# Görsel çeşitliliği

Stable Diffusion modeli, girdi görselinden varyasyonlar da üretebilir. [Lambda](https://lambdalabs.com/)'dan [Justin Pinkney](https://www.justinpinkney.com/)'nin Stable Diffusion modelinin ince ayarlı bir sürümünü kullanır.

Orijinal kod tabanı [LambdaLabsML/lambda-diffusers](https://github.com/LambdaLabsML/lambda-diffusers#stable-diffusion-image-variations) adresinde bulunabilir ve görüntü varyasyonu için ek resmi denetim noktaları [lambdalabs/sd-image-variations-diffusers](https://huggingface.co/lambdalabs/sd-image-variations-diffusers) adresinde mevcuttur.

> [!TIP]
> Scheduler hızı ve kalitesi arasındaki ödünleşimi nasıl keşfedebileceğinizi ve pipeline bileşenlerini nasıl verimli bir şekilde yeniden kullanabileceğinizi öğrenmek için Stable Diffusion [İpuçları](./overview#tips) bölümünü mutlaka inceleyin!

## StableDiffusionImageVariationPipeline[[diffusers.StableDiffusionImageVariationPipeline]]

#### diffusers.StableDiffusionImageVariationPipeline[[diffusers.StableDiffusionImageVariationPipeline]]

```python
diffusers.StableDiffusionImageVariationPipeline(vae: AutoencoderKL, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection, unet: UNet2DConditionModel, scheduler: KarrasDiffusionSchedulers, safety_checker: StableDiffusionSafetyChecker, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil, requires_safety_checker: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion_image_variation.py#L44)

**Parametreler:**

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

image_encoder ([CLIPVisionModelWithProjection](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionModelWithProjection)) : Donmuş CLIP görüntü kodlayıcısı ([clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14)).

text_encoder ([CLIPTextModel](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)) : Donmuş metin kodlayıcı ([clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14)).

tokenizer ([CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer)) : Metni belirteçleştirmek için bir `CLIPTokenizer`.

unet ([UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için kullanılan bir `UNet2DConditionModel`.

scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : Kodlanmış görüntü latentlerini gürültüden arındırmak için `unet` ile birlikte kullanılacak bir zamanlayıcı. [DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), [LMSDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/lms_discrete#diffusers.LMSDiscreteScheduler) veya [PNDMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/pndm#diffusers.PNDMScheduler) olabilir.

safety_checker (`StableDiffusionSafetyChecker`) : Üretilen görsellerin saldırgan veya zararlı olarak değerlendirilip değerlendirilemeyeceğini tahmin eden sınıflandırma modülü. Bir modelin potansiyel zararları hakkında daha fazla ayrıntı için [model kartına](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5) bakın.

feature_extractor ([CLIPImageProcessor](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor)) : Üretilen görüntülerden özellik çıkarmak için kullanılan `CLIPImageProcessor`; `safety_checker` girdileri olarak kullanılır.

Stable Diffusion kullanarak bir girdi görüntüsünden görüntü varyantları üretmek için Pipeline.

Bu model [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) sınıfından devralınmıştır. Tüm pipeline'lar için uygulanan genel yöntemlerin (indirme, kaydetme, belirli bir cihazda çalıştırma vb.) belgelerini üst sınıfın dokümantasyonunda bulabilirsiniz.

#### __call__[[diffusers.StableDiffusionImageVariationPipeline.__call__]]

```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, list[PIL.Image.Image], torch.Tensor], height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, guidance_scale: float = 7.5, num_images_per_prompt: int | None = 1, eta: float = 0.0, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, callback: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, torch.Tensor], NoneType]] = None, callback_steps: int = 1)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion_image_variation.py#L259)

**Parametreler:**

image (`PIL.Image.Image` veya `list[PIL.Image.Image]` veya `torch.Tensor`) : Görsel üretimi yönlendirmek için görsel veya görseller. Bir tensör sağlıyorsanız, [`CLIPImageProcessor`](https://huggingface.co/lambdalabs/sd-image-variations-diffusers/blob/main/feature_extractor/preprocessor_config.json) ile uyumlu olmalıdır.

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

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

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. Bu parametre `strength` tarafından modüle edilir.

guidance_scale (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 7.5) : Daha yüksek bir guidance scale değeri, modelin `prompt` ile yakından ilişkili görseller üretmesini teşvik eder; bunun bedeli ise daha düşük görsel kalitedir. Guidance scale, `guidance_scale > 1` olduğunda etkinleşir.

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

eta (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 0.0) : [DDIM](https://huggingface.co/papers/2010.02502) makalesindeki eta (η) parametresine karşılık gelir. Yalnızca [DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/tr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler) için geçerlidir ve diğer zamanlayıcılarda yok sayılır.

generator (`torch.Generator` veya `list[torch.Generator]`, *isteğe bağlı*) : Üretimi deterministik hale getirmek için bir [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html).

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

output_type (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"pil"`) : Üretilen görüntünün çıktı biçimi. `PIL.Image` veya `np.array` arasında seçim yapın.

return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) döndürülüp döndürülmemesi.

callback (`Callable`, *isteğe bağlı*) : Çıkarım sırasında her `callback_steps` adımda çağrılan bir işlev. İşlev aşağıdaki argümanlarla çağrılır: `callback(step: int, timestep: int, latents: torch.Tensor)`.

callback_steps (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : `callback` fonksiyonunun çağrılma sıklığı. Belirtilmezse, callback her adımda çağrılır.

**Dönüş:** [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) veya `tuple`

`return_dict` `True` ise [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/main/tr/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) döndürülür, aksi takdirde bir `tuple` döndürülür; bu yapının ilk öğesi üretilen görsellerin listesini, ikinci öğesi ise ilgili üretilen görselin "not-safe-for-work" (nsfw) içerip içermediğini gösteren `bool` değerlerinin listesini içerir.

Üretim için pipeline'ın çağrı fonksiyonu.

Örnekler:

```py
from diffusers import StableDiffusionImageVariationPipeline
from PIL import Image
from io import BytesIO
import requests

pipe = StableDiffusionImageVariationPipeline.from_pretrained(
    "lambdalabs/sd-image-variations-diffusers", revision="v2.0"
)
pipe = pipe.to("cuda")

url = "https://lh3.googleusercontent.com/y-iFOHfLTwkuQSUegpwDdgKmOjRSTvPxat63dQLB25xkTs4lhIbRUFeNBWZzYf370g=s1200"

response = requests.get(url)
image = Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB")

out = pipe(image, num_images_per_prompt=3, guidance_scale=15)
out["images"][0].save("result.jpg")
```

#### enable_attention_slicing[[diffusers.StableDiffusionImageVariationPipeline.enable_attention_slicing]]

```python
enable_attention_slicing(slice_size: str | int = 'auto')
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2048)

**Parametreler:**

slice_size (`str` veya `int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"auto"`) : `"auto"` olduğunda, dikkat başlarına giden girdiyi ikiye böler, böylece dikkat iki adımda hesaplanır. `"max"` ise, her seferinde yalnızca bir dilim çalıştırılarak maksimum miktarda bellek tasarrufu sağlanır. Bir sayı sağlanırsa, `attention_head_dim // slice_size` kadar dilim kullanılır. Bu durumda `attention_head_dim`, `slice_size`'ın katı olmalıdır.

Dilimlenmiş dikkat (attention) hesaplamasını etkinleştirir. Bu seçenek etkinleştirildiğinde, dikkat modülü dikkat hesaplamasını birkaç adımda gerçekleştirmek için girdi tensörünü dilimlere böler. Birden fazla dikkat başlığı (attention head) varsa, hesaplama her başlık üzerinde sırayla yapılır. Bu, küçük bir hız kaybı karşılığında bellek tasarrufu sağlamak için faydalıdır.

> [!WARNING] > ⚠️ Zaten `scaled_dot_product_attention` (SDPA) kullanıyorsanız dikkat dilimlemeyi etkinleştirmeyin
from PyTorch > 2.0 or xFormers. Bu dikkat hesaplamaları zaten çok bellek verimlidir, bu yüzden bu işlevi etkinleştirmenize gerek yoktur. SDPA veya xFormers ile dikkat dilimlemeyi etkinleştirirseniz, ciddi yavaşlamalara yol açabilir!

Örnekler:

```py
>>> import torch
>>> from diffusers import StableDiffusionPipeline

>>> pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
...     "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5",
...     dtype=torch.float16,
...     use_safetensors=True,
... )

>>> prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
>>> pipe.enable_attention_slicing()
>>> image = pipe(prompt).images[0]
```

#### disable_attention_slicing[[diffusers.StableDiffusionImageVariationPipeline.disable_attention_slicing]]

```python
disable_attention_slicing()
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2085)

Dilimlenmiş dikkat hesaplamasını devre dışı bırakır. `enable_attention_slicing` daha önce çağrıldıysa, dikkat tek adımda hesaplanır.

#### enable_xformers_memory_efficient_attention[[diffusers.StableDiffusionImageVariationPipeline.enable_xformers_memory_efficient_attention]]

```python
enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op: typing.Optional[typing.Callable] = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L1993)

**Parametreler:**

attention_op (`Callable`, *isteğe bağlı*) : xFormers'in [`memory_efficient_attention()`](https://facebookresearch.github.io/xformers/components/ops.html#xformers.ops.memory_efficient_attention) fonksiyonunda `op` argümanı olarak kullanılmak üzere varsayılan `None` operatörünü geçersiz kılar.

[xFormers](https://facebookresearch.github.io/xformers/) ile bellek verimli dikkati etkinleştirin. Bu seçenek etkinleştirildiğinde, GPU bellek kullanımının daha düşük olduğunu ve çıkarım sırasında olası bir hızlanmayı gözlemlemelisiniz. Eğitim sırasında hızlanma garanti edilmemektedir.

> [!WARNING] > ⚠️ Hem memory efficient attention hem de sliced attention etkinleştirildiğinde, memory efficient
attention, > önceliğine sahiptir.

Örnekler:

```py
>>> import torch
>>> from diffusers import DiffusionPipeline
>>> from xformers.ops import MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp

>>> pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1", dtype=torch.float16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp)
>>> # Workaround for not accepting attention shape using VAE for Flash Attention
>>> pipe.vae.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=None)
```

#### disable_xformers_memory_efficient_attention[[diffusers.StableDiffusionImageVariationPipeline.disable_xformers_memory_efficient_attention]]

```python
disable_xformers_memory_efficient_attention()
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2024)

[xFormers](https://facebookresearch.github.io/xformers/) için bellek verimli dikkati devre dışı bırakın.

## StableDiffusionPipelineOutput[[diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput]]

#### diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput[[diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput]]

```python
diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray, nsfw_content_detected: list[bool] | None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_output.py#L10)

**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.

nsfw_content_detected (`list[bool]`) : Üretilen ilgili görüntünün "iş yerinde uygun olmayan" (nsfw) içerik içerip içermediğini gösteren liste veya güvenlik kontrolü yapılamadıysa `None`.

Stable Diffusion hatları için çıktı sınıfı.