# # Apache Lisansı, 2.0 Sürümü ("Lisans") altında lisanslanmıştır; # bu dosyayı, Lisansa uygun olarak kullanabilirsiniz. # Lisansın bir kopyasını şu adresten edinebilirsiniz # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Uygulanabilir yasa gerektirmedikçe veya yazılı olarak anlaşılmadıkça, yazılım # Lisans kapsamında dağıtılan, "OLDUĞU GİBİ" esasına göre dağıtılır, # HİÇBİR TÜR AÇIK VEYA ZIMMİ GARANTİ VEYA ŞART İÇERMEZ. # İzinleri ve # lisans kapsamındaki kısıtlamalar. --> # HiDreamImage HiDream.ai tarafından [HiDream-I1](https://huggingface.co/HiDream-ai) > [!TIP] > [Önbelleğe alma](../../optimization/cache), ara çıktıları depolayıp yeniden kullanarak çıkarımı hızlandırabilir. ## Mevcut modeller [HiDreamImagePipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/hidream#diffusers.HiDreamImagePipeline) hattı için aşağıdaki modeller kullanılabilir: | Model adı | Açıklama | |:---|:---| | [`HiDream-ai/HiDream-I1-Full`](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Full) | - | | [`HiDream-ai/HiDream-I1-Dev`](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Dev) | - | | [`HiDream-ai/HiDream-I1-Fast`](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Fast) | - | ## HiDreamImagePipeline[[diffusers.HiDreamImagePipeline]] #### diffusers.HiDreamImagePipeline[[diffusers.HiDreamImagePipeline]] ```python diffusers.HiDreamImagePipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: CLIPTextModelWithProjection, tokenizer: CLIPTokenizer, text_encoder_2: CLIPTextModelWithProjection, tokenizer_2: CLIPTokenizer, text_encoder_3: T5EncoderModel, tokenizer_3: T5Tokenizer, text_encoder_4: LlamaForCausalLM, tokenizer_4: TokenizersBackend, transformer: HiDreamImageTransformer2DModel) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/hidream_image/pipeline_hidream_image.py#L159) #### __call__[[diffusers.HiDreamImagePipeline.__call__]] ```python __call__(prompt: str | list[str] = None, prompt_2: str | list[str] | None = None, prompt_3: str | list[str] | None = None, prompt_4: str | list[str] | None = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, negative_prompt: str | list[str] | None = None, negative_prompt_2: str | list[str] | None = None, negative_prompt_3: str | list[str] | None = None, negative_prompt_4: str | list[str] | None = None, num_images_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, prompt_embeds_t5: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, prompt_embeds_llama3: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, negative_prompt_embeds_t5: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, negative_prompt_embeds_llama3: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, negative_pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, 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 = 128, **kwargs) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/hidream_image/pipeline_hidream_image.py#L674) **Parametreler:** prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt_embeds` geçirilmelidir. prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt` kullanılır. prompt_3 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : `tokenizer_3` ve `text_encoder_3`'e gönderilecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt` kullanılır. prompt_4 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : `tokenizer_4` ve `text_encoder_4`'e gönderilecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt` kullanılır. height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği. En iyi sonuçlar için varsayılan olarak 1024 olarak ayarlanır. width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan olarak self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği. En iyi sonuçlar için varsayılan olarak 1024 olarak ayarlanır. num_inference_steps (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 50) : Gürültü azaltma adım sayısı. Daha fazla gürültü azaltma adımı genellikle daha yavaş çıkarım pahasına daha yüksek kaliteli bir görüntüye yol açar. sigmas (`list[float]`, *isteğe bağlı*) : `set_timesteps` metodunda `sigmas` argümanını destekleyen zamanlayıcılarla gürültü azaltma süreci için kullanılacak özel sigmalar. Tanımlanmamışsa, `num_inference_steps` geçirildiğinde varsayılan davranış kullanılacaktır. guidance_scale (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 3.5) : Gömülü yönlendirme ölçeği, `guidance_scale` > 1 olarak ayarlanarak etkinleştirilir. Daha yüksek `guidance_scale`, modelin `prompt` ile daha uyumlu görseller üretmesini teşvik eder ancak görsel kalitesinin düşmesi pahasına. Yönlendirme damıtılmış modeller, `guidance_scale` > 1 için gerçek sınıf-ücretsiz yönlendirmeyi (true classifier-free guidance) yaklaşık olarak sağlar. Daha fazla bilgi için [makaleye](https://huggingface.co/papers/2210.03142) bakın. negative_prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmemek için kullanılan istem veya istemler. Tanımlanmamışsa bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (yani `true_cfg_scale`, `1`'den büyük olmadığında) yok sayılır. negative_prompt_2 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için `tokenizer_2` ve `text_encoder_2`'ye gönderilmeyecek istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, `negative_prompt` tüm metin kodlayıcılarda kullanılır. negative_prompt_3 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için `tokenizer_3` ve `text_encoder_3`'e gönderilecek olmayan istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, `negative_prompt` tüm metin kodlayıcılarda kullanılır. negative_prompt_4 (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için `tokenizer_4` ve `text_encoder_4`'e gönderilecek olmayan istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, `negative_prompt` tüm metin kodlayıcılarda kullanılır. num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı. generator (`torch.Generator` veya `list[torch.Generator]`, *isteğe bağlı*) : Üretimi deterministik hale getirmek için bir veya [torch üreteci(leri)](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) listesi. latents (`torch.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi için girdi olarak kullanılacak, Gauss dağılımından örneklenmiş önceden oluşturulmuş gürültülü latensler. Farklı istemlerle aynı üretimi ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, sağlanan rastgele `generator` kullanılarak örneklemeye dayalı bir latens tensörü oluşturulur. prompt_embeds_t5 (`torch.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş T5 metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur. prompt_embeds_llama3 (`torch.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş LLaMA3 metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur. negative_prompt_embeds_t5 (`torch.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif T5 metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, gömme değerleri `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulur. negative_prompt_embeds_llama3 (`torch.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif LLaMA3 metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, gömme değerleri `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulur. pooled_prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur. negative_pooled_prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş negatif havuzlanmış metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, havuzlanmış negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulacaktır. output_type (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"pil"`) : Üretilen görüntünün çıktı biçimi. [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` veya `np.array` arasında seçim yapın. return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~pipelines.flux.FluxPipelineOutput` döndürülecek mi? attention_kwargs (`dict`, *isteğe bağlı*) : Belirtilirse, [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py) içinde `self.processor` altında tanımlanan `AttentionProcessor`'a iletilen bir kwargs sözlüğü. callback_on_step_end (`Callable`, *isteğe bağlı*) : Çıkarım sırasında her gürültü azaltma adımının sonunda çağrılan bir işlev. İşlev aşağıdaki argümanlarla çağrılır: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs`, `callback_on_step_end_tensor_inputs` tarafından belirtilen tüm tensörlerin listesini içerir. callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *isteğe bağlı*) : `callback_on_step_end` işlevi için girdi tensörlerinin listesi. Listede belirtilen tensörler, `callback_kwargs` argümanı olarak geçirilir. Yalnızca pipeline sınıfınızın `._callback_tensor_inputs` özniteliğinde listelenen değişkenleri dahil edebilirsiniz. max_sequence_length (`int` varsayılan olarak 128'dir) : `prompt` ile kullanılacak maksimum dizi uzunluğu. **Dönüş:** `~pipelines.hidream_image.HiDreamImagePipelineOutput` veya `tuple` `return_dict` True ise `~pipelines.hidream_image.HiDreamImagePipelineOutput`, aksi halde bir `tuple`. Bir tuple döndürüldüğünde, ilk öğe üretilen görüntülerin listesidir. Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev. Örnekler: ```py >>> import torch >>> from transformers import AutoTokenizer, LlamaForCausalLM >>> from diffusers import HiDreamImagePipeline >>> tokenizer_4 = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct") >>> text_encoder_4 = LlamaForCausalLM.from_pretrained( ... "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct", ... output_hidden_states=True, ... output_attentions=True, ... torch_dtype=torch.bfloat16, ... ) >>> pipe = HiDreamImagePipeline.from_pretrained( ... "HiDream-ai/HiDream-I1-Full", ... tokenizer_4=tokenizer_4, ... text_encoder_4=text_encoder_4, ... torch_dtype=torch.bfloat16, ... ) >>> pipe.enable_model_cpu_offload() >>> image = pipe( ... 'A cat holding a sign that says "Hi-Dreams.ai".', ... height=1024, ... width=1024, ... guidance_scale=5.0, ... num_inference_steps=50, ... generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(0), ... ).images[0] >>> image.save("output.png") ``` ## HiDreamImagePipelineOutput[[diffusers.pipelines.hidream_image.pipeline_output.HiDreamImagePipelineOutput]] #### diffusers.pipelines.hidream_image.pipeline_output.HiDreamImagePipelineOutput[[diffusers.pipelines.hidream_image.pipeline_output.HiDreamImagePipelineOutput]] ```python diffusers.pipelines.hidream_image.pipeline_output.HiDreamImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/hidream_image/pipeline_output.py#L24) **Parametreler:** images (`list[PIL.Image.Image]` veya `np.ndarray`) : `batch_size` uzunluğunda gürültüsü azaltılmış PIL görselleri listesi veya `(batch_size, height, width, num_channels)` biçiminde numpy dizisi. PIL görselleri veya numpy dizisi, difüzyon hattının gürültüsü azaltılmış görsellerini temsil eder. HiDreamImage pipeline'leri için çıktı sınıfı.