Buckets:
| # Salidas | |
| Todas las salidas de los modelos son subclases de [BaseOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/outputs#diffusers.utils.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: | |
| ```python | |
| from diffusers import DDIMPipeline | |
| pipeline = DDIMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32") | |
| outputs = pipeline() | |
| ``` | |
| El objeto `outputs` es un [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/pipelines/consistency_models#diffusers.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`: | |
| ```python | |
| 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)`: | |
| ```python | |
| outputs[:1] | |
| ``` | |
| > [!TIP] | |
| > 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](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/outputs.py#L40) | |
| 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. | |
| > [!WARNING] > No se puede desempaquetar un `BaseOutput` directamente. Usa el método [to_tuple()](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple) para convertir | |
| a una tupla > primero. | |
| #### to_tuple[[diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple]] | |
| ```python | |
| to_tuple() | |
| ``` | |
| [Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/outputs.py#L123) | |
| Convierte self en una tupla que contiene todos los atributos/llaves que no son `None`. | |
| ## ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]] | |
| #### diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.ImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray) | |
| ``` | |
| [Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L135) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray) | |
| ``` | |
| [Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L149) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.ImageTextPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | None, text: list[str] | list[list[str]] | None) | |
| ``` | |
| [Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/deprecated/unidiffuser/pipeline_unidiffuser.py#L48) | |
| **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. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.13 kB
- Xet hash:
- 5726c59d2784e00c976fde70ed3e30178429c012e385d69a61be7495d70e1bc7
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