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

Saídas

Todas as saídas dos modelos são subclasses de BaseOutput, estruturas de dados que contêm todas as informações retornadas pelo modelo. As saídas também podem ser usadas como tuplas ou dicionários.

Por exemplo:

from diffusers import DDIMPipeline

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

O objeto outputs é um ImagePipelineOutput, o que significa que ele possui um atributo de imagem.

Você pode acessar cada atributo da maneira usual ou com uma busca por palavra-chave, e, se esse atributo não for retornado pelo modelo, você receberá None:

outputs.images
outputs["images"]

Ao considerar o objeto outputs como uma tupla, ele considera apenas os atributos que não possuem valores None. Por exemplo, recuperar uma imagem por meio de indexação retorna a tupla (outputs.images):

outputs[:1]

Para verificar a saída de um pipeline ou modelo específico, consulte a documentação da API correspondente.

BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]

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

Fonte

Classe base para todas as saídas de modelos como dataclass. Possui um __getitem__ que permite indexação por inteiro ou fatia (como uma tupla) ou strings (como um dicionário), ignorando os atributos None. Caso contrário, comporta-se como um dicionário Python regular.

> Não é possível descompactar um BaseOutput diretamente. Use o método to_tuple() para converter ele para uma tupla > primeiro.

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

to_tuple()

Fonte

Converte self em uma tupla contendo todos os atributos/chaves que não são None.

ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

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

Fonte

Parâmetros:

images (List[PIL.Image.Image] ou np.ndarray) : Lista de imagens PIL desruídas de comprimento batch_size ou array NumPy de forma (batch_size, height, width, num_channels).

Classe de saída para pipelines de imagem.

AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

diffusers.AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray)

Fonte

Parâmetros:

audios (np.ndarray) : Lista de amostras de áudio desruídas de um array NumPy de forma (batch_size, num_channels, sample_rate).

Classe de saída para pipelines de áudio.

ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]

diffusers.ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]

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

Fonte

Parâmetros:

images (list[PIL.Image.Image] ou np.ndarray) : lista de imagens PIL desruídas de comprimento batch_size ou array NumPy de forma (batch_size, height, width, num_channels).

text (list[str] ou list[list[str]]) : lista de strings de texto gerado de comprimento batch_size ou uma lista de listas de strings cuja lista externa tem comprimento batch_size.

Classe de saída para pipelines conjuntos de imagem e texto.