Buckets:
| # SequentialPipelineBlocks | |
| [SequentialPipelineBlocks](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline_blocks#diffusers.SequentialPipelineBlocks) es un tipo de bloque múltiple que compone otros [ModularPipelineBlocks](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline_blocks#diffusers.ModularPipelineBlocks) en secuencia. Los datos fluyen linealmente de un bloque al siguiente mediante `inputs` y `intermediate_outputs`. Cada bloque en [SequentialPipelineBlocks](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline_blocks#diffusers.SequentialPipelineBlocks) suele representar un paso en el pipeline, y al combinarlos, se construye gradualmente un pipeline. | |
| Esta guía le muestra cómo conectar dos bloques en un [SequentialPipelineBlocks](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline_blocks#diffusers.SequentialPipelineBlocks). | |
| Crea dos [ModularPipelineBlocks](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline_blocks#diffusers.ModularPipelineBlocks). El primer bloque, `InputBlock`, genera un valor de `batch_size` y el segundo bloque, `ImageEncoderBlock`, utiliza `batch_size` como `inputs`. | |
| ```py | |
| from diffusers.modular_pipelines import ModularPipelineBlocks, InputParam, OutputParam | |
| class InputBlock(ModularPipelineBlocks): | |
| @property | |
| def inputs(self): | |
| return [ | |
| InputParam(name="prompt", type_hint=list, description="list of text prompts"), | |
| InputParam(name="num_images_per_prompt", type_hint=int, description="number of images per prompt"), | |
| ] | |
| @property | |
| def intermediate_outputs(self): | |
| return [ | |
| OutputParam(name="batch_size", description="calculated batch size"), | |
| ] | |
| @property | |
| def description(self): | |
| return "A block that determines batch_size based on the number of prompts and num_images_per_prompt argument." | |
| def __call__(self, components, state): | |
| block_state = self.get_block_state(state) | |
| batch_size = len(block_state.prompt) | |
| block_state.batch_size = batch_size * block_state.num_images_per_prompt | |
| self.set_block_state(state, block_state) | |
| return components, state | |
| ``` | |
| ```py | |
| import torch | |
| from diffusers.modular_pipelines import ModularPipelineBlocks, InputParam, OutputParam | |
| class ImageEncoderBlock(ModularPipelineBlocks): | |
| @property | |
| def inputs(self): | |
| return [ | |
| InputParam(name="image", type_hint="PIL.Image", description="raw input image to process"), | |
| InputParam(name="batch_size", type_hint=int), | |
| ] | |
| @property | |
| def intermediate_outputs(self): | |
| return [ | |
| OutputParam(name="image_latents", description="latents representing the image"), | |
| ] | |
| @property | |
| def description(self): | |
| return "Encode raw image into its latent presentation" | |
| def __call__(self, components, state): | |
| block_state = self.get_block_state(state) | |
| # Simulate processing the image | |
| # This will change the state of the image from a PIL image to a tensor for all blocks | |
| block_state.image = torch.randn(1, 3, 512, 512) | |
| block_state.batch_size = block_state.batch_size * 2 | |
| block_state.image_latents = torch.randn(1, 4, 64, 64) | |
| self.set_block_state(state, block_state) | |
| return components, state | |
| ``` | |
| Conecte los dos bloques definiendo un [SequentialPipelineBlocks](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline_blocks#diffusers.SequentialPipelineBlocks). Enumere las instancias de bloques en `block_classes` y sus nombres correspondientes en `block_names`. Los bloques se ejecutan en el orden en que aparecen en `block_classes`, y los datos fluyen de un bloque al siguiente a través de [PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState). | |
| ```py | |
| class ImageProcessingStep(SequentialPipelineBlocks): | |
| """ | |
| # auto_docstring | |
| """ | |
| model_name = "my_model" | |
| block_classes = [InputBlock(), ImageEncoderBlock()] | |
| block_names = ["input", "image_encoder"] | |
| @property | |
| def description(self): | |
| return ( | |
| "Process text prompts and images for the pipeline. It:\n" | |
| " - Determines the batch size from the prompts.\n" | |
| " - Encodes the image into latent space." | |
| ) | |
| ``` | |
| Al crear un [SequentialPipelineBlocks](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline_blocks#diffusers.SequentialPipelineBlocks), propiedades como `inputs`, `intermediate_outputs` y `expected_components` se agregan automáticamente desde los subbloques, por lo que no es necesario definirlas de nuevo. | |
| Hay algunas propiedades que debes configurar: | |
| - `description`: Recomendamos añadir una descripción para el bloque ensamblado para explicar lo que hace el paso combinado. | |
| - `model_name`: Se deriva automáticamente de los subbloques, pero no siempre es correcto, por lo que es posible que necesites sobrescribirlo. | |
| - `outputs`: Por defecto, es lo mismo que `intermediate_outputs`, pero puedes configurarlo manualmente para controlar qué valores aparecen en la documentación. Esto es útil para mostrar solo las salidas finales en lugar de todos los valores intermedios. | |
| Estas propiedades, junto con los `inputs`, `intermediate_outputs` y `expected_components` agregados, se utilizan para generar automáticamente la propiedad `doc`. | |
| Imprima el bloque `ImageProcessingStep` para inspeccionar sus subbloques y use `doc` para obtener un resumen completo de las entradas, salidas y componentes del bloque. | |
| ```py | |
| blocks = ImageProcessingStep() | |
| print(blocks) | |
| print(blocks.doc) | |
| ``` | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.63 kB
- Xet hash:
- db0b264af8fde4f76a0d18e0a7097283871b10602b245e2714e3714d2688b035
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