Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files

xet

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

mishig

1 day ago

preview code

download

raw

19.9 kB

# PixArt-α

![](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/pixart/header_collage.png)

[PixArt-α: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis](https://huggingface.co/papers/2310.00426), Junsong Chen, Jincheng Yu, Chongjian Ge, Lewei Yao, Enze Xie, Yue Wu, Zhongdao Wang, James Kwok, Ping Luo, Huchuan Lu ve Zhenguo Li tarafından kaleme alınmıştır.

Makalenin özeti şudur:

*En gelişmiş metinden görüntüye (T2I) modelleri, önemli eğitim maliyetleri gerektirir (ör. milyonlarca GPU saati); bu durum, AIGC topluluğu için temel yenilikleri ciddi şekilde engellerken CO2 emisyonlarını da artırır. Bu makale, PIXART-α'yı tanıtır; bu, Transformer tabanlı bir T2I difüzyon modelidir ve görüntü üretim kalitesi, en son görüntü üreticileriyle (ör. Imagen, SDXL ve hatta Midjourney) rekabet edebilir, neredeyse ticari uygulama standartlarına ulaşır. Ayrıca, Şekil 1 ve 2'de gösterildiği gibi, düşük eğitim maliyetiyle 1024px çözünürlüğe kadar yüksek çözünürlüklü görüntü sentezini destekler. Bu hedefe ulaşmak için üç temel tasarım önerilmektedir: (1) Eğitim stratejisi ayrıştırması: Piksel bağımlılığını, metin-görüntü hizalamasını ve görüntü estetik kalitesini ayrı ayrı optimize eden üç ayrı eğitim adımı geliştiriyoruz; (2) Verimli T2I Transformer: Metin koşullarını enjekte etmek ve hesaplama yoğun sınıf koşullu dalı sadeleştirmek için Diffusion Transformer (DiT) içine çapraz dikkat modülleri entegre ediyoruz; (3) Yüksek bilgilendirici veri: Metin-görüntü çiftlerinde kavram yoğunluğunun önemini vurguluyor ve metin-görüntü hizalama öğrenmesine yardımcı olmak için yoğun sahte açıklamaları otomatik olarak etiketlemek için büyük bir Vision-Language modelinden yararlanıyoruz. Sonuç olarak, PIXART-α'nın eğitim hızı, mevcut büyük ölçekli T2I modellerini belirgin şekilde geride bırakır; örneğin, PIXART-α yalnızca Stable Diffusion v1.5'in eğitim süresinin %10,8'ini (675'e karşı 6.250 A100 GPU günü) alır, neredeyse 300.000 $ tasarruf sağlar (26.000 $'a karşı 320.000 $) ve %90 CO2 emisyonunu azaltır. Ayrıca, daha büyük bir SOTA modeli olan RAPHAEL ile karşılaştırıldığında, eğitim maliyetimiz yalnızca %1'dir. Kapsamlı deneyler, PIXART-α'nın görüntü kalitesi, sanatsallık ve semantik kontrolde üstün olduğunu göstermektedir. PIXART-α'nın, AIGC topluluğuna ve girişimcilere, sıfırdan kendi yüksek kaliteli ve düşük maliyetli üretken modellerini oluşturmalarını hızlandırmak için yeni içgörüler sağlayacağını umuyoruz.*

Orijinal kod tabanını [PixArt-alpha/PixArt-alpha](https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha) adresinde ve kullanılabilir tüm kontrol noktalarını [PixArt-alpha](https://huggingface.co/PixArt-alpha) adresinde bulabilirsiniz.

Bu boru hattı hakkında bazı notlar:

* Gürültü azaltma için bir Transformer omurgası (UNet yerine) kullanır. Bu nedenle mimarisi [DiT](./dit) ile benzerdir.
* T5'ten hesaplanan metin koşulları kullanılarak eğitildi. Bu özellik, boru hattının karmaşık ve ince detaylara sahip metin istemlerini takip etme konusunda daha iyi olmasını sağlar.
* Farklı en-boy oranlarında yüksek çözünürlüklü görüntüler üretmede başarılıdır. En iyi sonuçları almak için yazarlar, [burada](https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha/blob/08fbbd281ec96866109bdd2cdb75f2f58fb17610/diffusion/data/datasets/utils.py) bulunabilecek bazı boyut aralıklarını önermektedir.
* Bu sistem, Stable Diffusion XL, Imagen ve DALL-E 2 gibi (bu yazı kaleme alındığında) son teknoloji metinden görüntüye üretim sistemleriyle yarışan bir kaliteye sahipken onlardan daha verimlidir.

> [!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.

## 8 GB'dan az GPU VRAM ile çıkarım

[PixArtAlphaPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/pixart#diffusers.PixArtAlphaPipeline)'yi, metin kodlayıcıyı 8-bit hassasiyette yükleyerek 8 GB'ın altındaki GPU VRAM ile çalıştırın. Tam kapsamlı bir örneğin üzerinden birlikte geçelim.

Öncelikle [bitsandbytes](https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes) kütüphanesini yükleyin:

```bash
pip install -U bitsandbytes
```

Ardından metin kodlayıcıyı 8-bit olarak yükleyin:

```python
from transformers import T5EncoderModel
from diffusers import PixArtAlphaPipeline
import torch
text_encoder = T5EncoderModel.from_pretrained(
    "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS",
    subfolder="text_encoder",
    load_in_8bit=True,
    device_map="auto",
)
pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained(
    "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS",
    text_encoder=text_encoder,
    transformer=None,
    device_map="auto"
)
```

Şimdi, bir istemci kodlamak için `pipe` kullanın:

```python
with torch.no_grad():
    prompt = "cute cat"
    prompt_embeds, prompt_attention_mask, negative_embeds, negative_prompt_attention_mask = pipe.encode_prompt(prompt)
```

Metin gömme değerleri hesaplandığından, `text_encoder` ve `pipe` nesnelerini bellekten kaldırın ve GPU VRAM'de yer açın:

```python
import gc
def flush():
    gc.collect()
    torch.cuda.empty_cache()
del text_encoder
del pipe
flush()
```

Ardından, prompt gömme değerlerini girdi olarak kullanarak latentleri hesaplayın:

```python
pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained(
    "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS",
    text_encoder=None,
    dtype=torch.float16,
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
latents = pipe(
    negative_prompt=None,
    prompt_embeds=prompt_embeds,
    negative_prompt_embeds=negative_embeds,
    prompt_attention_mask=prompt_attention_mask,
    negative_prompt_attention_mask=negative_prompt_attention_mask,
    num_images_per_prompt=1,
    output_type="latent",
).images
del pipe.transformer
flush()
```

> [!TIP]
> `pipe` başlatılırken, yüklenmemesi için `text_encoder`'in `None` olarak ayarlandığına dikkat edin.
Latentler hesaplandıktan sonra, bunları gerçek bir görüntüye dönüştürmek için VAE'ye iletin:
```python
with torch.no_grad():
    image = pipe.vae.decode(latents / pipe.vae.config.scaling_factor, return_dict=False)[0]
image = pipe.image_processor.postprocess(image, output_type="pil")[0]
image.save("cat.png")
```
Kullanmadığınız bileşenleri silerek ve GPU VRAM'i boşaltarak, [PixArtAlphaPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/pixart#diffusers.PixArtAlphaPipeline)'ı 8GB'ın altındaki GPU VRAM ile çalıştırabileceksiniz.

![](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/pixart/8bits_cat.png)

Hafıza kullanımınızın bir raporunu istiyorsanız, bu [betiği](https://gist.github.com/sayakpaul/3ae0f847001d342af27018a96f467e4e) çalıştırın.

> [!WARNING]
> 8-bit olarak hesaplanan metin gömlemleri, azaltılmış hassasiyetin temsil uzayında neden olduğu bilgi kaybı nedeniyle üretilen görüntülerin kalitesini etkileyebilir. 8-bit ile ve 8-bit olmadan çıktıları karşılaştırmak önerilir.

`text_encoder` yüklenirken `load_in_8bit` parametresini `True` olarak ayarladınız. Bellek gereksinimlerinizi 7GB'ın altına düşürmek için `load_in_4bit` parametresini de belirleyebilirsiniz.

## PixArtAlphaPipeline[[diffusers.PixArtAlphaPipeline]]

#### diffusers.PixArtAlphaPipeline[[diffusers.PixArtAlphaPipeline]]

```python
diffusers.PixArtAlphaPipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: T5EncoderModel, vae: AutoencoderKL, transformer: PixArtTransformer2DModel, scheduler: DPMSolverMultistepScheduler)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pixart_alpha/pipeline_pixart_alpha.py#L241)

**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 (`T5EncoderModel`) : Donmuş metin kodlayıcı. PixArt-Alpha, [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel)'i, özellikle de [t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/PixArt-alpha/PixArt-alpha/tree/main/t5-v1_1-xxl) varyantını kullanır.
tokenizer (`T5Tokenizer`) : [T5Tokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer) sınıfının tokenizer'ı.
transformer ([PixArtTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/pixart_transformer2d#diffusers.PixArtTransformer2DModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için metin koşullu bir `PixArtTransformer2DModel`. Yapılandırmada başlangıçta [`Transformer2DModel`](https://huggingface.co/PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS/blob/main/transformer/config.json#L2) olarak yayınlandı, ancak bu uyumsuzluk göz ardı edilebilir.
scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `transformer` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı.
PixArt-Alpha kullanarak 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.PixArtAlphaPipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str = '', num_inference_steps: int = 20, timesteps: list = None, sigmas: list = None, guidance_scale: float = 4.5, num_images_per_prompt: int | None = 1, height: int | None = None, width: int | None = None, 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, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, callback: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, torch.Tensor], NoneType]] = None, callback_steps: int = 1, clean_caption: bool = True, use_resolution_binning: bool = True, max_sequence_length: int = 120, **kwargs)
```
[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pixart_alpha/pipeline_pixart_alpha.py#L686)
**Parametreler:**

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

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

num_inference_steps (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 100) : 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 4.5) : [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.
num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı.

height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan: self.unet.config.sample_size) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği.
width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan: self.unet.config.sample_size) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği.

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.
prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Metin gömme (embedding) için önceden oluşturulmuş dikkat maskesi (attention mask).
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş negatif metin gömme değerleri. PixArt-Alpha için bu negatif istem "" olmalıdır. Sağlanmazsa, negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulur.

negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Negatif metin gömme vektörleri için önceden oluşturulmuş dikkat maskesi.
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.IFPipelineOutput` döndürülecek mi?

callback (`Callable`, *isteğe bağlı*) : Çıkarım sırasında her `callback_steps` adımda çağrılacak bir işlev. İşlev aşağıdaki argümanlarla çağrılacaktır: `callback(step: int, timestep: int, latents: torch.Tensor)`.

callback_steps (`int`, *opsiyonel*, varsayılan 1) : `callback` fonksiyonunun çağrılma sıklığı. Belirtilmezse, callback her adımda çağrılır.
clean_caption (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Embedding oluşturulmadan önce başlığın temizlenip temizlenmeyeceğini belirtir. Bunun için `beautifulsoup4` ve `ftfy` paketlerinin yüklü olması gerekir. Bağımlılıklar yüklü değilse, embedding'ler ham istemden oluşturulur.

use_resolution_binning (`bool` varsayılan olarak `True`) : `True` olarak ayarlanırsa, istenen yükseklik ve genişlik önce `ASPECT_RATIO_1024_BIN` kullanılarak en yakın çözünürlüklere eşlenir. Oluşturulan latentler görüntülere çözümlendikten sonra, istenen çözünürlüğe yeniden boyutlandırılır. Kare olmayan görüntüler üretmek için faydalıdır.

max_sequence_length (`int` varsayılan olarak 120'dir) : `prompt` ile kullanılacak maksimum dizi uzunluğu.

**Dönüş:** [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) veya `tuple`

`return_dict` `True` ise [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) döndürülür, aksi halde ilk öğesi üretilen görüntülerin listesini içeren bir `tuple` döndürülür

Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev.

Örnekler:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import PixArtAlphaPipeline
>>> # You can replace the checkpoint id with "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-512x512" too.
>>> pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained("PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS", torch_dtype=torch.float16)
>>> # Enable memory optimizations.
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> prompt = "A small cactus with a happy face in the Sahara desert."
>>> image = pipe(prompt).images[0]
```

#### encode_prompt[[diffusers.PixArtAlphaPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str = '', num_images_per_prompt: int = 1, device: typing.Optional[torch.device] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, clean_caption: bool = False, max_sequence_length: int = 120, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pixart_alpha/pipeline_pixart_alpha.py#L303)

**Parametreler:**

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

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

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 oluşturulacak görsel sayısı

device : (`torch.device`, *isteğe bağlı*): Sonuç olarak elde edilen 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*) : Önceden oluşturulmuş negatif metin gömümlemeleri. PixArt-Alpha için, "" dizgisinin gömümlemeleri olmalıdır.
clean_caption (`bool`, varsayılan `False`) : `True` ise, fonksiyon kodlamadan önce sağlanan başlığı ön işler ve temizler.

max_sequence_length (`int`, varsayılan 120) : İstem için kullanılacak maksimum dizi uzunluğu.

İsteği metin kodlayıcı gizli durumlarına kodlar.

Xet Storage Details

Size:: 19.9 kB
Xet hash:: 93c0932c706c3948eba0a4756b0dbd07d2f103d18f8dcd8550b0b39c7ef4b16e

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

	# PixArt-α

	![](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/pixart/header_collage.png)

	[PixArt-α: Fast Training of Diffusion Transformer for Photorealistic Text-to-Image Synthesis](https://huggingface.co/papers/2310.00426), Junsong Chen, Jincheng Yu, Chongjian Ge, Lewei Yao, Enze Xie, Yue Wu, Zhongdao Wang, James Kwok, Ping Luo, Huchuan Lu ve Zhenguo Li tarafından kaleme alınmıştır.

	Makalenin özeti şudur:

	En gelişmiş metinden görüntüye (T2I) modelleri, önemli eğitim maliyetleri gerektirir (ör. milyonlarca GPU saati); bu durum, AIGC topluluğu için temel yenilikleri ciddi şekilde engellerken CO2 emisyonlarını da artırır. Bu makale, PIXART-α'yı tanıtır; bu, Transformer tabanlı bir T2I difüzyon modelidir ve görüntü üretim kalitesi, en son görüntü üreticileriyle (ör. Imagen, SDXL ve hatta Midjourney) rekabet edebilir, neredeyse ticari uygulama standartlarına ulaşır. Ayrıca, Şekil 1 ve 2'de gösterildiği gibi, düşük eğitim maliyetiyle 1024px çözünürlüğe kadar yüksek çözünürlüklü görüntü sentezini destekler. Bu hedefe ulaşmak için üç temel tasarım önerilmektedir: (1) Eğitim stratejisi ayrıştırması: Piksel bağımlılığını, metin-görüntü hizalamasını ve görüntü estetik kalitesini ayrı ayrı optimize eden üç ayrı eğitim adımı geliştiriyoruz; (2) Verimli T2I Transformer: Metin koşullarını enjekte etmek ve hesaplama yoğun sınıf koşullu dalı sadeleştirmek için Diffusion Transformer (DiT) içine çapraz dikkat modülleri entegre ediyoruz; (3) Yüksek bilgilendirici veri: Metin-görüntü çiftlerinde kavram yoğunluğunun önemini vurguluyor ve metin-görüntü hizalama öğrenmesine yardımcı olmak için yoğun sahte açıklamaları otomatik olarak etiketlemek için büyük bir Vision-Language modelinden yararlanıyoruz. Sonuç olarak, PIXART-α'nın eğitim hızı, mevcut büyük ölçekli T2I modellerini belirgin şekilde geride bırakır; örneğin, PIXART-α yalnızca Stable Diffusion v1.5'in eğitim süresinin %10,8'ini (675'e karşı 6.250 A100 GPU günü) alır, neredeyse 300.000 $ tasarruf sağlar (26.000 $'a karşı 320.000 $) ve %90 CO2 emisyonunu azaltır. Ayrıca, daha büyük bir SOTA modeli olan RAPHAEL ile karşılaştırıldığında, eğitim maliyetimiz yalnızca %1'dir. Kapsamlı deneyler, PIXART-α'nın görüntü kalitesi, sanatsallık ve semantik kontrolde üstün olduğunu göstermektedir. PIXART-α'nın, AIGC topluluğuna ve girişimcilere, sıfırdan kendi yüksek kaliteli ve düşük maliyetli üretken modellerini oluşturmalarını hızlandırmak için yeni içgörüler sağlayacağını umuyoruz.

	Orijinal kod tabanını [PixArt-alpha/PixArt-alpha](https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha) adresinde ve kullanılabilir tüm kontrol noktalarını [PixArt-alpha](https://huggingface.co/PixArt-alpha) adresinde bulabilirsiniz.

	Bu boru hattı hakkında bazı notlar:

	* Gürültü azaltma için bir Transformer omurgası (UNet yerine) kullanır. Bu nedenle mimarisi [DiT](./dit) ile benzerdir.
	* T5'ten hesaplanan metin koşulları kullanılarak eğitildi. Bu özellik, boru hattının karmaşık ve ince detaylara sahip metin istemlerini takip etme konusunda daha iyi olmasını sağlar.
	* Farklı en-boy oranlarında yüksek çözünürlüklü görüntüler üretmede başarılıdır. En iyi sonuçları almak için yazarlar, [burada](https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha/blob/08fbbd281ec96866109bdd2cdb75f2f58fb17610/diffusion/data/datasets/utils.py) bulunabilecek bazı boyut aralıklarını önermektedir.
	* Bu sistem, Stable Diffusion XL, Imagen ve DALL-E 2 gibi (bu yazı kaleme alındığında) son teknoloji metinden görüntüye üretim sistemleriyle yarışan bir kaliteye sahipken onlardan daha verimlidir.

	> [!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.

	## 8 GB'dan az GPU VRAM ile çıkarım

	[PixArtAlphaPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/pixart#diffusers.PixArtAlphaPipeline)'yi, metin kodlayıcıyı 8-bit hassasiyette yükleyerek 8 GB'ın altındaki GPU VRAM ile çalıştırın. Tam kapsamlı bir örneğin üzerinden birlikte geçelim.

	Öncelikle [bitsandbytes](https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes) kütüphanesini yükleyin:

	```bash
	pip install -U bitsandbytes
	```

	Ardından metin kodlayıcıyı 8-bit olarak yükleyin:

	```python
	from transformers import T5EncoderModel
	from diffusers import PixArtAlphaPipeline
	import torch

	text_encoder = T5EncoderModel.from_pretrained(
	"PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS",
	subfolder="text_encoder",
	load_in_8bit=True,
	device_map="auto",

	)
	pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained(
	"PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS",
	text_encoder=text_encoder,
	transformer=None,
	device_map="auto"
	)
	```

	Şimdi, bir istemci kodlamak için `pipe` kullanın:

	```python
	with torch.no_grad():
	prompt = "cute cat"
	prompt_embeds, prompt_attention_mask, negative_embeds, negative_prompt_attention_mask = pipe.encode_prompt(prompt)
	```

	Metin gömme değerleri hesaplandığından, `text_encoder` ve `pipe` nesnelerini bellekten kaldırın ve GPU VRAM'de yer açın:

	```python
	import gc

	def flush():
	gc.collect()
	torch.cuda.empty_cache()

	del text_encoder
	del pipe
	flush()
	```

	Ardından, prompt gömme değerlerini girdi olarak kullanarak latentleri hesaplayın:

	```python
	pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained(
	"PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS",
	text_encoder=None,
	dtype=torch.float16,
	).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"

	latents = pipe(
	negative_prompt=None,
	prompt_embeds=prompt_embeds,
	negative_prompt_embeds=negative_embeds,
	prompt_attention_mask=prompt_attention_mask,
	negative_prompt_attention_mask=negative_prompt_attention_mask,
	num_images_per_prompt=1,
	output_type="latent",
	).images

	del pipe.transformer
	flush()
	```

	> [!TIP]
	> `pipe` başlatılırken, yüklenmemesi için `text_encoder`'in `None` olarak ayarlandığına dikkat edin.

	Latentler hesaplandıktan sonra, bunları gerçek bir görüntüye dönüştürmek için VAE'ye iletin:

	```python
	with torch.no_grad():
	image = pipe.vae.decode(latents / pipe.vae.config.scaling_factor, return_dict=False)[0]
	image = pipe.image_processor.postprocess(image, output_type="pil")[0]
	image.save("cat.png")
	```

	Kullanmadığınız bileşenleri silerek ve GPU VRAM'i boşaltarak, [PixArtAlphaPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/pixart#diffusers.PixArtAlphaPipeline)'ı 8GB'ın altındaki GPU VRAM ile çalıştırabileceksiniz.

	![](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/pixart/8bits_cat.png)

	Hafıza kullanımınızın bir raporunu istiyorsanız, bu [betiği](https://gist.github.com/sayakpaul/3ae0f847001d342af27018a96f467e4e) çalıştırın.

	> [!WARNING]
	> 8-bit olarak hesaplanan metin gömlemleri, azaltılmış hassasiyetin temsil uzayında neden olduğu bilgi kaybı nedeniyle üretilen görüntülerin kalitesini etkileyebilir. 8-bit ile ve 8-bit olmadan çıktıları karşılaştırmak önerilir.

	`text_encoder` yüklenirken `load_in_8bit` parametresini `True` olarak ayarladınız. Bellek gereksinimlerinizi 7GB'ın altına düşürmek için `load_in_4bit` parametresini de belirleyebilirsiniz.

	## PixArtAlphaPipeline[[diffusers.PixArtAlphaPipeline]]

	#### diffusers.PixArtAlphaPipeline[[diffusers.PixArtAlphaPipeline]]

	```python
	diffusers.PixArtAlphaPipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: T5EncoderModel, vae: AutoencoderKL, transformer: PixArtTransformer2DModel, scheduler: DPMSolverMultistepScheduler)
	```

	[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pixart_alpha/pipeline_pixart_alpha.py#L241)

	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 (`T5EncoderModel`) : Donmuş metin kodlayıcı. PixArt-Alpha, [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel)'i, özellikle de [t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/PixArt-alpha/PixArt-alpha/tree/main/t5-v1_1-xxl) varyantını kullanır.

	tokenizer (`T5Tokenizer`) : [T5Tokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer) sınıfının tokenizer'ı.

	transformer ([PixArtTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/pixart_transformer2d#diffusers.PixArtTransformer2DModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için metin koşullu bir `PixArtTransformer2DModel`. Yapılandırmada başlangıçta [`Transformer2DModel`](https://huggingface.co/PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS/blob/main/transformer/config.json#L2) olarak yayınlandı, ancak bu uyumsuzluk göz ardı edilebilir.

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

	PixArt-Alpha kullanarak 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.PixArtAlphaPipeline.__call__]]

	```python
	__call__(prompt: str \| list[str] = None, negative_prompt: str = '', num_inference_steps: int = 20, timesteps: list = None, sigmas: list = None, guidance_scale: float = 4.5, num_images_per_prompt: int \| None = 1, height: int \| None = None, width: int \| None = None, 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, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str \| None = 'pil', return_dict: bool = True, callback: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, torch.Tensor], NoneType]] = None, callback_steps: int = 1, clean_caption: bool = True, use_resolution_binning: bool = True, max_sequence_length: int = 120, **kwargs)
	```

	[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pixart_alpha/pipeline_pixart_alpha.py#L686)

	Parametreler:

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

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

	num_inference_steps (`int`, isteğe bağlı, varsayılan 100) : 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 4.5) : [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.

	num_images_per_prompt (`int`, isteğe bağlı, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı.

	height (`int`, isteğe bağlı, varsayılan: self.unet.config.sample_size) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği.

	width (`int`, isteğe bağlı, varsayılan: self.unet.config.sample_size) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği.

	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.

	prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, isteğe bağlı) : Metin gömme (embedding) için önceden oluşturulmuş dikkat maskesi (attention mask).

	negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, isteğe bağlı) : Önceden oluşturulmuş negatif metin gömme değerleri. PixArt-Alpha için bu negatif istem "" olmalıdır. Sağlanmazsa, negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulur.

	negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, isteğe bağlı) : Negatif metin gömme vektörleri için önceden oluşturulmuş dikkat maskesi.

	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.IFPipelineOutput` döndürülecek mi?

	callback (`Callable`, isteğe bağlı) : Çıkarım sırasında her `callback_steps` adımda çağrılacak bir işlev. İşlev aşağıdaki argümanlarla çağrılacaktır: `callback(step: int, timestep: int, latents: torch.Tensor)`.

	callback_steps (`int`, opsiyonel, varsayılan 1) : `callback` fonksiyonunun çağrılma sıklığı. Belirtilmezse, callback her adımda çağrılır.

	clean_caption (`bool`, isteğe bağlı, varsayılan `True`) : Embedding oluşturulmadan önce başlığın temizlenip temizlenmeyeceğini belirtir. Bunun için `beautifulsoup4` ve `ftfy` paketlerinin yüklü olması gerekir. Bağımlılıklar yüklü değilse, embedding'ler ham istemden oluşturulur.

	use_resolution_binning (`bool` varsayılan olarak `True`) : `True` olarak ayarlanırsa, istenen yükseklik ve genişlik önce `ASPECT_RATIO_1024_BIN` kullanılarak en yakın çözünürlüklere eşlenir. Oluşturulan latentler görüntülere çözümlendikten sonra, istenen çözünürlüğe yeniden boyutlandırılır. Kare olmayan görüntüler üretmek için faydalıdır.

	max_sequence_length (`int` varsayılan olarak 120'dir) : `prompt` ile kullanılacak maksimum dizi uzunluğu.

	Dönüş: [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) veya `tuple`

	`return_dict` `True` ise [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) döndürülür, aksi halde ilk öğesi üretilen görüntülerin listesini içeren bir `tuple` döndürülür

	Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev.

	Örnekler:
	```py
	>>> import torch
	>>> from diffusers import PixArtAlphaPipeline

	>>> # You can replace the checkpoint id with "PixArt-alpha/PixArt-XL-2-512x512" too.
	>>> pipe = PixArtAlphaPipeline.from_pretrained("PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MS", torch_dtype=torch.float16)
	>>> # Enable memory optimizations.
	>>> pipe.enable_model_cpu_offload()

	>>> prompt = "A small cactus with a happy face in the Sahara desert."
	>>> image = pipe(prompt).images[0]
	```

	#### encode_prompt[[diffusers.PixArtAlphaPipeline.encode_prompt]]

	```python
	encode_prompt(prompt: str \| list[str], do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str = '', num_images_per_prompt: int = 1, device: typing.Optional[torch.device] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, clean_caption: bool = False, max_sequence_length: int = 120, **kwargs)
	```

	[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pixart_alpha/pipeline_pixart_alpha.py#L303)

	Parametreler:

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

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

	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 oluşturulacak görsel sayısı

	device : (`torch.device`, isteğe bağlı): Sonuç olarak elde edilen 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) : Önceden oluşturulmuş negatif metin gömümlemeleri. PixArt-Alpha için, "" dizgisinin gömümlemeleri olmalıdır.

	clean_caption (`bool`, varsayılan `False`) : `True` ise, fonksiyon kodlamadan önce sağlanan başlığı ön işler ve temizler.

	max_sequence_length (`int`, varsayılan 120) : İstem için kullanılacak maksimum dizi uzunluğu.

	İsteği metin kodlayıcı gizli durumlarına kodlar.