Buckets:
| # AutoPipeline | |
| [AutoPipeline](../api/pipelines/auto_pipeline), görev ve modele göre doğru pipeline alt sınıfını otomatik olarak seçen bir *görev-model* pipeline'ıdır. Spesifik pipeline alt sınıfının adını bilmek zorunda kalmadan, farklı pipeline alt sınıflarını yükleme karmaşıklığını yönetir. | |
| Bu, modele göre otomatik olarak pipeline alt sınıfını seçen, yalnızca *model* içeren bir pipeline olan [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline)'den farklıdır. | |
| ```text | |
| AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained(model_id) | |
| | | |
| +-- read model_index.json (e.g. StableDiffusionXLPipeline) | |
| +-- task mapping (image-to-image) | |
| | | |
| v | |
| StableDiffusionXLImg2ImgPipeline // returned instance | |
| ``` | |
| [AutoPipelineForImage2Image](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/auto_pipeline#diffusers.AutoPipelineForImage2Image), yalnızca görüntüden görüntüye görevlerde kullanılabilen, görevle ilgili alt sınıfı (örneğin [StableDiffusionXLImg2ImgPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl#diffusers.StableDiffusionXLImg2ImgPipeline)) döndürür. | |
| ```py | |
| import torch | |
| from diffusers import AutoPipelineForImage2Image | |
| pipeline = AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained( | |
| "RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda", # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| ) | |
| print(pipeline) | |
| # StableDiffusionXLImg2ImgPipeline { | |
| # "_class_name": "StableDiffusionXLImg2ImgPipeline", | |
| # ... | |
| # } | |
| ``` | |
| Aynı modeli [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) ile yüklemek, varsayılan metinden görüntüye alt sınıfı olan [StableDiffusionXLPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl#diffusers.StableDiffusionXLPipeline)'i döndürür. Bu pipeline metinden görüntüye işlemler içindir. Görüntüden görüntüye veya inpainting işlemleri için [AutoPipelineForImage2Image](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/auto_pipeline#diffusers.AutoPipelineForImage2Image) veya [AutoPipelineForInpainting](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/auto_pipeline#diffusers.AutoPipelineForInpainting) gibi bir görev AutoPipeline'i veya eşleşen görev özel alt sınıfını yükleyin. | |
| ```py | |
| import torch | |
| from diffusers import DiffusionPipeline | |
| pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained( | |
| "RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda", # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| ) | |
| print(pipeline) | |
| # StableDiffusionXLPipeline { | |
| # "_class_name": "StableDiffusionXLPipeline", | |
| # ... | |
| # } | |
| ``` | |
| ## from_pipe ile görevleri değiştirin | |
| Load a task AutoPipeline once, then switch tasks with [from_pipe()](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/auto_pipeline#diffusers.AutoPipelineForImage2Image.from_pipe) without downloading the weights again. Components are reused from the source pipeline. | |
| ```py | |
| import torch | |
| from diffusers import AutoPipelineForText2Image, AutoPipelineForImage2Image | |
| pipeline_t2i = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained( | |
| "RunDiffusion/Juggernaut-XL-v9", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda", # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| ) | |
| pipeline_i2i = AutoPipelineForImage2Image.from_pipe(pipeline_t2i) | |
| ``` | |
| Daha fazla ayrıntı için [Birden çok boru hattında modelleri yeniden kullanma](../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines) bölümüne bakın. | |
| Bir modelin desteklenip desteklenmediğini görmek için [eslemeleri](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/auto_pipeline.py) kontrol edin. Desteklenmeyen bir modeli yüklemeye çalışmak bir hata döndürür. | |
| ```py | |
| import torch | |
| from diffusers import AutoPipelineForImage2Image | |
| pipeline = AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained( | |
| "openai/shap-e-img2img", dtype=torch.float16, | |
| ) | |
| "ValueError: AutoPipeline can't find a pipeline linked to ShapEImg2ImgPipeline for None" | |
| ``` | |
| Dört tür [AutoPipeline](../api/pipelines/auto_pipeline) sınıfı vardır: | |
| - [AutoPipelineForText2Image](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/auto_pipeline#diffusers.AutoPipelineForText2Image) | |
| - [AutoPipelineForImage2Image](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/auto_pipeline#diffusers.AutoPipelineForImage2Image) | |
| - [AutoPipelineForInpainting](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/auto_pipeline#diffusers.AutoPipelineForInpainting) | |
| - [AutoPipelineForText2Audio](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/auto_pipeline#diffusers.AutoPipelineForText2Audio) | |
| Bu sınıfların her birinde, bir pipeline'ı görevine özgü alt sınıfına bağlayan önceden tanımlanmış bir eşleme vardır. | |
| [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/auto_pipeline#diffusers.AutoPipelineForText2Image.from_pretrained) çağrıldığında, sınıf adı `model_index.json` dosyasından çıkarılır ve görev için eşlemeye göre uygun pipeline alt sınıfı seçilir. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.95 kB
- Xet hash:
- 3b3527c18ccb44de52f205796c9659f6a89e1b65ade607dbfa54eb04e50aafc1
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.