#
# 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. -->

# Lumina2

  

[Lumina Image 2.0: A Unified and Efficient Image Generative Model](https://huggingface.co/Alpha-VLLM/Lumina-Image-2.0), metin açıklamalarından çeşitli görseller üretebilen 2 milyar parametreli, akış tabanlı difüzyon dönüştürücüsüdür.

Makalenin özeti şudur:

*Lumina-Image 2.0'yi tanıtıyoruz; bu gelişmiş metinden görüntüye model, birden fazla benchmark'ta önceki en iyi yöntemleri geride bırakırken, genel bir görme zekâsı modeline evrilme potansiyelini de gözler önüne seriyor. Lumina-Image 2.0 üç temel özelliğe sahip: (1) Birleştirme – metin ve görüntü token'larını ortak bir dizi olarak ele alan birleştirilmiş bir mimari benimseyerek doğal çapraz modal etkileşimleri mümkün kılar ve görev genişlemesini kolaylaştırır. Ayrıca, yüksek kaliteli captioner'ların semantik olarak daha iyi hizalı metin-görüntü eğitim çiftleri sağlayabilmesi nedeniyle, modele kapsamlı ve hassas caption'lar üreten birleştirilmiş bir captioning sistemi olan UniCaptioner'ı tanıtıyoruz. Bu, model yakınsamasını hızlandırmanın yanı sıra prompt şablonları aracılığıyla prompt uyumunu, değişken uzunluklu prompt işleme ve görev genelleme yeteneğini de artırır. (2) Verimlilik – birleştirilmiş mimarinin verimliliğini artırmak için, eğitim sırasında semantik öğrenmeyi ve ince taneli doku üretimini iyileştiren, aynı zamanda görüntü kalitesinden ödün vermeden çıkarım zamanı hızlandırma stratejilerini içeren bir dizi optimizasyon tekniği geliştiriyoruz. (3) Şeffaflık – tam tekrarlanabilirliği sağlamak ve iyi kaynaklara sahip kapalı kaynak araştırma ekipleri ile bağımsız geliştiriciler arasındaki farkı kapatmak amacıyla tüm eğitim detaylarını, kodu ve modelleri açık kaynak olarak yayınlıyoruz.*

> [!TIP]
> Scheduler'lar [kılavuzunu](../../using-diffusers/schedulers) inceleyerek scheduler hızı ve kalitesi arasındaki ödünleşimi nasıl keşfedebileceğinizi öğrenin ve aynı bileşenleri birden fazla pipeline'a nasıl verimli bir şekilde yükleyebileceğinizi öğrenmek için [pipeline'lar arasında bileşenleri yeniden kullanma](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines) bölümüne göz atın.

## Lumina Image 2.0 ile Tek Dosya Yükleme Kullanımı

Lumina Image 2.0 için tek dosya yükleme, `Lumina2Transformer2DModel` için kullanılabilir.

```python
import torch
from diffusers import Lumina2Transformer2DModel, Lumina2Pipeline

ckpt_path = "https://huggingface.co/Alpha-VLLM/Lumina-Image-2.0/blob/main/consolidated.00-of-01.pth"
transformer = Lumina2Transformer2DModel.from_single_file(
    ckpt_path, dtype=torch.bfloat16
)

pipe = Lumina2Pipeline.from_pretrained(
    "Alpha-VLLM/Lumina-Image-2.0", transformer=transformer, dtype=torch.bfloat16
)
pipe.enable_model_cpu_offload()
image = pipe(
    "a cat holding a sign that says hello",
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0),
).images[0]
image.save("lumina-single-file.png")

```

## Lumina Image 2.0 ile GGUF Kuantize Edilmiş Kontrol Noktalarını Kullanma

`Lumina2Transformer2DModel` için GGUF kuantize edilmiş checkpoint'ler, `GGUFQuantizationConfig` ile `from_single_file` üzerinden yüklenebilir.

```python
from diffusers import Lumina2Transformer2DModel, Lumina2Pipeline, GGUFQuantizationConfig 

ckpt_path = "https://huggingface.co/calcuis/lumina-gguf/blob/main/lumina2-q4_0.gguf"
transformer = Lumina2Transformer2DModel.from_single_file(
    ckpt_path,
    quantization_config=GGUFQuantizationConfig(compute_dtype=torch.bfloat16),
    dtype=torch.bfloat16,
)

pipe = Lumina2Pipeline.from_pretrained(
    "Alpha-VLLM/Lumina-Image-2.0", transformer=transformer, dtype=torch.bfloat16
)
pipe.enable_model_cpu_offload()
image = pipe(
    "a cat holding a sign that says hello",
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0),
).images[0]
image.save("lumina-gguf.png")
```

## Lumina2Pipeline[[diffusers.Lumina2Pipeline]]

#### diffusers.Lumina2Pipeline[[diffusers.Lumina2Pipeline]]

```python
diffusers.Lumina2Pipeline(transformer: Lumina2Transformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: Gemma2PreTrainedModel, tokenizer: GemmaTokenizer)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/lumina2/pipeline_lumina2.py#L136)

**Parametreler:**

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/tr/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Görüntüleri gizil (latent) temsillere kodlamak ve bu temsillerden görüntülere çözmek için kullanılan Varyasyonel Oto-Kodlayıcı (VAE) Modeli.

text_encoder (`Gemma2PreTrainedModel`) : Donmuş Gemma2 metin kodlayıcısı.

tokenizer (`GemmaTokenizer` veya `GemmaTokenizerFast`) : Gemma tokenizer'ı.

transformer ([Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için metin koşullu bir `Transformer2DModel`.

scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `transformer` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı.

Lumina-T2I kullanılarak metinden görüntüye üretim için Pipeline.

Bu model [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm pipeline'lar için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, belirli bir cihazda çalıştırma vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

#### __call__[[diffusers.Lumina2Pipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, width: int | None = None, height: int | None = None, num_inference_steps: int = 30, guidance_scale: float = 4.0, negative_prompt: str | list[str] = None, sigmas: list = None, 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, 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, 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'], system_prompt: str | None = None, cfg_trunc_ratio: float = 1.0, cfg_normalization: bool = True, max_sequence_length: int = 256)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/lumina2/pipeline_lumina2.py#L470)

**Parametreler:**

prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmek için istem veya istemler. Tanımlanmamışsa, bunun yerine `prompt_embeds` geçirilmelidir.

negative_prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmemek için kullanılan istem veya istemler. Tanımlanmazsa, bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (yani `guidance_scale` değeri `1`'den küçükse) yok sayılır.

num_inference_steps (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 30) : 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 4.0) : [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598)'de tanımlandığı gibi yönlendirme ölçeği. `guidance_scale`, [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487)'deki 2. denklemindeki `w` olarak tanımlanır. Yönlendirme ölçeği, `guidance_scale > 1` olarak ayarlanarak etkinleştirilir. Daha yüksek yönlendirme ölçeği, genellikle daha düşük görüntü kalitesi pahasına, `prompt` ile yakından ilişkili görüntülerin üretilmesini teşvik eder.

num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : Her istem için üretilecek görsel sayısı.

height (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan: self.unet.config.sample_size) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden yüksekliği.

width (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan: self.unet.config.sample_size) : Üretilen görüntünün piksel cinsinden genişliği.

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.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi için girdi olarak kullanılacak, Gauss dağılımından örneklenen önceden oluşturulmuş gürültülü latentler. Farklı istemlerle aynı üretimi ayarlamak için kullanılabilir. Sağlanmazsa, sağlanan rastgele `generator` kullanılarak örneklem yoluyla bir latent tensörü oluşturulur.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.

prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Metin gömme (embedding) için önceden oluşturulmuş dikkat maskesi (attention mask).

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş negatif metin gömme değerleri. Lumina-T2I için bu negatif istem "" olmalıdır. Sağlanmazsa, negative_prompt_embeds, `negative_prompt` girdi argümanından oluşturulur.

negative_prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Negatif metin gömme vektörleri için önceden oluşturulmuş dikkat maskesi.

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.stable_diffusion.IFPipelineOutput` döndürülecek mi?

attention_kwargs : 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.

system_prompt (`str`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretim için kullanılacak sistem istemi.

cfg_trunc_ratio (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1.0`) : Normalizasyon tabanlı yönlendirme ölçeğinin uygulanacağı zaman adımı aralığının oranı.

cfg_normalization (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Normalizasyon tabanlı yönlendirme ölçeğinin uygulanıp uygulanmayacağı.

max_sequence_length (`int`, varsayılan `256`) : `prompt` ile kullanılacak maksimum dizi uzunluğu.

**Dönüş:** [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) veya `tuple`

`return_dict` `True` ise [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) döndürülür, aksi halde ilk öğesi üretilen görüntülerin listesini içeren bir `tuple` döndürülür

Üretim için pipeline çağrıldığında tetiklenen işlev.

Örnekler:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import Lumina2Pipeline

>>> pipe = Lumina2Pipeline.from_pretrained("Alpha-VLLM/Lumina-Image-2.0", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> # Enable memory optimizations.
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()

>>> prompt = "Upper body of a young woman in a Victorian-era outfit with brass goggles and leather straps. Background shows an industrial revolution cityscape with smoky skies and tall, metal structures"
>>> image = pipe(prompt).images[0]
```

#### encode_prompt[[diffusers.Lumina2Pipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str | list[str] = None, num_images_per_prompt: int = 1, device: typing.Optional[torch.device] = None, 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, system_prompt: str | None = None, max_sequence_length: int = 256)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/lumina2/pipeline_lumina2.py#L237)

**Parametreler:**

prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : kodlanacak istem

negative_prompt (`str` veya `list[str]`, *isteğe bağlı*) : Görsel üretimi yönlendirmemek için kullanılan istem. Tanımlanmadıysa bunun yerine `negative_prompt_embeds` parametresinin geçirilmesi gerekir. Yönlendirme kullanılmadığında (yani `guidance_scale` değeri `1`'den küçükse) yok sayılır. Lumina-T2I için bu değer "" olmalıdır.

do_classifier_free_guidance (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : sınıflandırıcı serbest yönlendirmenin (classifier free guidance) kullanılıp kullanılmayacağı

num_images_per_prompt (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : her istem için oluşturulacak görsel sayısı

device : (`torch.device`, *isteğe bağlı*): Sonuç olarak elde edilen gömme vektörlerinin yerleştirileceği torch cihazı

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön oluşturulmuş metin gömme değerleri. Metin girdilerini kolayca ayarlamak için kullanılabilir, *ör.* istem ağırlıklandırması. Sağlanmazsa, metin gömme değerleri `prompt` girdi argümanından oluşturulur.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Önceden oluşturulmuş negatif metin gömme değerleri. Lumina-T2I için, "" dizgisinin gömme değerleri olmalıdır.

max_sequence_length (`int`, varsayılan `256`) : İstem için kullanılacak maksimum dizi uzunluğu.

İsteği metin kodlayıcı gizli durumlarına kodlar.