Buckets:
| # Saídas | |
| Todas as saídas dos modelos são subclasses de [BaseOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput), estruturas de dados que contêm todas as informações retornadas pelo modelo. As saídas também podem ser usadas como tuplas ou dicionários. | |
| Por exemplo: | |
| ```python | |
| from diffusers import DDIMPipeline | |
| pipeline = DDIMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32") | |
| outputs = pipeline() | |
| ``` | |
| O objeto `outputs` é um [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/pipelines/consistency_models#diffusers.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`: | |
| ```python | |
| 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)`: | |
| ```python | |
| outputs[:1] | |
| ``` | |
| > [!TIP] | |
| > 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](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/outputs.py#L40) | |
| 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. | |
| > [!WARNING] > Não é possível descompactar um `BaseOutput` diretamente. Use o método [to_tuple()](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple) para converter | |
| ele para uma tupla > primeiro. | |
| #### to_tuple[[diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple]] | |
| ```python | |
| to_tuple() | |
| ``` | |
| [Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/outputs.py#L123) | |
| Converte self em uma tupla contendo todos os atributos/chaves que não são `None`. | |
| ## ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]] | |
| #### diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.ImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray) | |
| ``` | |
| [Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L135) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray) | |
| ``` | |
| [Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L149) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.ImageTextPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | None, text: list[str] | list[list[str]] | None) | |
| ``` | |
| [Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/deprecated/unidiffuser/pipeline_unidiffuser.py#L48) | |
| **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. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.12 kB
- Xet hash:
- faba5bd0de8d3e68b2386051c01544f53a1bc5301d5cc32c16a901b1c5abbbdb
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.