# Creación de bloques personalizados

Los [ModularPipelineBlocks](./pipeline_block) son los bloques de construcción fundamentales de un [ModularPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline). Puede crear bloques personalizados definiendo sus entradas, salidas y lógica de cálculo. Esta guía demuestra cómo crear y usar un bloque personalizado.

> [!TIP]
> Explora la colección [Modular Diffusers Custom Blocks](https://huggingface.co/collections/diffusers/modular-diffusers-custom-blocks) para ver los bloques personalizados oficiales.

## Estructura del proyecto

Su proyecto de bloque personalizado debe usar la siguiente estructura:

```shell
.
├── block.py
└── modular_config.json
```

- `block.py` contiene la implementación personalizada del bloque
- `modular_config.json` contiene los metadatos necesarios para cargar el bloque

## Inicio rápido con Plantilla

La forma más rápida de crear un bloque personalizado es partir de nuestra plantilla. La plantilla proporciona una estructura de proyecto preconfigurada con los archivos `block.py` y `modular_config.json`, además de ejemplos comentados que muestran cómo definir componentes, entradas, salidas y el método `__call__`, de modo que puedas centrarte en tu lógica personalizada en lugar de en la configuración inicial.

### Descargar la plantilla

```python
from diffusers import ModularPipelineBlocks

model_id = "diffusers/custom-block-template"
local_dir = model_id.split("/")[-1]

blocks = ModularPipelineBlocks.from_pretrained(
    model_id, 
    trust_remote_code=True, 
    local_dir=local_dir
)
```

Esto guarda los archivos de plantilla en `custom-block-template/` localmente, o bien puedes usar `local_dir` para guardarlos en una ubicación específica.

### Editar localmente

Abre `block.py` e implementa tu bloque personalizado. La plantilla incluye ejemplos comentados que muestran cómo definir cada propiedad. Consulta el [ejemplo de Florence-2](#example-florence-2-image-annotator) a continuación para una implementación completa.

### Prueba tu bloque

```python
from diffusers import ModularPipelineBlocks

blocks = ModularPipelineBlocks.from_pretrained(local_dir, trust_remote_code=True)
pipeline = blocks.init_pipeline()
output = pipeline(...)  # your inputs here
```

### Subir al Hub

```python
pipeline.save_pretrained(local_dir, repo_id="your-username/your-block-name", push_to_hub=True)
```

## Ejemplo: Anotador de imágenes Florence-2

Este ejemplo crea un bloque personalizado con [Florence-2](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/florence2) para procesar una imagen de entrada y generar una máscara para inpainting.

### Definir componentes

Define los componentes que necesita el bloque, `Florence2ForConditionalGeneration` y su procesador. Al definir los componentes, especifica `name` (cómo lo accederás en el código), `type_hint` (la clase del modelo) y `pretrained_model_name_or_path` (de dónde cargar los pesos).

```python
# Inside block.py
from diffusers.modular_pipelines import ModularPipelineBlocks, ComponentSpec
from transformers import AutoProcessor, Florence2ForConditionalGeneration

class Florence2ImageAnnotatorBlock(ModularPipelineBlocks):

    @property
    def expected_components(self):
        return [
            ComponentSpec(
                name="image_annotator",
                type_hint=Florence2ForConditionalGeneration,
                pretrained_model_name_or_path="florence-community/Florence-2-base-ft",
            ),
            ComponentSpec(
                name="image_annotator_processor",
                type_hint=AutoProcessor,
                pretrained_model_name_or_path="florence-community/Florence-2-base-ft",
            ),
        ]
```

### Definir entradas y salidas

Las entradas incluyen la imagen, la tarea de anotación y el prompt. Las salidas incluyen la máscara generada y las anotaciones.

```python
from typing import List, Union
from PIL import Image
from diffusers.modular_pipelines import InputParam, OutputParam

class Florence2ImageAnnotatorBlock(ModularPipelineBlocks):

    # ... expected_components from above ...

    @property
    def inputs(self) -> List[InputParam]:
        return [
            InputParam(
                "image",
                type_hint=Union[Image.Image, List[Image.Image]],
                required=True,
                description="Image(s) to annotate",
            ),
            InputParam(
                "annotation_task",
                type_hint=str,
                default="<REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>",
                description="Annotation task to perform (e.g., <OD>, <CAPTION>, <REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>)",
            ),
            InputParam(
                "annotation_prompt",
                type_hint=str,
                required=True,
                description="Prompt to provide context for the annotation task",
            ),
            InputParam(
                "annotation_output_type",
                type_hint=str,
                default="mask_image",
                description="Output type: 'mask_image', 'mask_overlay', or 'bounding_box'",
            ),
        ]

    @property
    def intermediate_outputs(self) -> List[OutputParam]:
        return [
            OutputParam(
                "mask_image",
                type_hint=Image.Image,
                description="Inpainting mask for the input image",
            ),
            OutputParam(
                "annotations",
                type_hint=dict,
                description="Raw annotation predictions",
            ),
            OutputParam(
                "image",
                type_hint=Image.Image,
                description="Annotated image",
            ),
        ]
```

### Implementar el método `__call__`

El método `__call__` contiene la lógica del bloque. Acceda a las entradas a través de `block_state`, ejecute su cálculo y establezca las salidas de nuevo en `block_state`.

```python
import torch
from diffusers.modular_pipelines import PipelineState

class Florence2ImageAnnotatorBlock(ModularPipelineBlocks):

    # ... expected_components, inputs, intermediate_outputs from above ...

    @torch.no_grad()
    def __call__(self, components, state: PipelineState) -> PipelineState:
        block_state = self.get_block_state(state)
        
        images, annotation_task_prompt = self.prepare_inputs(
            block_state.image, block_state.annotation_prompt
        )
        task = block_state.annotation_task
        fill = block_state.fill
        
        annotations = self.get_annotations(
            components, images, annotation_task_prompt, task
        )
        block_state.annotations = annotations
        if block_state.annotation_output_type == "mask_image":
            block_state.mask_image = self.prepare_mask(images, annotations)
        else:
            block_state.mask_image = None

        if block_state.annotation_output_type == "mask_overlay":
            block_state.image = self.prepare_mask(images, annotations, overlay=True, fill=fill)

        elif block_state.annotation_output_type == "bounding_box":
            block_state.image = self.prepare_bounding_boxes(images, annotations)

        self.set_block_state(state, block_state)

        return components, state
    
    # Helper methods for mask/bounding box generation...
```

> [!TIP]
> Vea la implementación completa en [diffusers/Florence2-image-Annotator](https://huggingface.co/diffusers/Florence2-image-Annotator).

## Uso de bloques personalizados

Cargue un bloque personalizado con [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline.from_pretrained) y establezca `trust_remote_code=True`.

```py
import torch
from diffusers import ModularPipeline
from diffusers.utils import load_image

# Load the Florence-2 annotator pipeline
image_annotator = ModularPipeline.from_pretrained(
    "diffusers/Florence2-image-Annotator",
    trust_remote_code=True
)

# Check the docstring to see inputs/outputs
print(image_annotator.blocks.doc)
```

Use el bloque para generar una máscara:

```python
image_annotator.load_components(dtype=torch.bfloat16)
image_annotator.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg")
image = image.resize((1024, 1024))
prompt = ["A red car"]
annotation_task = "<REFERRING_EXPRESSION_SEGMENTATION>"
annotation_prompt = ["the car"]

mask_image = image_annotator_node(
    prompt=prompt,
    image=image,
    annotation_task=annotation_task,
    annotation_prompt=annotation_prompt,
    annotation_output_type="mask_image",
).images
mask_image[0].save("car-mask.png")
```

Componga con otros bloques para crear una nueva pipeline:

```python
# Get the annotator block
annotator_block = image_annotator.blocks

# Get an inpainting workflow and insert the annotator at the beginning
inpaint_blocks = ModularPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image").blocks.get_workflow("inpainting")
inpaint_blocks.sub_blocks.insert("image_annotator", annotator_block, 0)

# Initialize the combined pipeline
pipe = inpaint_blocks.init_pipeline()
pipe.load_components(dtype=torch.float16, device="cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

# Now the pipeline automatically generates masks from prompts
output = pipe(
    prompt=prompt,
    image=image,
    annotation_task=annotation_task,
    annotation_prompt=annotation_prompt,
    annotation_output_type="mask_image",
    num_inference_steps=35,
    guidance_scale=7.5,
    strength=0.95,
    output="images"
)
output[0].save("florence-inpainting.png")
```

## Edición de bloques personalizados

Edite los bloques personalizados descargándolos localmente. Este es el mismo flujo de trabajo que el [Quick Start with Template](#quick-start-with-template), pero comenzando desde un bloque existente en lugar de la plantilla.

Use el argumento `local_dir` para descargar un bloque personalizado a una carpeta específica:

```python
from diffusers import ModularPipelineBlocks

# Download to a local folder for editing
annotator_block = ModularPipelineBlocks.from_pretrained(
    "diffusers/Florence2-image-Annotator",
    trust_remote_code=True,
    local_dir="./my-florence-block"
)
```

Cualquier cambio realizado en los archivos de bloques de esta carpeta se reflejará al volver a cargar el bloque. Cuando estés listo para compartir tus cambios, súbelos a un nuevo repositorio:

```python
pipeline = annotator_block.init_pipeline()
pipeline.save_pretrained("./my-florence-block", repo_id="your-username/my-custom-florence", push_to_hub=True)
```

## Próximos pasos

Esta guía cubrió la creación de un solo bloque personalizado. Aprende a componer varios bloques juntos:

- [SequentialPipelineBlocks](./sequential_pipeline_blocks): Encadena bloques para ejecutarlos en secuencia
- [ConditionalPipelineBlocks](./auto_pipeline_blocks): Crea bloques condicionales que seleccionan diferentes rutas de ejecución
- [LoopSequentialPipelineBlocks](./loop_sequential_pipeline_blocks): Define flujos de trabajo iterativos como el bucle de desruido

Haz que tu bloque personalizado funcione con la interfaz visual de Mellon. Consulta la guía de [Mellon Custom Blocks](./mellon).

Explora la colección [Modular Diffusers Custom Blocks](https://huggingface.co/collections/diffusers/modular-diffusers-custom-blocks) para encontrar inspiración y bloques listos para usar.

## Dependencias

Declarar las dependencias de paquetes en bloques personalizados evita errores de importación en tiempo de ejecución. Diffusers valida las dependencias y devuelve una advertencia si falta un paquete o es incompatible.

Establezca un atributo `_requirements` en su clase de bloque, que mapee los nombres de paquetes a especificadores de versión.

```py
from diffusers.modular_pipelines import PipelineBlock

class MyCustomBlock(PipelineBlock):
    _requirements = {
        "transformers": ">=4.44.0",
        "sentencepiece": ">=0.2.0"
    }
```

Cuando hay bloques con requisitos diferentes, Diffusers fusiona sus requisitos.

```py
from diffusers.modular_pipelines import SequentialPipelineBlocks

class BlockA(PipelineBlock):
    _requirements = {"transformers": ">=4.44.0"}
    # ...

class BlockB(PipelineBlock):
    _requirements = {"sentencepiece": ">=0.2.0"}
    # ...

pipe = SequentialPipelineBlocks.from_blocks_dict({
    "block_a": BlockA,
    "block_b": BlockB,
})
```

Cuando este bloque se guarda con [save_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline.save_pretrained), los requisitos se guardan en el archivo `modular_config.json`. Cuando este bloque se carga, Diffusers comprueba cada requisito contra el entorno actual. Si hay una discrepancia o no se encuentra un paquete, Diffusers devuelve la siguiente advertencia.

```md
# missing package
xyz-package was specified in the requirements but wasn't found in the current environment.

# version mismatch
xyz requirement 'specific-version' is not satisfied by the installed version 'actual-version'. Things might work unexpected.
```