hesaplamaları sırasında CLIP'ten atlanacak katman sayısı. 1 değeri, prompt gömme hesaplamaları için son öncesi katmanın çıktısının kullanılacağı anlamına gelir. | |
| callback_on_step_end (`Callable`, `PipelineCallback`, `MultiPipelineCallbacks`, *opsiyonel*) : Çıkarım sırasında her gürültü azaltma adımının sonunda çağrılan, `PipelineCallback` veya `MultiPipelineCallbacks` alt sınıfı olan bir fonksiyon. 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 belirtildiği üzere tüm tensörlerin listesini içerecektir. | |
| 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. | |
| **Dönüş:** `~pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionXLPipelineOutput` veya `tuple` | |
| `return_dict` True ise `~pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionXLPipelineOutput`, aksi halde `tuple. `tuple. Tuple döndürüldüğünde, ilk öğe üretilen görsellerin listesidir. | |
| Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev. | |
| Örnekler: | |
| ```py | |
| from diffusers import StableDiffusionXLControlNetUnionInpaintPipeline, ControlNetUnionModel, AutoencoderKL | |
| from diffusers.utils import load_image | |
| import torch | |
| import numpy as np | |
| from PIL import Image | |
| prompt = "A cat" | |
| # download an image | |
| image = load_image( | |
| "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/in_paint/overture-creations-5sI6fQgYIuo.png" | |
| ).resize((1024, 1024)) | |
| mask = load_image( | |
| "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/diffusers-images/resolve/main/in_paint/overture-creations-5sI6fQgYIuo_mask.png" | |
| ).resize((1024, 1024)) | |
| # initialize the models and pipeline | |
| controlnet = ControlNetUnionModel.from_pretrained( | |
| "brad-twinkl/controlnet-union-sdxl-1.0-promax", torch_dtype=torch.float16 | |
| ) | |
| vae = AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", torch_dtype=torch.float16) | |
| pipe = StableDiffusionXLControlNetUnionInpaintPipeline.from_pretrained( | |
| "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", | |
| controlnet=controlnet, | |
| vae=vae, | |
| torch_dtype=torch.float16, | |
| variant="fp16", | |
| ) | |
| pipe.enable_model_cpu_offload() | |
| controlnet_img = image.copy() | |
| controlnet_img_np = np.array(controlnet_img) | |
| mask_np = np.array(mask) | |
| controlnet_img_np[mask_np > 0] = 0 | |
| controlnet_img = Image.fromarray(controlnet_img_np) | |
| # generate image | |
| image = pipe(prompt, image=image, mask_image=mask, control_image=[controlnet_img], control_mode=[7]).images[0] | |
| image.save("inpaint.png") | |
| ``` | |
| #### encode_prompt[[diffusers.StableDiffusionXLControlNetUnionInpaintPipeline.encode_prompt]] | |
| ```python | |
| encode_prompt(prompt: str, prompt_2: str | None = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str | None = None, negative_prompt_2: str | None = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, lora_scale: float | None = None, clip_skip: int | None = None) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/controlnet/pipeline_controlnet_union_inpaint_sd_xl.py#L280) | |
| **Parametreler:** | |
| prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : kodlanacak istem | |
| prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, her iki metin kodlayıcıda `prompt` kullanılır | |
| device : (`torch.device`): torch cihazı | |
| num_images_per_prompt (`int`) : her istem için oluşturulacak görsel sayısı | |
| do_classifier_free_guidance (`bool`) : sınıflandırıcı serbest yönlendirmenin (classifier free guidance) kullanılıp kullanılmayacağı | |
| 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. | |
| negative_prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek negatif istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, `negative_prompt` her iki metin kodlayıcıda da kullanılır | |
| 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. | |
| pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur. | |
| negative_pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulacaktır. | |
| lora_scale (`float`, *isteğe bağlı*) : LoRA katmanları yüklendiyse, metin kodlayıcısının tüm LoRA katmanlarına uygulanacak bir lora ölçeği. | |
| clip_skip (`int`, *isteğe bağlı*) : Prompt gömme hesaplamaları sırasında CLIP'ten atlanacak katman sayısı. 1 değeri, prompt gömme hesaplamaları için son öncesi katmanın çıktısının kullanılacağı anlamına gelir. | |
| İsteği metin kodlayıcı gizli durumlarına kodlar. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 86.1 kB
- Xet hash:
- d16ebbb0a1265868741b70a867a71d37ef57d99e2b3cbf759e0e7f997e8d3bb6
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.