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출력

모든 모델 출력은 BaseOutput의 하위 클래스이며, 모델이 반환하는 모든 정보를 포함하는 데이터 구조입니다. 출력은 튜플이나 사전으로也可以使用할 수 있습니다.

예를 들어:

from diffusers import DDIMPipeline

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

outputs 객체는 ImagePipelineOutput이므로 image 속성이 있습니다.

각 속성은 일반적인 방법이나 키워드 조회를 통해 접근할 수 있으며, 해당 속성이 모델에 의해 반환되지 않으면 None을 반환합니다:

outputs.images
outputs["images"]

outputs 객체를 튜플로 간주할 때, None 값이 없는 속성만 고려합니다. 예를 들어, 인덱싱을 통해 이미지를 가져오면 튜플 (outputs.images)가 반환됩니다:

outputs[:1]

특정 pipeline 또는 모델의 출력을 확인하려면 해당 API 문서를 참조하세요.

BaseOutput

클래스 diffusers.utils.BaseOutput

< >

( )

모든 모델 출력을 위한 dataclass 기반 베이스 클래스입니다. 정수 또는 슬라이스(튜플처럼) 또는 문자열(사전처럼)로 인덱싱을 허용하는 __getitem__를 가지고 있으며, 이 경우 None 속성은 무시됩니다. 그 외에는 일반적인 Python 사전과 동일하게 동작합니다.

>BaseOutput를 직접 unpack할 수 없습니다. 먼저 to_tuple() 메서드를 사용해 tuple로 변환하세요.

to_tuple

< >

( )

None이 아닌 모든 속성/키를 포함하는 튜플로 self를 변환합니다.

ImagePipelineOutput

클래스 diffusers.ImagePipelineOutput

< >

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

매개변수

  • images (List[PIL.Image.Image] 또는 np.ndarray) — batch_size 길이의 노이즈 제거된 PIL 이미지 목록 또는 (batch_size, height, width, num_channels) 형태의 NumPy 배열.

이미지 파이프라인의 출력 클래스입니다.

AudioPipelineOutput

클래스 diffusers.AudioPipelineOutput

< >

( audios: ndarray )

매개변수

  • audios (np.ndarray) — (batch_size, num_channels, sample_rate) 모양의 NumPy 배열로 구성된 노이즈 제거된 오디오 샘플 목록.

오디오 파이프라인의 출력 클래스입니다.

ImageTextPipelineOutput

클래스 diffusers.ImageTextPipelineOutput

< >

( images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | Nonetext: list[str] | list[list[str]] | None )

매개변수

  • images (list[PIL.Image.Image] 또는 np.ndarray) — batch_size 길이의 노이즈 제거된 PIL 이미지 목록 또는 (batch_size, height, width, num_channels) 모양의 NumPy 배열.
  • text (list[str] 또는 list[list[str]]) — batch_size 길이의 생성된 텍스트 문자열 목록 또는 외부 목록의 길이가 batch_size인 문자열 목록의 목록

이미지-텍스트 결합 파이프라인의 출력 클래스입니다.

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