Buckets:
| # Tự động tạo docstring và mẫu tham số | |
| Mỗi [ModularPipelineBlocks](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/modular_diffusers/pipeline_blocks#diffusers.ModularPipelineBlocks) đều có thuộc tính `doc` được tạo tự động từ `description`, `inputs`, `intermediate_outputs`, `expected_components` và `expected_configs`. Hệ thống docstring tự động giúp đồng bộ hóa docstring với giao diện thực tế của block. Các mẫu tham số cung cấp mô tả chuẩn hóa cho các tham số xuất hiện trong nhiều pipeline khác nhau. | |
| ## Tự động tạo docstring | |
| Các khối pipeline dạng module có thể kết hợp được — bạn có thể lồng chúng vào nhau, nối chúng thành các chuỗi và sắp xếp lại chúng một cách tự do. Chuỗi chú thích (docstring) của chúng tuân theo cùng một mẫu. Khi một [SequentialPipelineBlocks](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/modular_diffusers/pipeline_blocks#diffusers.SequentialPipelineBlocks) tổng hợp các đầu vào và đầu ra từ các khối con của nó, tài liệu nên được cập nhật tự động mà không cần viết lại thủ công. | |
| Dấu `# auto_docstring` tạo docstring từ các thuộc tính của khối. Thêm nó phía trên định nghĩa lớp để đánh dấu lớp cho việc tạo docstring tự động. | |
| ```py | |
| # auto_docstring | |
| class FluxTextEncoderStep(SequentialPipelineBlocks): | |
| ... | |
| ``` | |
| Chạy lệnh sau để tạo và chèn các docstring. | |
| ```bash | |
| python utils/modular_auto_docstring.py --fix_and_overwrite | |
| ``` | |
| Công cụ đọc thuộc tính `doc` của khối và chèn nó làm docstring của lớp. | |
| ```py | |
| # auto_docstring | |
| class FluxTextEncoderStep(SequentialPipelineBlocks): | |
| """ | |
| Text input processing step that standardizes text embeddings for the pipeline. | |
| Inputs: | |
| prompt_embeds (`torch.Tensor`) *required*: | |
| text embeddings used to guide the image generation. | |
| ... | |
| Outputs: | |
| prompt_embeds (`torch.Tensor`): | |
| text embeddings used to guide the image generation. | |
| ... | |
| """ | |
| ``` | |
| Bạn cũng có thể kiểm tra mà không ghi đè, hoặc nhắm đến một tệp hoặc thư mục cụ thể. | |
| ```bash | |
| # Check that all marked classes have up-to-date docstrings | |
| python utils/modular_auto_docstring.py | |
| # Check a specific file or directory | |
| python utils/modular_auto_docstring.py src/diffusers/modular_pipelines/flux/ | |
| ``` | |
| Nếu bất kỳ class nào được đánh dấu thiếu docstring, kiểm tra sẽ thất bại và liệt kê các class cần cập nhật. | |
| ``` | |
| Found the following # auto_docstring markers that need docstrings: | |
| - src/diffusers/modular_pipelines/flux/encoders.py: FluxTextEncoderStep at line 42 | |
| Run `python utils/modular_auto_docstring.py --fix_and_overwrite` to fix them. | |
| ``` | |
| ## Mẫu tham số | |
| `InputParam` và `OutputParam` định nghĩa các đầu vào và đầu ra của một khối. Bạn có thể tạo chúng trực tiếp hoặc sử dụng `.template()` cho các định nghĩa chuẩn hóa của các tham số phổ biến như `prompt`, `num_inference_steps`, hoặc `latents`. | |
| ### InputParam | |
| `InputParam` mô tả một đầu vào duy nhất của một khối. | |
| | Trường | Loại | Mô tả | | |
| |---|---|---| | |
| | `name` | `str` | Tên của tham số | | |
| | `type_hint` | `Any` | Ghi chú kiểu (ví dụ: `str`, `torch.Tensor`) | | |
| | `default` | `Any` | Giá trị mặc định (nếu không được đặt, tham số không có giá trị mặc định) | | |
| | `required` | `bool` | Có bắt buộc tham số hay không | | |
| | `description` | `str` | Mô tả dễ đọc | | |
| | `kwargs_type` | `str` | Tên nhóm cho các tham số liên quan (ví dụ: `"denoiser_input_fields"`) | | |
| | `metadata` | `dict` | Thông tin bổ sung tùy ý | | |
| #### Tạo InputParam trực tiếp | |
| ```py | |
| from diffusers.modular_pipelines import InputParam | |
| InputParam( | |
| name="guidance_scale", | |
| type_hint=float, | |
| default=7.5, | |
| description="Scale for classifier-free guidance.", | |
| ) | |
| ``` | |
| #### Sử dụng một mẫu | |
| ```py | |
| InputParam.template("prompt") | |
| # Equivalent to: | |
| # InputParam(name="prompt", type_hint=str, required=True, | |
| # description="The prompt or prompts to guide image generation.") | |
| ``` | |
| Templates tự động đặt `name`, `type_hint`, `default`, `required` và `description`. Ghi đè bất kỳ trường nào hoặc thêm ngữ cảnh bằng tham số `note`. | |
| ```py | |
| # Override the default value | |
| InputParam.template("num_inference_steps", default=28) | |
| # Add a note to the description | |
| InputParam.template("prompt_embeds", note="batch-expanded") | |
| # description becomes: "text embeddings used to guide the image generation. ... (batch-expanded)" | |
| ``` | |
| ### OutputParam | |
| `OutputParam` mô tả một đầu ra duy nhất từ một khối. | |
| | Trường | Loại | Mô tả | | |
| |---|---|---| | |
| | `name` | `str` | Tên của tham số | | |
| | `type_hint` | `Any` | Ghi chú kiểu | | |
| | `description` | `str` | Mô tả dễ đọc | | |
| | `kwargs_type` | `str` | Tên nhóm cho các tham số liên quan | | |
| | `metadata` | `dict` | Thông tin bổ sung tùy ý | | |
| #### Tạo trực tiếp OutputParam | |
| ```py | |
| from diffusers.modular_pipelines import OutputParam | |
| OutputParam(name="image_latents", type_hint=torch.Tensor, description="Encoded image latents.") | |
| ``` | |
| #### Sử dụng một mẫu | |
| ```py | |
| OutputParam.template("latents") | |
| # Add a note to the description | |
| OutputParam.template("prompt_embeds", note="batch-expanded") | |
| ``` | |
| ## Các mẫu có sẵn | |
| `INPUT_PARAM_TEMPLATES` và `OUTPUT_PARAM_TEMPLATES` được định nghĩa trong [modular_pipeline_utils.py](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/modular_pipelines/modular_pipeline_utils.py). Chúng bao gồm các tham số phổ biến như `prompt`, `image`, `num_inference_steps`, `latents`, `prompt_embeds`, và nhiều hơn nữa. Hãy tham khảo mã nguồn để biết danh sách đầy đủ các tên template khả dụng. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 6.01 kB
- Xet hash:
- 6a92b12f702fde59d79ee3d4d132592145caf2678c96fc71c13816b033a0f049
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.