# Chroma

  
  

Chroma는 Flux 기반의 텍스트-이미지 생성 모델입니다.

Chroma의 원래 모델 체크포인트는 여기에서 찾을 수 있습니다:
* 고해상도 파인튜닝: [lodestones/Chroma1-HD](https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD)
* 기본 모델: [lodestones/Chroma1-Base](https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-Base)
* 진행 체크포인트가 포함된 원본 저장소: [lodestones/Chroma](https://huggingface.co/lodestones/Chroma) (이 저장소를 `from_pretrained`로 로드하면 `unlocked-v37` 체크포인트의 Diffusers 호환 버전이 로드됩니다)

> [!TIP]
> Chroma는 Flux와 동일한 모든 최적화를 사용할 수 있습니다.

## 추론

```python
import torch
from diffusers import ChromaPipeline

pipe = ChromaPipeline.from_pretrained("lodestones/Chroma1-HD", dtype=torch.bfloat16)
pipe.enable_model_cpu_offload()

prompt = [
    "A high-fashion close-up portrait of a blonde woman in clear sunglasses. The image uses a bold teal and red color split for dramatic lighting. The background is a simple teal-green. The photo is sharp and well-composed, and is designed for viewing with anaglyph 3D glasses for optimal effect. It looks professionally done."
]
negative_prompt =  ["low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"]

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(433),
    num_inference_steps=40,
    guidance_scale=3.0,
    num_images_per_prompt=1,
).images[0]
image.save("chroma.png")
```

## 단일 파일에서 로드

Diffusers 형식이 아닌 업데이트된 모델 체크포인트를 사용하려면 `ChromaTransformer2DModel` 클래스를 사용하여 원래 형식의 단일 파일에서 모델을 로드할 수 있습니다. 이는 커뮤니티에서 공개한 모델의 파인튜닝 버전이나 양자화 버전을 로드하려는 경우에도 유용합니다.

다음 예제는 단일 파일에서 Chroma를 실행하는 방법을 보여줍니다.

다음 예제를 실행합니다

```python
import torch
from diffusers import ChromaTransformer2DModel, ChromaPipeline

model_id = "lodestones/Chroma1-HD"
dtype = torch.bfloat16

transformer = ChromaTransformer2DModel.from_single_file("https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/blob/main/Chroma1-HD.safetensors", dtype=dtype)

pipe = ChromaPipeline.from_pretrained(model_id, transformer=transformer, dtype=dtype)
pipe.enable_model_cpu_offload()

prompt = [
    "A high-fashion close-up portrait of a blonde woman in clear sunglasses. The image uses a bold teal and red color split for dramatic lighting. The background is a simple teal-green. The photo is sharp and well-composed, and is designed for viewing with anaglyph 3D glasses for optimal effect. It looks professionally done."
]
negative_prompt =  ["low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"]

image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(433),
    num_inference_steps=40,
    guidance_scale=3.0,
).images[0]

image.save("chroma-single-file.png")
```

## ChromaPipeline[[diffusers.ChromaPipeline]]

#### diffusers.ChromaPipeline[[diffusers.ChromaPipeline]]

```python
diffusers.ChromaPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: ChromaTransformer2DModel, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma.py#L150)

**매개변수:**

transformer ([ChromaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ko/api/models/chroma_transformer#diffusers.ChromaTransformer2DModel)) : 인코딩된 이미지 레이턴트를 디노이즈하기 위한 조건부 Transformer (MMDiT) 아키텍처.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ko/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : `transformer`와 함께 사용하여 인코딩된 이미지 라텐트를 디노이즈하는 데 사용되는 스케줄러입니다.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ko/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : 잠재 표현으로 이미지를 인코딩 및 디코딩하는 Variational Auto-Encoder (VAE) 모델

text_encoder (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), 구체적으로 [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl) 변형입니다.

tokenizer (`T5TokenizerFast`) : [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast) 클래스의 두 번째 Tokenizer.

텍스트-이미지 생성을 위한 Chroma 파이프라인.

참고: https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/

#### __호출__[[diffusers.ChromaPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 35, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, num_images_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, negative_ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, joint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma.py#L587)

**매개변수:**

prompt (`str` 또는 `list[str]`, *선택 사항*) : 이미지 생성을 안내할 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 `prompt_embeds`를 대신 전달해야 합니다.

negative_prompt (`str` 또는 `list[str]`, *선택 사항*) : 이미지 생성을 유도하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 대신 `negative_prompt_embeds`를 전달해야 합니다. 가이던스를 사용하지 않는 경우 무시됩니다(즉, `guidance_scale`이 `1`보다 크지 않으면 무시됩니다).

height (`int`, *선택 사항*, 기본값은 self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : 생성된 이미지의 픽셀 단위 높이입니다. 최적의 결과를 위해 기본값은 1024로 설정됩니다.

width (`int`, *선택 사항*, 기본값은 self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : 생성된 이미지의 픽셀 단위 너비입니다. 최적의 결과를 위해 기본값은 1024로 설정됩니다.

num_inference_steps (`int`, *선택 사항*, 기본값 35) : 디노이징 단계의 수입니다. 디노이징 단계가 많을수록 일반적으로 추론 속도가 느려지는 대신 더 높은 품질의 이미지를 생성합니다.

sigmas (`list[float]`, *선택 사항*) : `set_timesteps` 메서드에 `sigmas` 인수를 지원하는 스케줄러의 노이즈 제거 과정에 사용할 커스텀 시그마입니다. 정의되지 않은 경우, `num_inference_steps`가 전달될 때의 기본 동작이 사용됩니다.

guidance_scale (`float`, *선택 사항*, 기본값 5.0) : [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598)에서 정의한 가이던스 스케일입니다. `guidance_scale`은 [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487)의 2번 식의 `w`로 정의됩니다. `guidance_scale > 1`을 설정하여 가이던스 스케일을 활성화합니다. 가이던스 스케일이 높을수록 `prompt` 텍스트와 밀접하게 연결된 이미지를 생성하도록 장려하지만, 일반적으로 이미지 품질이 낮아지는 대가를 치릅니다.

num_images_per_prompt (`int`, *선택 사항*, 기본값 1) : 프롬프트당 생성할 이미지의 수.

generator (`torch.Generator` 또는 `list[torch.Generator]`, *선택 사항*) : 생성을 결정적으로 만들기 위한 [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) 하나 또는 목록.

latents (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 이미지 생성의 입력으로 사용할 가우시안 분포에서 샘플링된 사전 생성된 노이즈된 latents입니다. 동일한 생성을 다른 프롬프트로 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면, 제공된 랜덤 `generator`를 사용하여 샘플링하여 latents 텐서가 생성됩니다.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. *예를 들어* 프롬프트 가중치와 같은 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 `prompt` 입력 인자에서 텍스트 임베딩이 생성됩니다.

ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *선택 사항*): IP Adapters와 함께 사용할 선택적 이미지 입력입니다.

ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *선택 사항*) : IP-Adapter를 위한 사전 생성된 이미지 임베딩입니다. IP-Adapter의 수와 동일한 길이의 리스트여야 합니다. 각 요소는 `(batch_size, num_images, emb_dim)` 형태의 텐서여야 합니다. 제공되지 않으면 `ip_adapter_image` 입력 인자로부터 임베딩이 계산됩니다.

negative_ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *선택 사항*): IP Adapters와 함께 사용할 선택적 이미지 입력입니다.

negative_ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *선택 사항*) : IP-Adapter를 위한 사전 생성된 이미지 임베딩입니다. IP-Adapter의 수와 동일한 길이의 리스트여야 합니다. 각 요소는 `(batch_size, num_images, emb_dim)` 형태의 텐서여야 합니다. 제공되지 않으면 `ip_adapter_image` 입력 인자로부터 임베딩이 계산됩니다.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 미리 생성된 부정 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, *예를 들어* 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 `negative_prompt` 입력 인수에서 negative_prompt_embeds가 생성됩니다.

prompt_attention_mask (torch.Tensor, *선택 사항*) : 프롬프트 임베딩에 사용할 어텐션 마스크입니다. 프롬프트 시퀀스의 패딩 토큰을 가리기 위해 사용됩니다. Chroma는 패딩 토큰 중 하나가 가려지지 않도록 유지해야 합니다. https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training 을 참조하세요.

negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, *선택 사항*) : negative prompt 임베딩에 사용할 어텐션 마스크입니다. negative prompt 시퀀스의 패딩 토큰을 가리기 위해 사용됩니다. Chroma는 패딩 토큰 하나가 가려지지 않도록 유지해야 합니다. https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training 을 참고하세요.

output_type (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"pil"`) : 이미지 생성의 출력 형식입니다. [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` 또는 `np.array` 중 하나를 선택합니다.

return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 `~pipelines.flux.ChromaPipelineOutput`을 반환할지 여부.

joint_attention_kwargs (`dict`, *선택 사항*) : 지정된 경우 [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py)의 `self.processor` 아래에서 정의된 `AttentionProcessor`로 전달되는 kwargs 사전입니다.

callback_on_step_end (`Callable`, *선택 사항*) : 추론 중 각 디노이징 단계의 끝에서 호출되는 함수입니다. 이 함수는 다음 인수를 받아 호출됩니다: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs`에는 `callback_on_step_end_tensor_inputs`로 지정된 모든 텐서 목록이 포함됩니다.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *선택 사항*) : `callback_on_step_end` 함수의 텐서 입력 목록입니다. 목록에 지정된 텐서는 `callback_kwargs` 인수로 전달됩니다. 파이프라인 클래스의 `._callback_tensor_inputs` 속성에 나열된 변수만 포함할 수 있습니다.

max_sequence_length (`int` 기본값은 512) : `prompt`에 사용할 최대 시퀀스 길이입니다.

**반환값:** `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` 또는 `tuple`

`return_dict`가 True인 경우 `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput`, 그렇지 않으면 `tuple`입니다. tuple을 반환할 경우 첫 번째 요소는 생성된 이미지의 목록입니다.

생성을 위해 파이프라인을 호출할 때 호출되는 함수.

예:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import ChromaPipeline

>>> model_id = "lodestones/Chroma1-HD"
>>> ckpt_path = "https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/blob/main/Chroma1-HD.safetensors"
>>> transformer = ChromaTransformer2DModel.from_single_file(ckpt_path, torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe = ChromaPipeline.from_pretrained(
...     model_id,
...     transformer=transformer,
...     torch_dtype=torch.bfloat16,
... )
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> prompt = [
...     "A high-fashion close-up portrait of a blonde woman in clear sunglasses. The image uses a bold teal and red color split for dramatic lighting. The background is a simple teal-green. The photo is sharp and well-composed, and is designed for viewing with anaglyph 3D glasses for optimal effect. It looks professionally done."
... ]
>>> negative_prompt = [
...     "low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"
... ]
>>> image = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
>>> image.save("chroma.png")
```

#### encode_prompt[[diffusers.ChromaPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, max_sequence_length: int = 512, lora_scale: float | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma.py#L264)

**매개변수:**

prompt (`str` 또는 `list[str]`, *선택 사항*) : 인코딩할 프롬프트

negative_prompt (`str` 또는 `list[str]`, *선택 사항*) : 이미지 생성을 안내하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 대신 `negative_prompt_embeds`를 전달해야 합니다. 가이던스를 사용하지 않는 경우 무시됩니다(즉, `guidance_scale`이 `1`보다 작은 경우 무시됩니다).

device : (`torch.device`): torch 디바이스

num_images_per_prompt (`int`) : 프롬프트당 생성할 이미지 수

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. *예를 들어* 프롬프트 가중치와 같은 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 `prompt` 입력 인자에서 텍스트 임베딩이 생성됩니다.

lora_scale (`float`, *선택 사항*) : LoRA 레이어가 로드된 경우, 텍스트 인코더의 모든 LoRA 레이어에 적용될 LoRA 스케일입니다.

## ChromaImg2ImgPipeline[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline]]

#### diffusers.ChromaImg2ImgPipeline[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline]]

```python
diffusers.ChromaImg2ImgPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: ChromaTransformer2DModel, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_img2img.py#L162)

**매개변수:**

transformer ([ChromaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ko/api/models/chroma_transformer#diffusers.ChromaTransformer2DModel)) : 인코딩된 이미지 레이턴트를 디노이즈하기 위한 조건부 Transformer (MMDiT) 아키텍처.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/ko/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : `transformer`와 함께 사용하여 인코딩된 이미지 라텐트를 디노이즈하는 데 사용되는 스케줄러입니다.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ko/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : 잠재 표현으로 이미지를 인코딩 및 디코딩하는 Variational Auto-Encoder (VAE) 모델

text_encoder (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), 구체적으로 [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl) 변형입니다.

tokenizer (`T5TokenizerFast`) : [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast) 클래스의 두 번째 Tokenizer.

이미지-이미지 생성을 위한 Chroma 파이프라인.

참고: https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/

#### __호출__[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 35, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, strength: float = 0.9, num_images_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, negative_ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, joint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_img2img.py#L646)

**매개변수:**

prompt (`str` 또는 `list[str]`, *선택 사항*) : 이미지 생성을 안내할 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 `prompt_embeds`를 대신 전달해야 합니다.

negative_prompt (`str` 또는 `list[str]`, *선택 사항*) : 이미지 생성을 유도하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 대신 `negative_prompt_embeds`를 전달해야 합니다. 가이던스를 사용하지 않는 경우 무시됩니다(즉, `guidance_scale`이 `1`보다 크지 않으면 무시됩니다).

image (`PipelineImageInput`) : 파이프라인의 이미지 입력입니다.

height (`int`, *선택 사항*, 기본값은 self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : 생성된 이미지의 픽셀 단위 높이입니다. 최적의 결과를 위해 기본값은 1024로 설정됩니다.

width (`int`, *선택 사항*, 기본값은 self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : 생성된 이미지의 픽셀 단위 너비입니다. 최적의 결과를 위해 기본값은 1024로 설정됩니다.

num_inference_steps (`int`, *선택 사항*, 기본값 35) : 디노이징 단계의 수입니다. 디노이징 단계가 많을수록 일반적으로 추론 속도가 느려지는 대신 더 높은 품질의 이미지를 생성합니다.

sigmas (`list[float]`, *선택 사항*) : `set_timesteps` 메서드에 `sigmas` 인수를 지원하는 스케줄러의 노이즈 제거 과정에 사용할 커스텀 시그마입니다. 정의되지 않은 경우, `num_inference_steps`가 전달될 때의 기본 동작이 사용됩니다.

guidance_scale (`float`, *선택 사항*, 기본값 5.0) : [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598)에서 정의한 가이던스 스케일입니다. `guidance_scale`은 [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487)의 2번 식의 `w`로 정의됩니다. `guidance_scale > 1`을 설정하여 가이던스 스케일을 활성화합니다. 가이던스 스케일이 높을수록 `prompt` 텍스트와 밀접하게 연결된 이미지를 생성하도록 장려하지만, 일반적으로 이미지 품질이 낮아지는 대가를 치릅니다.

strength (`float, *optional*, 기본값 0.9) : 개념적으로 참조 이미지를 얼마나 변환할지를 나타냅니다. 0과 1 사이여야 합니다. image가 시작점으로 사용되며, strength 값이 클수록 더 많은 노이즈가 추가됩니다. 디노이징 단계의 수는 초기에 추가된 노이즈의 양에 따라 결정됩니다. strength가 1이면 추가되는 노이즈가 최대가 되고, 디노이징 과정은 num_inference_steps에 지정된 전체 반복 횟수 동안 실행됩니다. 따라서 1이라는 값은 사실상 image를 무시하는 것과 같습니다.

num_images_per_prompt (`int`, *선택 사항*, 기본값 1) : 프롬프트당 생성할 이미지의 수.

generator (`torch.Generator` 또는 `list[torch.Generator]`, *선택 사항*) : 생성을 결정적으로 만들기 위한 [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) 하나 또는 목록.

latents (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 이미지 생성의 입력으로 사용할 가우시안 분포에서 샘플링된 사전 생성된 노이즈된 latents입니다. 동일한 생성을 다른 프롬프트로 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면, 제공된 랜덤 `generator`를 사용하여 샘플링하여 latents 텐서가 생성됩니다.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. *예를 들어* 프롬프트 가중치와 같은 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 `prompt` 입력 인자에서 텍스트 임베딩이 생성됩니다.

ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *선택 사항*): IP Adapters와 함께 사용할 선택적 이미지 입력입니다.

ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *선택 사항*) : IP-Adapter를 위한 사전 생성된 이미지 임베딩입니다. IP-Adapter의 수와 동일한 길이의 리스트여야 합니다. 각 요소는 `(batch_size, num_images, emb_dim)` 형태의 텐서여야 합니다. 제공되지 않으면 `ip_adapter_image` 입력 인자로부터 임베딩이 계산됩니다.

negative_ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *선택 사항*): IP Adapters와 함께 사용할 선택적 이미지 입력입니다.

negative_ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *선택 사항*) : IP-Adapter를 위한 사전 생성된 이미지 임베딩입니다. IP-Adapter의 수와 동일한 길이의 리스트여야 합니다. 각 요소는 `(batch_size, num_images, emb_dim)` 형태의 텐서여야 합니다. 제공되지 않으면 `ip_adapter_image` 입력 인자로부터 임베딩이 계산됩니다.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 미리 생성된 부정 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, *예를 들어* 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 `negative_prompt` 입력 인수에서 negative_prompt_embeds가 생성됩니다.

prompt_attention_mask (torch.Tensor, *선택 사항*) : 프롬프트 임베딩에 사용할 어텐션 마스크입니다. 프롬프트 시퀀스의 패딩 토큰을 가리기 위해 사용됩니다. Chroma는 패딩 토큰 중 하나가 가려지지 않도록 유지해야 합니다. https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training 을 참조하세요.

negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, *선택 사항*) : negative prompt 임베딩에 사용할 어텐션 마스크입니다. negative prompt 시퀀스의 패딩 토큰을 가리기 위해 사용됩니다. Chroma는 패딩 토큰 하나가 가려지지 않도록 유지해야 합니다. https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training 을 참고하세요.

output_type (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"pil"`) : 이미지 생성의 출력 형식입니다. [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` 또는 `np.array` 중 하나를 선택합니다.

return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 `~pipelines.flux.ChromaPipelineOutput`을 반환할지 여부.

joint_attention_kwargs (`dict`, *선택 사항*) : 지정된 경우 [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py)의 `self.processor` 아래에서 정의된 `AttentionProcessor`로 전달되는 kwargs 사전입니다.

callback_on_step_end (`Callable`, *선택 사항*) : 추론 중 각 디노이징 단계의 끝에서 호출되는 함수입니다. 이 함수는 다음 인수를 받아 호출됩니다: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs`에는 `callback_on_step_end_tensor_inputs`로 지정된 모든 텐서 목록이 포함됩니다.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *선택 사항*) : `callback_on_step_end` 함수의 텐서 입력 목록입니다. 목록에 지정된 텐서는 `callback_kwargs` 인수로 전달됩니다. 파이프라인 클래스의 `._callback_tensor_inputs` 속성에 나열된 변수만 포함할 수 있습니다.

max_sequence_length (`int` 기본값은 512) : `prompt`에 사용할 최대 시퀀스 길이입니다.

**반환값:** `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` 또는 `tuple`

`return_dict`가 True인 경우 `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput`, 그렇지 않으면 `tuple`입니다. tuple을 반환할 경우 첫 번째 요소는 생성된 이미지의 목록입니다.

생성을 위해 파이프라인을 호출할 때 호출되는 함수.

예:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import ChromaTransformer2DModel, ChromaImg2ImgPipeline

>>> model_id = "lodestones/Chroma1-HD"
>>> ckpt_path = "https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/blob/main/Chroma1-HD.safetensors"
>>> pipe = ChromaImg2ImgPipeline.from_pretrained(
...     model_id,
...     transformer=transformer,
...     torch_dtype=torch.bfloat16,
... )
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> init_image = load_image(
...     "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
... )
>>> prompt = "a scenic fastasy landscape with a river and mountains in the background, vibrant colors, detailed, high resolution"
>>> negative_prompt = "low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"
>>> image = pipe(prompt, image=init_image, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
>>> image.save("chroma-img2img.png")
```

#### encode_prompt[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, max_sequence_length: int = 512, lora_scale: float | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_img2img.py#L291)

**매개변수:**

prompt (`str` 또는 `list[str]`, *선택 사항*) : 인코딩할 프롬프트

negative_prompt (`str` 또는 `list[str]`, *선택 사항*) : 이미지 생성을 안내하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 대신 `negative_prompt_embeds`를 전달해야 합니다. 가이던스를 사용하지 않는 경우 무시됩니다(즉, `guidance_scale`이 `1`보다 작은 경우 무시됩니다).

device : (`torch.device`): torch 디바이스

num_images_per_prompt (`int`) : 프롬프트당 생성할 이미지 수

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. *예를 들어* 프롬프트 가중치와 같은 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 `prompt` 입력 인자에서 텍스트 임베딩이 생성됩니다.

lora_scale (`float`, *선택 사항*) : LoRA 레이어가 로드된 경우, 텍스트 인코더의 모든 LoRA 레이어에 적용될 LoRA 스케일입니다.

## ChromaInpaintPipeline[[diffusers.ChromaInpaintPipeline]]

#### diffusers.ChromaInpaintPipeline[[diffusers.ChromaInpaintPipeline]]

```python
diffusers.ChromaInpaintPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: ChromaTransformer2DModel, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_inpainting.py#L169)

**매개변수:**

transformer ([ChromaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ko/api/models/chroma_transformer#diffusers.ChromaTransformer2DModel)) : 인코딩된 이미지 레이턴트를 디노이즈하기 위한 조건부 Transformer (MMDiT) 아키텍처.

scheduler ([DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/ko/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler)) : `transformer`와 함께 사용되어 인코딩된 이미지 latents의 노이즈를 제거하는 스케줄러입니다.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/ko/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : 이미지를 잠재 표현으로 인코딩하고 잠재 표현에서 이미지로 디코딩하는 Variational Auto-Encoder (VAE) 모델입니다.

text_encoder (`CLIPTextModel`) : [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel), 구체적으로 [clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14) 변형입니다.

text_encoder_2 (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), 구체적으로 [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl) 변형입니다.

tokenizer (`CLIPTokenizer`) : [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) 클래스의 토크나이저.

tokenizer_2 (`T5TokenizerFast`) : [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast) 클래스의 두 번째 Tokenizer.

이미지 인페인팅을 위한 Flux 파이프라인.

참고: https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-labs/

#### __호출__[[diffusers.ChromaInpaintPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None, negative_prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None, true_cfg_scale: float = 1.0, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, mask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, masked_image_latents: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, padding_mask_crop: int | None = None, strength: float = 0.6, num_inference_steps: int = 28, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 7.0, num_images_per_prompt: typing.Optional[int] = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: typing.Optional[typing.List[torch.Tensor]] = None, negative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, negative_ip_adapter_image_embeds: typing.Optional[typing.List[torch.Tensor]] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, output_type: str = 'pil', return_dict: bool = True, joint_attention_kwargs: typing.Optional[typing.Dict[str, typing.Any]] = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, typing.Dict], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: typing.List[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 256, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_inpainting.py#L764)

**매개변수:**

prompt (`str` 또는 `List[str]`, *선택 사항*) : 이미지 생성을 안내할 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 `prompt_embeds`를 대신 전달해야 합니다.

negative_prompt (`str` 또는 `List[str]`, *선택*) : 이미지 생성을 유도하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 대신 `negative_prompt_embeds`를 전달해야 합니다. 가이던스를 사용하지 않는 경우 무시됩니다(즉, `guidance_scale`이 `1`보다 크지 않으면 무시됩니다).

true_cfg_scale (`float`, *선택 사항*, 기본값 1.0) : `true_cfg_scale` > 1이고 `negative_prompt`가 제공되면 True classifier-free guidance(guidance scale)가 활성화됩니다.

image (`PipelineImageInput`) : 파이프라인의 이미지 입력입니다.

mask_image (`PipelineImageInput`) : `Image`, numpy array or tensor representing an image batch to mask `image`. White pixels in the mask are repainted while black pixels are preserved.

masked_image_latents (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 마스킹된 이미지의 사전 인코딩된 잠재 표현입니다. 제공되지 않으면 `mask_image`와 `image`로부터 계산됩니다.

height (`int`, *선택 사항*, 기본값은 self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : 생성된 이미지의 픽셀 단위 높이입니다. 최적의 결과를 위해 기본값은 1024로 설정됩니다.

width (`int`, *선택 사항*, 기본값은 self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : 생성된 이미지의 픽셀 단위 너비입니다. 최적의 결과를 위해 기본값은 1024로 설정됩니다.

padding_mask_crop (`int`, *선택 사항*, 기본값 `None`) : 이미지와 마스킹에 적용할 크롭의 마진 크기입니다. `None`인 경우 이미지와 mask_image에 크롭이 적용되지 않습니다. `padding_mask_crop`이 `None`이 아닌 경우, 먼저 이미지의 종횡비와 같고 모든 마스킹 영역을 포함하는 직사각형 영역을 찾은 다음, `padding_mask_crop`을 기반으로 해당 영역을 확장합니다. 이후 인페인팅을 위해 원래 이미지 크기로 리사이즈하기 전에, 확장된 영역을 기준으로 이미지와 mask_image가 크롭됩니다.

num_inference_steps (`int`, *선택 사항*, 기본값 28) : 디노이징 단계의 수입니다. 디노이징 단계를 늘리면 일반적으로 추론 속도가 느려지는 대신 더 높은 품질의 이미지를 얻을 수 있습니다.

sigmas (`List[float]`, *선택 사항*) : `set_timesteps` 메서드에서 `sigmas` 인자를 지원하는 스케줄러의 노이즈 제거 과정에 사용할 커스텀 시그마입니다. 정의되지 않은 경우, `num_inference_steps`가 전달될 때의 기본 동작이 사용됩니다.

guidance_scale (`float`, *선택 사항*, 기본값 7.0) : [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598)에서 정의한 가이던스 스케일입니다. `guidance_scale`은 [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487)의 2번 식의 `w`로 정의됩니다. `guidance_scale > 1`을 설정하여 가이던스 스케일을 활성화합니다. 가이던스 스케일이 높을수록 `prompt` 텍스트와 밀접하게 연결된 이미지를 생성하도록 장려하지만, 일반적으로 이미지 품질이 낮아지는 대가를 치릅니다.

strength (`float, *optional*, 기본값 0.6) : 개념적으로 참조 이미지를 얼마나 변환할지를 나타냅니다. 0과 1 사이여야 합니다. image가 시작점으로 사용되며, strength 값이 클수록 더 많은 노이즈가 추가됩니다. 디노이징 단계의 수는 초기에 추가된 노이즈의 양에 따라 결정됩니다. strength가 1이면 추가되는 노이즈가 최대가 되고, 디노이징 과정은 num_inference_steps에서 지정된 전체 반복 횟수 동안 실행됩니다. 따라서 1이라는 값은 기본적으로 image를 무시하는 것과 같습니다.

num_images_per_prompt (`int`, *선택 사항*, 기본값 1) : 프롬프트당 생성할 이미지의 수.

generator (`torch.Generator` 또는 `List[torch.Generator]`, *선택 사항*) : 생성을 결정적으로 만들기 위한 [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) 하나 또는 목록.

latents (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 이미지 생성의 입력으로 사용할 가우시안 분포에서 샘플링된 사전 생성된 노이즈된 latents입니다. 동일한 생성을 다른 프롬프트로 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면, 제공된 랜덤 `generator`를 사용하여 샘플링하여 latents 텐서가 생성됩니다.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. *예를 들어* 프롬프트 가중치와 같은 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 `prompt` 입력 인자에서 텍스트 임베딩이 생성됩니다.

ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *선택 사항*): IP Adapters와 함께 사용할 선택적 이미지 입력입니다.

ip_adapter_image_embeds (`List[torch.Tensor]`, *선택 사항*) : IP-Adapter를 위한 사전 생성된 이미지 임베딩입니다. IP-Adapter의 수와 동일한 길이의 리스트여야 합니다. 각 요소는 `(batch_size, num_images, emb_dim)` 형태의 텐서여야 합니다. 제공되지 않으면 `ip_adapter_image` 입력 인자로부터 임베딩이 계산됩니다.

negative_ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *선택 사항*): IP Adapters와 함께 사용할 선택적 이미지 입력입니다.

negative_ip_adapter_image_embeds (`List[torch.Tensor]`, *선택 사항*) : IP-Adapter를 위한 사전 생성된 이미지 임베딩입니다. IP-Adapter의 수와 동일한 길이의 리스트여야 합니다. 각 요소는 `(batch_size, num_images, emb_dim)` 형태의 텐서여야 합니다. 제공되지 않으면 `ip_adapter_image` 입력 인자로부터 임베딩이 계산됩니다.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 미리 생성된 부정 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, *예를 들어* 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 `negative_prompt` 입력 인수에서 negative_prompt_embeds가 생성됩니다.

prompt_attention_mask (torch.Tensor, *선택 사항*) : 프롬프트 임베딩에 사용할 어텐션 마스크입니다. 프롬프트 시퀀스의 패딩 토큰을 가리기 위해 사용됩니다. Chroma는 패딩 토큰 중 하나가 가려지지 않도록 유지해야 합니다. https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training 을 참조하세요.

negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, *선택 사항*) : negative prompt 임베딩에 사용할 어텐션 마스크입니다. negative prompt 시퀀스의 패딩 토큰을 가리기 위해 사용됩니다. Chroma는 패딩 토큰 하나가 가려지지 않도록 유지해야 합니다. https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training 을 참고하세요.

output_type (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"pil"`) : 이미지 생성의 출력 형식입니다. [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` 또는 `np.array` 중 하나를 선택합니다.

return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput`를 반환할지 여부.

joint_attention_kwargs (`dict`, *선택 사항*) : 지정된 경우 [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py)의 `self.processor` 아래에서 정의된 `AttentionProcessor`로 전달되는 kwargs 사전입니다.

callback_on_step_end (`Callable`, *선택 사항*) : 추론 중 각 디노이징 단계의 끝에서 호출되는 함수입니다. 이 함수는 다음 인수를 받아 호출됩니다: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs`에는 `callback_on_step_end_tensor_inputs`로 지정된 모든 텐서 목록이 포함됩니다.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`List`, *선택 사항*) : `callback_on_step_end` 함수의 텐서 입력 목록입니다. 목록에 지정된 텐서는 `callback_kwargs` 인수로 전달됩니다. 파이프라인 클래스의 `._callback_tensor_inputs` 속성에 나열된 변수만 포함할 수 있습니다.

max_sequence_length (`int` 기본값은 256) : `prompt`에 사용할 최대 시퀀스 길이입니다.

**반환값:** `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` 또는 `tuple`

`return_dict`가 True인 경우 `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput`, 그렇지 않으면 `tuple`입니다. tuple을 반환할 경우 첫 번째 요소는 생성된 이미지의 목록입니다.

생성을 위해 파이프라인을 호출할 때 호출되는 함수.

예:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import ChromaInpaintPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> pipe = ChromaInpaintPipeline.from_pretrained("lodestones/Chroma1-HD", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench"
>>> img_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo.png"
>>> mask_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo_mask.png"
>>> source = load_image(img_url)
>>> mask = load_image(mask_url)
>>> image = pipe(prompt=prompt, image=source, mask_image=mask).images[0]
>>> image.save("chroma_inpainting.png")
```

#### encode_prompt[[diffusers.ChromaInpaintPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: typing.Union[str, typing.List[str]], negative_prompt: typing.Union[str, typing.List[str], NoneType] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, max_sequence_length: int = 256, lora_scale: bool | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_inpainting.py#L293)

**매개변수:**

prompt (`str` 또는 `List[str]`, *선택 사항*) : 인코딩할 프롬프트

negative_prompt (`str` 또는 `List[str]`, *선택*) : 이미지 생성을 안내하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 대신 `negative_prompt_embeds`를 전달해야 합니다. 가이던스를 사용하지 않는 경우 무시됩니다(즉, `guidance_scale`이 `1`보다 작은 경우 무시됩니다).

device : (`torch.device`): torch 디바이스

num_images_per_prompt (`int`) : 프롬프트당 생성할 이미지 수

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. *예를 들어* 프롬프트 가중치와 같은 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 `prompt` 입력 인자에서 텍스트 임베딩이 생성됩니다.

lora_scale (`float`, *선택 사항*) : LoRA 레이어가 로드된 경우, 텍스트 인코더의 모든 LoRA 레이어에 적용될 LoRA 스케일입니다.