diffusers/v0.43.0/es/api/outputs.md

Salidas

Todas las salidas de los modelos son subclases de BaseOutput, estructuras de datos que contienen toda la información devuelta por el modelo. Las salidas también se pueden usar como tuplas o diccionarios.

Por ejemplo:

from diffusers import DDIMPipeline

pipeline = DDIMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32")
outputs = pipeline()

El objeto outputs es un ImagePipelineOutput, lo que significa que tiene un atributo de imagen.

Puedes acceder a cada atributo de la forma habitual o mediante una búsqueda por palabra clave, y si ese atributo no es devuelto por el modelo, obtendrás None:

outputs.images
outputs["images"]

Al considerar el objeto outputs como una tupla, solo se tienen en cuenta los atributos que no tienen valores None. Por ejemplo, recuperar una imagen mediante su índice devuelve la tupla (outputs.images):

outputs[:1]

Para verificar la salida de un pipeline o modelo específico, consulte la documentación de la API correspondiente.

BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]

diffusers.utils.BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]

Fuente

Clase base para todas las salidas de modelos como dataclass. Tiene un __getitem__ que permite indexar por entero o por rebanada (como una tupla) o por cadenas (como un diccionario), ignorando los atributos None. De lo contrario, se comporta como un diccionario de Python regular.

> No se puede desempaquetar un BaseOutput directamente. Usa el método to_tuple() para convertir a una tupla > primero.

to_tuple[[diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple]]

to_tuple()

Fuente

Convierte self en una tupla que contiene todos los atributos/llaves que no son None.

ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

diffusers.ImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)

Fuente

Parámetros:

images (List[PIL.Image.Image] o np.ndarray) : Lista de imágenes PIL desruidas de longitud batch_size o matriz NumPy de forma (batch_size, height, width, num_channels).

Clase de salida para pipelines de imágenes.

AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

diffusers.AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray)

Fuente

Parámetros:

audios (np.ndarray) : Lista de muestras de audio desruidadas de un array de NumPy de forma (batch_size, num_channels, sample_rate).

Clase de salida para las tuberías de audio.

ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]

diffusers.ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]

diffusers.ImageTextPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | None, text: list[str] | list[list[str]] | None)

Fuente

Parámetros:

images (list[PIL.Image.Image] o np.ndarray) : lista de imágenes PIL desruidas de longitud batch_size o matriz NumPy de forma (batch_size, height, width, num_channels).

text (list[str] o list[list[str]]) : lista de cadenas de texto generadas de longitud batch_size o una lista de listas de cadenas cuya lista externa tiene longitud batch_size.

Clase de salida para pipelines conjuntos de imagen y texto.