# Chroma Chroma là một mô hình tạo ảnh từ văn bản dựa trên Flux. Các checkpoint mô hình gốc của Chroma có thể được tìm thấy tại đây: * Fine-tune độ phân giải cao: [lodestones/Chroma1-HD](https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD) * Mô hình cơ sở: [lodestones/Chroma1-Base](https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-Base) * Kho lưu trữ gốc với các điểm kiểm tra tiến độ: [lodestones/Chroma](https://huggingface.co/lodestones/Chroma) (việc tải kho lưu trữ này bằng `from_pretrained` sẽ tải phiên bản tương thích với Diffusers của điểm kiểm tra `unlocked-v37`) > [!TIP] > Chroma có thể sử dụng tất cả các tối ưu hóa giống như Flux. ## Suy luận ```python import torch from diffusers import ChromaPipeline pipe = ChromaPipeline.from_pretrained("lodestones/Chroma1-HD", dtype=torch.bfloat16) pipe.enable_model_cpu_offload() prompt = [ "A high-fashion close-up portrait of a blonde woman in clear sunglasses. The image uses a bold teal and red color split for dramatic lighting. The background is a simple teal-green. The photo is sharp and well-composed, and is designed for viewing with anaglyph 3D glasses for optimal effect. It looks professionally done." ] negative_prompt = ["low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"] image = pipe( prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(433), num_inference_steps=40, guidance_scale=3.0, num_images_per_prompt=1, ).images[0] image.save("chroma.png") ``` ## Tải từ một tệp duy nhất Để sử dụng các checkpoint mô hình đã cập nhật không ở định dạng Diffusers, bạn có thể dùng lớp `ChromaTransformer2DModel` để tải mô hình từ một tệp duy nhất ở định dạng gốc. Điều này cũng hữu ích khi bạn muốn tải các phiên bản finetune hoặc lượng tử hóa của mô hình do cộng đồng công bố. Ví dụ sau minh họa cách chạy Chroma từ một tệp duy nhất. Sau đó, chạy ví dụ sau ```python import torch from diffusers import ChromaTransformer2DModel, ChromaPipeline model_id = "lodestones/Chroma1-HD" dtype = torch.bfloat16 transformer = ChromaTransformer2DModel.from_single_file("https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/blob/main/Chroma1-HD.safetensors", dtype=dtype) pipe = ChromaPipeline.from_pretrained(model_id, transformer=transformer, dtype=dtype) pipe.enable_model_cpu_offload() prompt = [ "A high-fashion close-up portrait of a blonde woman in clear sunglasses. The image uses a bold teal and red color split for dramatic lighting. The background is a simple teal-green. The photo is sharp and well-composed, and is designed for viewing with anaglyph 3D glasses for optimal effect. It looks professionally done." ] negative_prompt = ["low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors"] image = pipe( prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(433), num_inference_steps=40, guidance_scale=3.0, ).images[0] image.save("chroma-single-file.png") ``` ## ChromaPipeline[[diffusers.ChromaPipeline]] #### diffusers.ChromaPipeline[[diffusers.ChromaPipeline]] ```python diffusers.ChromaPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: ChromaTransformer2DModel, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma.py#L150) **Tham số:** transformer ([ChromaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/chroma_transformer#diffusers.ChromaTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa. scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa. vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ biểu diễn ẩn text_encoder (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), cụ thể là biến thể [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl). tokenizer (`T5TokenizerFast`) : Tokenizer thứ hai của lớp [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast). Đường ống Chroma cho việc tạo ảnh từ văn bản. Tham khảo: https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/ #### __call__[[diffusers.ChromaPipeline.__call__]] ```python __call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 35, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, 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, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, negative_ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = 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, joint_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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma.py#L587) **Tham số:** prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế. negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `guidance_scale` không lớn hơn `1`). height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất. width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất. num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 35) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn. sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng. guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là 5.0) : Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Thang độ dẫn hướng được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn. num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt. generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định. latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp. prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`. ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *tùy chọn*): Đầu vào hình ảnh tùy chọn để làm việc với IP Adapters. ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *tùy chọn*) : Các embedding ảnh đã tạo sẵn cho IP-Adapter. Nó phải là một danh sách có độ dài bằng với số lượng IP-adapter. Mỗi phần tử phải là một tensor có hình dạng `(batch_size, num_images, emb_dim)`. Nếu không được cung cấp, các embedding sẽ được tính toán từ đối số đầu vào `ip_adapter_image`. negative_ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *tùy chọn*): Đầu vào hình ảnh tùy chọn để làm việc với IP Adapters. negative_ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *tùy chọn*) : Các embedding ảnh đã tạo sẵn cho IP-Adapter. Nó phải là một danh sách có độ dài bằng với số lượng IP-adapter. Mỗi phần tử phải là một tensor có hình dạng `(batch_size, num_images, emb_dim)`. Nếu không được cung cấp, các embedding sẽ được tính toán từ đối số đầu vào `ip_adapter_image`. negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`. prompt_attention_mask (torch.Tensor, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý (attention mask) cho các nhúng (embeddings) của prompt. Được sử dụng để che các token đệm (padding) trong chuỗi prompt. Chroma yêu cầu một token đệm duy nhất phải không bị che. Vui lòng tham khảo https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, *optional*) : Mặt nạ chú ý (attention mask) cho các nhúng (embeddings) của prompt âm. Được sử dụng để che các token đệm (padding) trong chuỗi prompt âm. Chroma yêu cầu một token đệm duy nhất phải không bị che. Vui lòng tham khảo https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`. return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.flux.ChromaPipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không. joint_attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py). callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`. callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn. max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`. **Trả về:** `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` hoặc `tuple` `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo. Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh. Ví dụ: ```py >>> import torch >>> from diffusers import ChromaPipeline >>> model_id = "lodestones/Chroma1-HD" >>> ckpt_path = "https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/blob/main/Chroma1-HD.safetensors" >>> transformer = ChromaTransformer2DModel.from_single_file(ckpt_path, torch_dtype=torch.bfloat16) >>> pipe = ChromaPipeline.from_pretrained( ... model_id, ... transformer=transformer, ... torch_dtype=torch.bfloat16, ... ) >>> pipe.enable_model_cpu_offload() >>> prompt = [ ... "A high-fashion close-up portrait of a blonde woman in clear sunglasses. The image uses a bold teal and red color split for dramatic lighting. The background is a simple teal-green. The photo is sharp and well-composed, and is designed for viewing with anaglyph 3D glasses for optimal effect. It looks professionally done." ... ] >>> negative_prompt = [ ... "low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors" ... ] >>> image = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0] >>> image.save("chroma.png") ``` #### encode_prompt[[diffusers.ChromaPipeline.encode_prompt]] ```python encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, 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, do_classifier_free_guidance: bool = True, max_sequence_length: int = 512, lora_scale: float | None = None) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma.py#L264) **Tham số:** prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt không dùng để hướng dẫn tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, cần truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bỏ qua nếu `guidance_scale` nhỏ hơn `1`). device : (`torch.device`): thiết bị torch num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`. lora_scale (`float`, *tuỳ chọn*) : Một hệ số lora sẽ được áp dụng cho tất cả các lớp LoRA của text encoder nếu các lớp LoRA được nạp. ## ChromaImg2ImgPipeline[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline]] #### diffusers.ChromaImg2ImgPipeline[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline]] ```python diffusers.ChromaImg2ImgPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: ChromaTransformer2DModel, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_img2img.py#L162) **Tham số:** transformer ([ChromaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/chroma_transformer#diffusers.ChromaTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa. scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa. vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ biểu diễn ẩn text_encoder (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), cụ thể là biến thể [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl). tokenizer (`T5TokenizerFast`) : Tokenizer thứ hai của lớp [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast). Đường ống Chroma cho việc tạo ảnh từ ảnh. Tham khảo: https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/ #### __call__[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline.__call__]] ```python __call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 35, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, strength: float = 0.9, 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, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, negative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, negative_ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = 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, joint_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[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_img2img.py#L646) **Tham số:** prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế. negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `guidance_scale` không lớn hơn `1`). image (`PipelineImageInput`) : Đầu vào hình ảnh cho pipeline. height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất. width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất. num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 35) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn. sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng. guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là 5.0) : Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Thang độ dẫn hướng được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn. strength (`float, *optional*, mặc định là 0.9) : Về mặt khái niệm, chỉ ra mức độ biến đổi hình ảnh tham chiếu. Phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1. image sẽ được dùng làm điểm khởi đầu, với lượng nhiễu được thêm vào càng lớn khi strength càng lớn. Số bước khử nhiễu phụ thuộc vào lượng nhiễu ban đầu được thêm vào. Khi strength là 1, nhiễu được thêm vào sẽ ở mức tối đa và quá trình khử nhiễu sẽ chạy đủ số lần lặp được chỉ định trong num_inference_steps. Do đó, giá trị 1 về cơ bản sẽ bỏ qua image. num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt. generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định. latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp. prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`. ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *tùy chọn*): Đầu vào hình ảnh tùy chọn để làm việc với IP Adapters. ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *tùy chọn*) : Các embedding ảnh đã tạo sẵn cho IP-Adapter. Nó phải là một danh sách có độ dài bằng với số lượng IP-adapter. Mỗi phần tử phải là một tensor có hình dạng `(batch_size, num_images, emb_dim)`. Nếu không được cung cấp, các embedding sẽ được tính toán từ đối số đầu vào `ip_adapter_image`. negative_ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *tùy chọn*): Đầu vào hình ảnh tùy chọn để làm việc với IP Adapters. negative_ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *tùy chọn*) : Các embedding ảnh đã tạo sẵn cho IP-Adapter. Nó phải là một danh sách có độ dài bằng với số lượng IP-adapter. Mỗi phần tử phải là một tensor có hình dạng `(batch_size, num_images, emb_dim)`. Nếu không được cung cấp, các embedding sẽ được tính toán từ đối số đầu vào `ip_adapter_image`. negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`. prompt_attention_mask (torch.Tensor, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý (attention mask) cho các nhúng (embeddings) của prompt. Được sử dụng để che các token đệm (padding) trong chuỗi prompt. Chroma yêu cầu một token đệm duy nhất phải không bị che. Vui lòng tham khảo https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, *optional*) : Mặt nạ chú ý (attention mask) cho các nhúng (embeddings) của prompt âm. Được sử dụng để che các token đệm (padding) trong chuỗi prompt âm. Chroma yêu cầu một token đệm duy nhất phải không bị che. Vui lòng tham khảo https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`. return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.flux.ChromaPipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không. joint_attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py). callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`. callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn. max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`. **Trả về:** `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` hoặc `tuple` `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo. Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh. Ví dụ: ```py >>> import torch >>> from diffusers import ChromaTransformer2DModel, ChromaImg2ImgPipeline >>> model_id = "lodestones/Chroma1-HD" >>> ckpt_path = "https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD/blob/main/Chroma1-HD.safetensors" >>> pipe = ChromaImg2ImgPipeline.from_pretrained( ... model_id, ... transformer=transformer, ... torch_dtype=torch.bfloat16, ... ) >>> pipe.enable_model_cpu_offload() >>> init_image = load_image( ... "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg" ... ) >>> prompt = "a scenic fastasy landscape with a river and mountains in the background, vibrant colors, detailed, high resolution" >>> negative_prompt = "low quality, ugly, unfinished, out of focus, deformed, disfigure, blurry, smudged, restricted palette, flat colors" >>> image = pipe(prompt, image=init_image, negative_prompt=negative_prompt).images[0] >>> image.save("chroma-img2img.png") ``` #### encode_prompt[[diffusers.ChromaImg2ImgPipeline.encode_prompt]] ```python encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, 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, do_classifier_free_guidance: bool = True, max_sequence_length: int = 512, lora_scale: float | None = None) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_img2img.py#L291) **Tham số:** prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt không dùng để hướng dẫn tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, cần truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bỏ qua nếu `guidance_scale` nhỏ hơn `1`). device : (`torch.device`): thiết bị torch num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`. lora_scale (`float`, *tuỳ chọn*) : Một hệ số lora sẽ được áp dụng cho tất cả các lớp LoRA của text encoder nếu các lớp LoRA được nạp. ## ChromaInpaintPipeline[[diffusers.ChromaInpaintPipeline]] #### diffusers.ChromaInpaintPipeline[[diffusers.ChromaInpaintPipeline]] ```python diffusers.ChromaInpaintPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKL, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: ChromaTransformer2DModel, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_inpainting.py#L169) **Tham số:** transformer ([ChromaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/chroma_transformer#diffusers.ChromaTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa. scheduler ([DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa. vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ các biểu diễn ẩn. text_encoder (`CLIPTextModel`) : [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel), cụ thể là biến thể [clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14). text_encoder_2 (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), cụ thể là biến thể [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl). tokenizer (`CLIPTokenizer`) : Tokenizer của lớp [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer). tokenizer_2 (`T5TokenizerFast`) : Tokenizer thứ hai của lớp [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast). Pipeline Flux cho việc inpainting ảnh. Tham khảo: https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-labs/ #### __call__[[diffusers.ChromaInpaintPipeline.__call__]] ```python __call__(prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None, negative_prompt: typing.Union[str, typing.List[str]] = None, true_cfg_scale: float = 1.0, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, mask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, masked_image_latents: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, padding_mask_crop: int | None = None, strength: float = 0.6, num_inference_steps: int = 28, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 7.0, num_images_per_prompt: typing.Optional[int] = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: typing.Optional[typing.List[torch.Tensor]] = None, negative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, negative_ip_adapter_image_embeds: typing.Optional[typing.List[torch.Tensor]] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, output_type: str = 'pil', return_dict: bool = True, joint_attention_kwargs: typing.Optional[typing.Dict[str, typing.Any]] = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, typing.Dict], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: typing.List[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 256, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_inpainting.py#L764) **Tham số:** prompt (`str` hoặc `List[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế. negative_prompt (`str` hoặc `List[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `guidance_scale` không lớn hơn `1`). true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : True classifier-free guidance (guidance scale) được kích hoạt khi `true_cfg_scale` > 1 và `negative_prompt` được cung cấp. image (`PipelineImageInput`) : Đầu vào hình ảnh cho pipeline. mask_image (`PipelineImageInput`) : `Image`, mảng numpy hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh cần che `image`. Các pixel trắng trong mask sẽ được tô lại trong khi các pixel đen được giữ nguyên. masked_image_latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Đại diện ẩn đã mã hóa trước của hình ảnh bị che. Nếu không được cung cấp, nó sẽ được tính toán từ `mask_image` và `image`. height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất. width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất. padding_mask_crop (`int`, *optional*, mặc định là `None`) : Kích thước của phần lề trong vùng cắt sẽ được áp dụng cho ảnh và mặt nạ. Nếu là `None`, không có vùng cắt nào được áp dụng cho image và mask_image. Nếu `padding_mask_crop` không phải là `None`, trước tiên nó sẽ tìm một vùng hình chữ nhật có cùng tỷ lệ khung hình với ảnh và chứa toàn bộ khu vực bị che, sau đó mở rộng khu vực đó dựa trên `padding_mask_crop`. Ảnh và mask_image sau đó sẽ được cắt dựa trên khu vực đã mở rộng trước khi được điều chỉnh kích thước về kích thước ảnh gốc để phục hồi ảnh. num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 28) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn. sigmas (`List[float]`, *tùy chọn*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng. guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là 7.0) : Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Thang độ dẫn hướng được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn. strength (`float, *optional*, mặc định là 0.6) : Về mặt khái niệm, chỉ ra mức độ biến đổi hình ảnh tham chiếu. Phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1. image sẽ được dùng làm điểm khởi đầu, với lượng nhiễu được thêm vào càng lớn khi strength càng lớn. Số bước khử nhiễu phụ thuộc vào lượng nhiễu ban đầu được thêm vào. Khi strength là 1, nhiễu được thêm vào sẽ ở mức tối đa và quá trình khử nhiễu sẽ chạy đủ số lần lặp được chỉ định trong num_inference_steps. Do đó, giá trị 1 về cơ bản sẽ bỏ qua image. num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt. generator (`torch.Generator` hoặc `List[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator(s)](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để làm cho quá trình sinh trở nên tất định. latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp. prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`. ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *tùy chọn*): Đầu vào hình ảnh tùy chọn để làm việc với IP Adapters. ip_adapter_image_embeds (`List[torch.Tensor]`, *optional*) : Các embedding ảnh đã tạo sẵn cho IP-Adapter. Nó phải là một danh sách có độ dài bằng với số lượng IP-adapter. Mỗi phần tử phải là một tensor có hình dạng `(batch_size, num_images, emb_dim)`. Nếu không được cung cấp, các embedding sẽ được tính toán từ đối số đầu vào `ip_adapter_image`. negative_ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *tùy chọn*): Đầu vào hình ảnh tùy chọn để làm việc với IP Adapters. negative_ip_adapter_image_embeds (`List[torch.Tensor]`, *optional*) : Các embedding ảnh đã tạo sẵn cho IP-Adapter. Nó phải là một danh sách có độ dài bằng với số lượng IP-adapter. Mỗi phần tử phải là một tensor có hình dạng `(batch_size, num_images, emb_dim)`. Nếu không được cung cấp, các embedding sẽ được tính toán từ đối số đầu vào `ip_adapter_image`. negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`. prompt_attention_mask (torch.Tensor, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý (attention mask) cho các nhúng (embeddings) của prompt. Được sử dụng để che các token đệm (padding) trong chuỗi prompt. Chroma yêu cầu một token đệm duy nhất phải không bị che. Vui lòng tham khảo https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, *optional*) : Mặt nạ chú ý (attention mask) cho các nhúng (embeddings) của prompt âm. Được sử dụng để che các token đệm (padding) trong chuỗi prompt âm. Chroma yêu cầu một token đệm duy nhất phải không bị che. Vui lòng tham khảo https://huggingface.co/lodestones/Chroma#tldr-masking-t5-padding-tokens-enhanced-fidelity-and-increased-stability-during-training output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`. return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không. joint_attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py). callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`. callback_on_step_end_tensor_inputs (`List`, *tùy chọn*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn. max_sequence_length (`int` mặc định là 256) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`. **Trả về:** `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` hoặc `tuple` `~pipelines.chroma.ChromaPipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo. Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh. Ví dụ: ```py >>> import torch >>> from diffusers import ChromaInpaintPipeline >>> from diffusers.utils import load_image >>> pipe = ChromaInpaintPipeline.from_pretrained("lodestones/Chroma1-HD", torch_dtype=torch.bfloat16) >>> pipe.to("cuda") >>> prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench" >>> img_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo.png" >>> mask_url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture-creations-5sI6fQgYIuo_mask.png" >>> source = load_image(img_url) >>> mask = load_image(mask_url) >>> image = pipe(prompt=prompt, image=source, mask_image=mask).images[0] >>> image.save("chroma_inpainting.png") ``` #### encode_prompt[[diffusers.ChromaInpaintPipeline.encode_prompt]] ```python encode_prompt(prompt: typing.Union[str, typing.List[str]], negative_prompt: typing.Union[str, typing.List[str], NoneType] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, 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, do_classifier_free_guidance: bool = True, max_sequence_length: int = 256, lora_scale: bool | None = None) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chroma/pipeline_chroma_inpainting.py#L293) **Tham số:** prompt (`str` hoặc `List[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa negative_prompt (`str` hoặc `List[str]`, *tùy chọn*) : Prompt không dùng để hướng dẫn tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, cần truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bỏ qua nếu `guidance_scale` nhỏ hơn `1`). device : (`torch.device`): thiết bị torch num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`. lora_scale (`float`, *tuỳ chọn*) : Một hệ số lora sẽ được áp dụng cho tất cả các lớp LoRA của text encoder nếu các lớp LoRA được nạp.