# 状态

Blocks 依赖 [PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState) 和 [BlockState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.BlockState) 数据结构来通信和共享数据。

| 状态 | 描述 |
|-------|-------------|
| [PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState) | 维护管道执行所需的整体数据，并允许各个块读取和更新其数据。 |
| [BlockState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.BlockState) | 允许每个块使用 `inputs` 中的必要数据来执行其计算|

本指南将解释状态如何工作，以及它们如何连接各个块。

## PipelineState

[PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState) 是所有 block 的全局状态容器。它维护流水线的完整运行时状态，并为 block 读写共享数据提供了一种结构化的方式。

[PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState) 将所有数据存储在一个 `values` 字典中，该字典是一个**可变的**状态，包含用户提供的输入值以及由各个 block 生成的中间输出值。如果某个 block 修改了某个 `input`，在调用 `set_block_state` 之后，该修改将反映在 `values` 字典中。

```py
PipelineState(
  values={
    'prompt': 'a cat'
    'guidance_scale': 7.0
    'num_inference_steps': 25
    'prompt_embeds': Tensor(dtype=torch.float32, shape=torch.Size([1, 1, 1, 1]))
    'negative_prompt_embeds': None
  },
)
```

## BlockState

[BlockState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.BlockState) 是单个 block 从 [PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState) 中获取执行其计算所需的相关变量的局部视图。

像 `block_state.image` 这样，直接将这些变量作为属性访问。

```py
BlockState(
    image: <PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7F3ECC494640>
)
```

当某个 block 的 `__call__` 方法被执行时，它会通过 `self.get_block_state(state)` 获取 `BlockState`，执行其操作，并通过 `self.set_block_state(state, block_state)` 更新 [PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState)。

```py
def __call__(self, components, state):
    # retrieve BlockState
    block_state = self.get_block_state(state)

    # computation logic on inputs

    # update PipelineState
    self.set_block_state(state, block_state)
    return components, state
```

## 状态交互

[PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState) 与 [BlockState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.BlockState) 之间的交互由块的 `inputs` 和 `intermediate_outputs` 定义。

- `inputs`，一个 block 可以修改某个输入（例如 `block_state.image`），并通过调用 `set_block_state` 将该更改全局传播到 [PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState)。
- `intermediate_outputs` 是某个 block 创建的新变量。它会被添加到 [PipelineState](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/modular_diffusers/pipeline_states#diffusers.modular_pipelines.PipelineState) 的 `values` 字典中，供后续的 block 使用，也可以由用户作为 pipeline 的最终输出进行访问。