# تباين الصورة

يمكن لنموذج Stable Diffusion أيضًا توليد تنويعات من صورة مدخلة. وهو يستخدم نسخة مُعدّلة من نموذج Stable Diffusion بواسطة [Justin Pinkney](https://www.justinpinkney.com/) من [Lambda](https://lambdalabs.com/).

يمكن العثور على قاعدة الكود الأصلية في [LambdaLabsML/lambda-diffusers](https://github.com/LambdaLabsML/lambda-diffusers#stable-diffusion-image-variations) ويمكن العثور على نقاط تفتيش رسمية إضافية لتباين الصور في [lambdalabs/sd-image-variations-diffusers](https://huggingface.co/lambdalabs/sd-image-variations-diffusers).

> [!TIP]
> تأكد من الاطلاع على قسم [نصائح](./overview#tips) الخاصة بـ Stable Diffusion لمعرفة كيفية استكشاف التوازن بين سرعة المجدول وجودة النتائج، وكيفية إعادة استخدام مكونات خط الأنابيب بكفاءة!

## 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)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion_image_variation.py#L44)

**المعاملات:**

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : نموذج الترميز التحويلي التبايني (VAE) لتشفير وفك تشفير الصور إلى تمثيلات كامنة ومنها.

image_encoder ([CLIPVisionModelWithProjection](https://huggingface.co/docs/transformers/v5.22.2/en/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionModelWithProjection)) : مُشفِّر صور CLIP ثابت ([clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14)).

text_encoder ([CLIPTextModel](https://huggingface.co/docs/transformers/v5.22.2/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)) : مُشفِّر نص ثابت ([clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14)).

tokenizer ([CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/v5.22.2/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer)) : `CLIPTokenizer` لتجزئة النص.

unet ([UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) : نموذج `UNet2DConditionModel` لإزالة الضوضاء من الكامنات المُرمّزة للصورة.

scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : مُجدول يُستخدم بالاقتران مع `unet` لإزالة الضوضاء من كائنات الصورة المُرمّزة. يمكن أن يكون أحد [DDIMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler) أو [LMSDiscreteScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/schedulers/lms_discrete#diffusers.LMSDiscreteScheduler) أو [PNDMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/schedulers/pndm#diffusers.PNDMScheduler).

safety_checker (`StableDiffusionSafetyChecker`) : وحدة تصنيف تُقدّر ما إذا كان يمكن اعتبار الصور المولّدة مسيئة أو ضارة. يُرجى الرجوع إلى [بطاقة النموذج](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5) لمزيد من التفاصيل حول الأضرار المحتملة التي قد يسببها النموذج.

feature_extractor ([CLIPImageProcessor](https://huggingface.co/docs/transformers/v5.22.2/en/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor)) : مُعالج صور `CLIPImageProcessor` لاستخراج الميزات من الصور المولّدة؛ يُستخدم كمدخلات لـ `safety_checker`.

خط أنابيب لتوليد تنويعات للصور من صورة مدخلة باستخدام Stable Diffusion.

يرث هذا النموذج من [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة المُنفَّذة لجميع خطوط الأنابيب (التنزيل، الحفظ، التشغيل على جهاز معين، إلخ).

#### __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)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion_image_variation.py#L259)

**المعاملات:**

image (`PIL.Image.Image` أو `list[PIL.Image.Image]` أو `torch.Tensor`) : صورة أو صور لتوجيه توليد الصور. إذا قمت بتوفير متجه (tensor)، فيجب أن يكون متوافقًا مع [`CLIPImageProcessor`](https://huggingface.co/lambdalabs/sd-image-variations-diffusers/blob/main/feature_extractor/preprocessor_config.json).

height (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor`) : ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسل.

width (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor`) : عرض الصورة المولدة بالبكسل.

num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة ذات جودة أعلى على حساب بطء الاستدلال. يتم تعديل هذا المعامل بواسطة `strength`.

guidance_scale (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية 7.5) : كلما زادت قيمة مقياس التوجيه، شجّع النموذج على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt` على حساب انخفاض جودة الصورة. يتم تفعيل مقياس التوجيه عندما يكون `guidance_scale > 1`.

num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي سيتم توليدها لكل موجه.

eta (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : يتوافق مع المعامل eta (η) من ورقة [DDIM](https://huggingface.co/papers/2010.02502). ينطبق فقط على [DDIMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler)، ويُتجاهل في جدولة أخرى.

generator (`torch.Generator` أو `list[torch.Generator]`، *اختياري*) : [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) لجعل التوليد حتميًا.

latents (`torch.Tensor`، *اختياري*) : كامنات ضجيج مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، يتم توليد كامنات من خلال الاستخراج باستخدام `generator` العشوائي المُقدَّم.

output_type (`str`، *اختياري*، الافتراضي `"pil"`) : صيغة الصورة المولّدة. اختر بين `PIL.Image` أو `np.array`.

return_dict (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) بدلاً من tuple عادي.

callback (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى كل `callback_steps` خطوات أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback(step: int, timestep: int, latents: torch.Tensor)`.

callback_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : التكرار الذي تُستدعى فيه دالة `callback`. إذا لم يُحدد، تُستدعى الدالة في كل خطوة.

**يعيد:** [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput) أو `tuple`

إذا كان `return_dict` هو `True`، يُعاد [StableDiffusionPipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/pipelines/stable_diffusion/img2img#diffusers.pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionPipelineOutput)، وإلا يُعاد `tuple` حيث يكون العنصر الأول قائمة بالصور المولّدة والعنصر الثاني قائمة من قيم `bool` تشير إلى ما إذا كانت الصورة المولّدة المقابلة تحتوي على محتوى "غير آمن للعمل" (nsfw).

دالة الاستدعاء call لخط الأنابيب pipeline الخاص بالتوليد.

أمثلة:

```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')
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2030)

**المعاملات:**

slice_size (`str` أو `int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"auto"`) : عند تعيين `"auto"`، يُنصَّف المدخل إلى رؤوس الانتباه، بحيث يُحسب الانتباه في خطوتين. إذا كانت القيمة `"max"`، فسيتم توفير أقصى قدر من الذاكرة من خلال تشغيل شريحة واحدة في كل مرة. إذا تم تقديم رقم، فسيتم استخدام عدد من الشرائح يساوي `attention_head_dim // slice_size`. في هذه الحالة، يجب أن يكون `attention_head_dim` مضاعفًا لـ `slice_size`.

تفعيل حساب الانتباه المقطّع. عند تفعيل هذا الخيار، يقسم وحدة الانتباه المصفوفة المدخلة إلى شرائح لحساب الانتباه على عدة خطوات. في حالة وجود أكثر من رأس انتباه، يتم تنفيذ الحساب بشكل تسلسلي على كل رأس. وهذا مفيد لتوفير بعض الذاكرة مقابل انخفاض طفيف في السرعة.

> [!WARNING] > ⚠️ لا تفعّل تقطيع الانتباه إذا كنت تستخدم بالفعل `scaled_dot_product_attention` (SDPA)
من PyTorch > 2.0 أو xFormers. عمليات حساب الانتباه هذه فعّالة جداً من حيث الذاكرة، لذا لن تحتاج إلى تفعيل > هذه الوظيفة. إذا قمت بتفعيل تقطيع الانتباه مع SDPA أو xFormers، فقد يؤدي ذلك إلى تباطؤات جسيمة!

أمثلة:

```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()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2067)

تعطيل حساب الانتباه المقطّع. إذا كان `enable_attention_slicing` قد تم استدعاؤه سابقًا، يتم حساب الانتباه في خطوة واحدة.

#### 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)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L1975)

**المعاملات:**

attention_op (`Callable`، *اختياري*) : تجاوز المشغّل الافتراضي `None` لاستخدامه كحجة `op` في دالة [`memory_efficient_attention()`](https://facebookresearch.github.io/xformers/components/ops.html#xformers.ops.memory_efficient_attention) الخاصة بـ xFormers.

تفعيل الانتباه الموفّر للذاكرة من [xFormers](https://facebookresearch.github.io/xformers/). عند تفعيل هذا الخيار، يجب أن تلاحظ انخفاضًا في استخدام ذاكرة وحدة معالجة الرسوميات (GPU) وتسريعًا محتملًا أثناء الاستدلال. لا يُضمن التسريع أثناء التدريب.

> [!WARNING] > ⚠️ عند تفعيل كل من الانتباه الموفّر للذاكرة والانتباه المقطّع، يكون الانتباه الموفّر
تتمتع attention بأولوية أعلى.

أمثلة:

```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()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2006)

تعطيل الانتباه الموفّر للذاكرة من [xFormers](https://facebookresearch.github.io/xformers/).

## 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)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_output.py#L10)

**المعاملات:**

images (`list[PIL.Image.Image]` أو `np.ndarray`) : قائمة من صور PIL منزوعة الضوضاء بطول `batch_size` أو مصفوفة NumPy بأبعاد `(batch_size, height, width, num_channels)`.

nsfw_content_detected (`list[bool]`) : قائمة تُبيّن ما إذا كانت الصورة المولّدة المقابلة تحتوي على محتوى "غير آمن للعمل" (nsfw) أو `None` إذا تعذّر إجراء فحص الأمان.

فئة الإخراج لخطوط أنابيب Stable Diffusion.