# Çıktılar

Tüm model çıktıları, modelin döndürdüğü tüm bilgileri içeren veri yapıları olan [BaseOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput) alt sınıflarıdır. Çıktılar ayrıca tuple veya sözlük olarak da kullanılabilir.

Örneğin:

```python
from diffusers import DDIMPipeline

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

`outputs` nesnesi bir [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) olduğundan bir image özniteliğine sahiptir.

Her özniteliğe normal şekilde veya anahtar kelime aramasıyla erişebilirsiniz ve bu öznitelik model tarafından döndürülmezse `None` alırsınız:

```python
outputs.images
outputs["images"]
```

`outputs` nesnesini bir tuple olarak ele aldığınızda, yalnızca `None` değerine sahip olmayan öznitelikleri dikkate alır. Örneğin, indeksleme yoluyla bir görüntü almak `(outputs.images)` tuple'ını döndürür:

```python
outputs[:1]
```

> [!TIP]
> Belirli bir pipeline veya model çıktısını kontrol etmek için ilgili API dokümantasyonuna başvurun.

## BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]

#### diffusers.utils.BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/outputs.py#L40)

Tüm model çıktıları için dataclass olarak temel sınıf. Tıpkı bir tuple gibi tamsayı veya dilim (slice) ile ya da tıpkı bir sözlük gibi dizelerle indekslemeye izin veren bir `__getitem__` içerir; bu yöntem `None` öznitelikleri yok sayılır. Aksi takdirde, standart bir Python sözlüğü gibi davranır.

> [!WARNING] > `BaseOutput` doğrudan açamazsınız. Dönüştürmek için [to_tuple()](/docs/diffusers/main/tr/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple) yöntemini kullanın
önce bir tuple'a dönüştürün.

#### to_tuple[[diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple]]

```python
to_tuple()
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/outputs.py#L130)

`None` olmayan tüm öznitelik/anahtarları içeren bir tuple'a dönüştür.

## ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

#### diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

```python
diffusers.ImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L135)

**Parametreler:**

images (`List[PIL.Image.Image]` veya `np.ndarray`) : Uzunluğu `batch_size` olan gürültüsü azaltılmış PIL görüntülerinin listesi veya `(batch_size, height, width, num_channels)` biçiminde NumPy dizisi.

Görüntü hatları için çıktı sınıfı.

## AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

#### diffusers.AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

```python
diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L149)

**Parametreler:**

audios (`np.ndarray`) : `(batch_size, num_channels, sample_rate)` biçiminde bir NumPy dizisi olan gürültüsü azaltılmış ses örneklerinin listesi.

Ses boru hatları için çıktı sınıfı.

## 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)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/deprecated/unidiffuser/pipeline_unidiffuser.py#L48)

**Parametreler:**

images (`list[PIL.Image.Image]` veya `np.ndarray`) : `batch_size` uzunluğunda gürültüsü azaltılmış PIL görüntülerinin listesi veya `(batch_size, height, width, num_channels)` biçiminde NumPy dizisi.

text (`list[str]` veya `list[list[str]]`) : `batch_size` uzunluğunda üretilmiş metin dizgilerinin listesi veya dış listesi `batch_size` uzunluğunda olan dizgilerin listelerinden oluşan bir liste.

Ortak görüntü-metin iş akışları için çıktı sınıfı.