Diffusers documentation

HunyuanImage2.1

Diffusers

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HunyuanImage2.1

HunyuanImage-2.1은 2K(2048 x 2048) 해상도의 이미지를 생성할 수 있는 17B 텍스트-이미지 모델입니다

HunyuanImage-2.1은 다음 변형으로 제공됩니다:

모델 유형	모델 ID
HunyuanImage-2.1	hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers
HunyuanImage-2.1-Distilled	hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Distilled-Diffusers
HunyuanImage-2.1-Refiner	hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Refiner-Diffusers

Caching은 중간 결과를 저장하고 재사용하여 추론 속도를 높이는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

HunyuanImage-2.1

HunyuanImage-2.1은 노이즈 제거 루프에서 Adaptive Projected Guidance (APG)와 Classifier-Free Guidance (CFG)를 결합하여 적용합니다. HunyuanImagePipeline에는 guider 구성 요소(Guider에 대해 자세히 알아보기)가 있으며, 런타임에 guidance_scale 파라미터를 받지 않습니다. guidance_scale과 같은 guider 관련 파라미터를 변경하려면 대신 guider 구성을 업데이트할 수 있습니다.

import torch
from diffusers import HunyuanImagePipeline

pipe = HunyuanImagePipeline.from_pretrained(
    "hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers", 
    dtype=torch.bfloat16
)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

guider 객체를 검사할 수 있습니다:

>>> pipe.guider
AdaptiveProjectedMixGuidance {
  "_class_name": "AdaptiveProjectedMixGuidance",
  "_diffusers_version": "0.36.0.dev0",
  "adaptive_projected_guidance_momentum": -0.5,
  "adaptive_projected_guidance_rescale": 10.0,
  "adaptive_projected_guidance_scale": 10.0,
  "adaptive_projected_guidance_start_step": 5,
  "enabled": true,
  "eta": 0.0,
  "guidance_rescale": 0.0,
  "guidance_scale": 3.5,
  "start": 0.0,
  "stop": 1.0,
  "use_original_formulation": false
}

State:
  step: None
  num_inference_steps: None
  timestep: None
  count_prepared: 0
  enabled: True
  num_conditions: 2
  momentum_buffer: None
  is_apg_enabled: False
  is_cfg_enabled: True

다른 구성으로 guider를 업데이트하려면 new() 메서드를 사용합니다. 예를 들어, 모든 다른 기본 guidance 매개변수를 유지하면서 guidance_scale=5.0으로 이미지를 생성하려면:

import torch
from diffusers import HunyuanImagePipeline

pipe = HunyuanImagePipeline.from_pretrained(
    "hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers", 
    dtype=torch.bfloat16
)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

# Update the guider configuration
pipe.guider = pipe.guider.new(guidance_scale=5.0)

prompt = (
    "A cute, cartoon-style anthropomorphic penguin plush toy with fluffy fur, standing in a painting studio, "
    "wearing a red knitted scarf and a red beret with the word 'Tencent' on it, holding a paintbrush with a "
    "focused expression as it paints an oil painting of the Mona Lisa, rendered in a photorealistic photographic style."
)

image = pipe(
    prompt=prompt, 
    num_inference_steps=50, 
    height=2048, 
    width=2048,
).images[0]
image.save("image.png")

HunyuanImage-2.1-Distilled

distilled_guidance_scale를 guidance-distilled 체크포인트와 함께 사용하세요.

import torch
from diffusers import HunyuanImagePipeline
pipe = HunyuanImagePipeline.from_pretrained("hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Distilled-Diffusers", dtype=torch.bfloat16)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

prompt = (
    "A cute, cartoon-style anthropomorphic penguin plush toy with fluffy fur, standing in a painting studio, "
    "wearing a red knitted scarf and a red beret with the word 'Tencent' on it, holding a paintbrush with a "
    "focused expression as it paints an oil painting of the Mona Lisa, rendered in a photorealistic photographic style."
)

out = pipe(
    prompt,
    num_inference_steps=8,
    distilled_guidance_scale=3.25,
    height=2048,
    width=2048,
    generator=generator,
).images[0]

HunyuanImagePipeline

클래스 diffusers.HunyuanImagePipeline

< source >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLHunyuanImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertext_encoder_2: T5EncoderModeltokenizer_2: ByT5Tokenizertransformer: HunyuanImageTransformer2DModelguider: AdaptiveProjectedMixGuidance | None = Noneocr_guider: AdaptiveProjectedMixGuidance | None = None )

매개변수

transformer (HunyuanImageTransformer2DModel) — 인코딩된 이미지 레이턴트를 디노이즈하기 위한 조건부 Transformer (MMDiT) 아키텍처.
scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — transformer와 함께 사용하여 인코딩된 이미지 latents의 노이즈를 제거하는 데 사용되는 스케줄러.
vae (AutoencoderKLHunyuanImage) — 이미지를 잠재 표현으로 인코딩하고 디코딩하는 Variational Auto-Encoder (VAE) 모델.
text_encoder (Qwen2.5-VL-7B-Instruct) — 구체적으로 Qwen2.5-VL-7B-Instruct의 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 변형입니다.
tokenizer (Qwen2Tokenizer) — [Qwen2Tokenizer] 클래스의 토크나이저입니다.
text_encoder_2 (T5EncoderModel) — T5EncoderModel 변형입니다.
tokenizer_2 (ByT5Tokenizer) — [ByT5Tokenizer] 클래스의 토크나이저
guider (AdaptiveProjectedMixGuidance) — 이미지 생성을 안내하는 데 사용할 [AdaptiveProjectedMixGuidance].
ocr_guider (AdaptiveProjectedMixGuidance, 선택 사항) — 텍스트 렌더링이 필요한 경우 이미지 생성을 안내하는 데 사용할 [AdaptiveProjectedMixGuidance]입니다.

텍스트에서 이미지 생성을 위한 HunyuanImage 파이프라인.

call

< source >

( prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50distilled_guidance_scale: float | None = 3.25sigmas: list[float] | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: torch.Generator | list[torch.Generator] | None = Nonelatents: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_2: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_mask_2: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds_2: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds_mask_2: torch.Tensor | None = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, Any] | None = Nonecallback_on_step_end: Callable[[int, int], None] | None = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'] ) → ~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput or tuple

매개변수

prompt (str 또는 list[str], 선택 사항) — 이미지 생성을 안내할 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 prompt_embeds를 대신 전달해야 합니다.
negative_prompt (str 또는 list[str], 선택 사항) — 이미지 생성을 안내하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않았고 negative_prompt_embeds도 제공되지 않은 경우, 빈 negative prompt를 사용합니다. guidance를 사용하지 않는 경우 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 설정되어 있습니다.
num_inference_steps (int, 선택 사항, 기본값 50) — 디노이징 단계의 수입니다. 디노이징 단계가 많을수록 일반적으로 더 높은 품질의 이미지를 생성하지만, 추론 속도가 느려집니다.
sigmas (list[float], 선택 사항) — set_timesteps 메서드에 sigmas 인수를 지원하는 스케줄러의 노이즈 제거 과정에 사용할 커스텀 시그마입니다. 정의되지 않은 경우, num_inference_steps가 전달될 때의 기본 동작이 사용됩니다.
distilled_guidance_scale (float, 선택 사항, 기본값 None) — 가이던스 디스틸레이션 모델에 사용할 가이던스 스케일 값입니다. 추론 시 노이즈 예측 리스케일링을 통해 가이던스 스케일을 적용하는 전통적인 classifier-free guidance와 달리, 가이던스 디스틸레이션 모델은 forward pass 중에 가이던스 스케일을 직접 입력 파라미터로 받습니다. distilled_guidance_scale > 1로 설정하면 가이던스가 활성화됩니다. 가이던스 스케일이 높을수록 prompt 텍스트와 밀접하게 연결된 이미지를 생성하도록 유도되지만, 일반적으로 이미지 품질이 낮아지는 대가를 치릅니다. 가이던스 디스틸레이션 모델의 경우 이 파라미터는 필수입니다. 비디스틸레이션 모델의 경우 이 파라미터는 무시됩니다.
num_images_per_prompt (int, 선택 사항, 기본값 1) — 프롬프트당 생성할 이미지의 수입니다.
generator (torch.Generator 또는 list[torch.Generator], 선택 사항) — 생성을 결정적으로 만들기 위한 torch generator 하나 또는 목록
latents (torch.Tensor, 선택 사항) — 이미지 생성의 입력으로 사용할 가우시안 분포에서 샘플링된 사전 생성된 노이즈 latents입니다. 동일한 생성을 다른 프롬프트로 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면, 제공된 랜덤 generator를 사용하여 샘플링하여 latents 텐서가 생성됩니다.
prompt_embeds (torch.Tensor, 선택) — 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인자로부터 텍스트 임베딩이 생성됩니다.
prompt_embeds_mask (torch.Tensor, 선택 사항) — 미리 생성된 텍스트 임베딩 마스크입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인자로부터 텍스트 임베딩 마스크가 생성됩니다.
prompt_embeds_2 (torch.Tensor, 선택) — ocr에 사용할 사전 생성된 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인자로부터 ocr의 텍스트 임베딩이 생성됩니다.
prompt_embeds_mask_2 (torch.Tensor, 선택 사항) — ocr용 사전 생성된 텍스트 임베딩 마스크입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인자로부터 ocr용 텍스트 임베딩 마스크가 생성됩니다.
negative_prompt_embeds (torch.Tensor, 선택 사항) — 미리 생성된 negative text embeddings입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 negative_prompt 입력 인자로부터 negative_prompt_embeds가 생성됩니다.
negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor, 선택) — 미리 생성된 negative text embeddings mask입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 negative_prompt 입력 인자로부터 negative text embeddings mask가 생성됩니다.
negative_prompt_embeds_2 (torch.Tensor, 선택) — ocr용 사전 생성된 negative text embeddings입니다. 프롬프트 가중치와 같은 예를 들어 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 negative_prompt 입력 인자로부터 ocr용 negative text embeddings가 생성됩니다.
negative_prompt_embeds_mask_2 (torch.Tensor, 선택) — ocr용 사전 생성된 negative text embeddings mask입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 prompt 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 negative_prompt 입력 인자로부터 ocr용 negative text embeddings mask가 생성됩니다.
output_type (str, 선택 사항, 기본값 "pil") — 이미지 생성의 출력 형식입니다. PIL: PIL.Image.Image 또는 np.array 중 하나를 선택합니다.
return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 일반 튜플 대신 ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput를 반환할지 여부.
attention_kwargs (dict, 선택 사항) — 지정된 경우 diffusers.models.attention_processor의 self.processor에서 정의된 AttentionProcessor로 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_kwargs에는 callback_on_step_end_tensor_inputs로 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.

반환값

~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput 또는 tuple

return_dict가 True인 경우 ~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput, 그렇지 않으면 tuple입니다. tuple을 반환할 경우 첫 번째 요소는 생성된 이미지의 목록입니다.

생성을 위해 파이프라인을 호출할 때 호출되는 함수.

예:

>>> import torch
>>> from diffusers import HunyuanImagePipeline

>>> pipe = HunyuanImagePipeline.from_pretrained(
...     "hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(prompt, negative_prompt="", num_inference_steps=50).images[0]
>>> image.save("hunyuanimage.png")

encode_prompt

< source >

매개변수

prompt (str 또는 list[str], 선택 사항) — 인코딩할 프롬프트
device — (torch.device): torch device
batch_size (int) — 프롬프트의 배치 크기, 기본값은 1
num_images_per_prompt (int) — 프롬프트당 생성할 이미지 수
prompt_embeds (torch.Tensor, 선택 사항) — 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인자로부터 텍스트 임베딩이 생성됩니다.
prompt_embeds_mask (torch.Tensor, 선택 사항) — 미리 생성된 텍스트 마스크입니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인자로부터 텍스트 마스크가 생성됩니다.
prompt_embeds_2 (torch.Tensor, 선택 사항) — ByT5에서 생성된 글리프 텍스트 임베딩입니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인수를 사용하여 self.tokenizer_2와 self.text_encoder_2로 생성됩니다.
prompt_embeds_mask_2 (torch.Tensor, 선택 사항) — ByT5에서 사전 생성된 글리프 텍스트 마스크입니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인수를 사용하여 self.tokenizer_2와 self.text_encoder_2로 생성됩니다.

HunyuanImageRefinerPipeline

클래스 diffusers.HunyuanImageRefinerPipeline

< source >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLHunyuanImageRefinertext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertransformer: HunyuanImageTransformer2DModelguider: AdaptiveProjectedMixGuidance | None = None )

매개변수

transformer (HunyuanImageTransformer2DModel) — 인코딩된 이미지 레이턴트를 디노이즈하기 위한 조건부 Transformer (MMDiT) 아키텍처.
scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — transformer와 함께 사용하여 인코딩된 이미지 latents의 노이즈를 제거하는 데 사용되는 스케줄러.
vae (AutoencoderKLHunyuanImageRefiner) — 잠재 표현으로 이미지를 인코딩 및 디코딩하는 Variational Auto-Encoder (VAE) 모델.
text_encoder (Qwen2.5-VL-7B-Instruct) — 구체적으로 Qwen2.5-VL-7B-Instruct의 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 변형입니다.
tokenizer (Qwen2Tokenizer) — [Qwen2Tokenizer] 클래스의 토크나이저입니다.

텍스트에서 이미지 생성을 위한 HunyuanImage 파이프라인.

call

< source >

( prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonedistilled_guidance_scale: float | None = 3.25image: PipelineImageInput | None = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 4sigmas: list[float] | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: torch.Generator | list[torch.Generator] | None = Nonelatents: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, Any] | None = Nonecallback_on_step_end: Callable[[int, int], None] | None = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'] ) → ~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput or tuple

매개변수

prompt (str 또는 list[str], 선택 사항) — 이미지 생성을 안내할 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우 prompt_embeds를 대신 전달해야 합니다.
negative_prompt (str 또는 list[str], 선택) — 이미지 생성을 안내하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않으면 빈 negative prompt를 사용합니다. guidance를 사용하지 않는 경우 무시됩니다.
distilled_guidance_scale (float, 선택 사항, 기본값 None) — 가이던스 디스틸레이션 모델에 사용할 가이던스 스케일 값입니다. 추론 시 노이즈 예측 리스케일링을 통해 가이던스 스케일을 적용하는 전통적인 classifier-free guidance와 달리, 가이던스 디스틸레이션 모델은 forward pass 중에 가이던스 스케일을 직접 입력 파라미터로 받습니다. distilled_guidance_scale > 1로 설정하면 가이던스가 활성화됩니다. 가이던스 스케일이 높을수록 prompt 텍스트와 밀접하게 연결된 이미지를 생성하도록 유도되지만, 일반적으로 이미지 품질이 낮아지는 대가를 치릅니다. 가이던스 디스틸레이션 모델의 경우 이 파라미터는 필수입니다. 비디스틸레이션 모델의 경우 이 파라미터는 무시됩니다.
image (PipelineImageInput, 선택 사항) — 정제할 입력 이미지입니다.
num_images_per_prompt (int, 선택 사항, 기본값 1) —
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 설정되어 있습니다.
num_inference_steps (int, 선택 사항, 기본값 50) — 디노이징 단계의 수입니다. 디노이징 단계가 많을수록 일반적으로 더 높은 품질의 이미지를 생성하지만, 추론 속도가 느려집니다.
sigmas (list[float], 선택 사항) — set_timesteps 메서드에 sigmas 인수를 지원하는 스케줄러의 노이즈 제거 과정에 사용할 커스텀 시그마입니다. 정의되지 않은 경우, num_inference_steps가 전달될 때의 기본 동작이 사용됩니다.
num_images_per_prompt (int, 선택 사항, 기본값 1) — 프롬프트당 생성할 이미지의 수입니다.
generator (torch.Generator 또는 list[torch.Generator], 선택 사항) — 생성을 결정적으로 만들기 위한 torch generator 하나 또는 목록
latents (torch.Tensor, 선택 사항) — 이미지 생성의 입력으로 사용할 가우시안 분포에서 샘플링된 사전 생성된 노이즈 latents입니다. 동일한 생성을 다른 프롬프트로 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면, 제공된 랜덤 generator를 사용하여 샘플링하여 latents 텐서가 생성됩니다.
prompt_embeds (torch.Tensor, 선택) — 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인자로부터 텍스트 임베딩이 생성됩니다.
prompt_embeds_mask (torch.Tensor, 선택 사항) — prompt_embeds에 대한 어텐션 마스크입니다.
negative_prompt_embeds (torch.Tensor, 선택 사항) — 미리 생성된 negative text embeddings입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면 negative_prompt 입력 인자로부터 negative_prompt_embeds가 생성됩니다.
negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor, 선택 사항) — negative_prompt_embeds에 대한 어텐션 마스크입니다.
output_type (str, 선택 사항, 기본값 "pil") — 이미지 생성의 출력 형식입니다. PIL: PIL.Image.Image 또는 np.array 중 하나를 선택합니다.
return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 일반 튜플 대신 ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput를 반환할지 여부.
attention_kwargs (dict, 선택 사항) — 지정된 경우 diffusers.models.attention_processor의 self.processor에서 정의된 AttentionProcessor로 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_kwargs에는 callback_on_step_end_tensor_inputs로 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.

반환값

~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput 또는 tuple

생성을 위해 파이프라인을 호출할 때 호출되는 함수.

예:

>>> import torch
>>> from diffusers import HunyuanImageRefinerPipeline

>>> pipe = HunyuanImageRefinerPipeline.from_pretrained(
...     "hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Refiner-Diffusers", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
>>> image = load_image("path/to/image.png")
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(prompt, image=image, num_inference_steps=4).images[0]
>>> image.save("hunyuanimage.png")

encode_prompt

< source >

매개변수

prompt (str 또는 list[str], 선택 사항) — 인코딩할 프롬프트
device — (torch.device): torch device
batch_size (int) — 프롬프트의 배치 크기, 기본값은 1
num_images_per_prompt (int) — 프롬프트당 생성할 이미지 수
prompt_embeds (torch.Tensor, 선택 사항) — 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인자로부터 텍스트 임베딩이 생성됩니다.
prompt_embeds_mask (torch.Tensor, 선택 사항) — 미리 생성된 텍스트 마스크입니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인자로부터 텍스트 마스크가 생성됩니다.
prompt_embeds_2 (torch.Tensor, 선택 사항) — ByT5에서 생성된 글리프 텍스트 임베딩입니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인수를 사용하여 self.tokenizer_2와 self.text_encoder_2로 생성됩니다.
prompt_embeds_mask_2 (torch.Tensor, 선택 사항) — ByT5에서 사전 생성된 글리프 텍스트 마스크입니다. 제공되지 않으면 prompt 입력 인수를 사용하여 self.tokenizer_2와 self.text_encoder_2로 생성됩니다.

HunyuanImagePipelineOutput

클래스 diffusers.pipelines.hunyuan_image.pipeline_output.HunyuanImagePipelineOutput

< source >

( images: list )

매개변수

images (list[PIL.Image.Image] 또는 np.ndarray) — batch_size 길이의 denoised PIL 이미지 목록 또는 (batch_size, height, width, num_channels) 형태의 numpy 배열. PIL 이미지 또는 numpy 배열은 diffusion 파이프라인의 denoised 이미지를 나타냅니다.

HunyuanImage 파이프라인의 출력 클래스입니다.

Update on GitHub

←Hunyuan-DiT Ideogram 4→

Diffusers

HunyuanImage2.1

HunyuanImage-2.1

HunyuanImage-2.1-Distilled

HunyuanImagePipeline

클래스 diffusers.HunyuanImagePipeline

__call__

encode_prompt

HunyuanImageRefinerPipeline

클래스 diffusers.HunyuanImageRefinerPipeline

__call__

encode_prompt

HunyuanImagePipelineOutput

클래스 diffusers.pipelines.hunyuan_image.pipeline_output.HunyuanImagePipelineOutput

call

call