#
# مرخّص بموجب ترخيص Apache الإصدار 2.0 (المسمى "الترخيص")
# لا يجوز لك استخدام هذا الملف إلا وفقاً لشروط الترخيص.
# يمكنك الحصول على نسخة من الترخيص في
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# ما لم يقتضِ ذلك القانون المعمول به أو ما اتُّفق عليه كتابياً، البرمجيات
# تُوزَّع بموجب الرخصة على أساس "كما هي"،
# بلا أي ضمانات أو شروط من أي نوع، سواء صريحة أو ضمنية.
# راجع الترخيص لمعرفة اللغة المحددة التي تحكم الصلاحيات و
# الشروط المحددة في الترخيص.
-->

# CogView4

> [!TIP]
> تأكد من الاطلاع على [دليل المجدولين](../../using-diffusers/schedulers) لمعرفة كيفية استكشاف التوازن بين سرعة المجدول وجودة النتائج، واطّلع على قسم [إعادة استخدام المكونات عبر خطوط الأنابيب](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines) لمعرفة كيفية تحميل نفس المكونات بكفاءة في خطوط أنابيب متعددة.

تمت مساهمة خط المعالجة هذا بواسطة [zRzRzRzRzRzRzR](https://github.com/zRzRzRzRzRzRzR). يمكن العثور على قاعدة الكود الأصلية [هنا](https://huggingface.co/THUDM). يمكن العثور على الأوزان الأصلية تحت [hf.co/THUDM](https://huggingface.co/THUDM).

## CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

#### diffusers.CogView4Pipeline[[diffusers.CogView4Pipeline]]

```python
diffusers.CogView4Pipeline(tokenizer: AutoTokenizer, text_encoder: GlmModel, vae: AutoencoderKL, transformer: CogView4Transformer2DModel, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L137)

**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.

text_encoder (`GLMModel`) : مُشفِّر نص ثابت. يستخدم CogView4 [glm-4-9b-hf](https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-hf).

tokenizer (`PreTrainedTokenizer`) : مُجزِّئ من الفئة [PreTrainedTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/tokenizer#transformers.PreTrainedTokenizer).

transformer ([CogView4Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/models/cogview4_transformer2d#diffusers.CogView4Transformer2DModel)) : نموذج `CogView4Transformer2DModel` مشروط بالنص، يُستخدم لإزالة الضوضاء من الكامنات المُرمّزة للصورة.

scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : مُجدول يُستخدم بالاقتران مع `transformer` لإزالة الضوضاء من الكامنات المُرمّزة للصورة.

خط أنابيب لتوليد الصور من النص باستخدام CogView4.

يرث هذا النموذج من [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع خطوط الأنابيب (مثل التنزيل أو الحفظ، أو التشغيل على جهاز معين، وما إلى ذلك).

#### __call__[[diffusers.CogView4Pipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] | None = None, negative_prompt: str | list[str] | None = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, timesteps: list[int] | None = None, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float = 5.0, num_images_per_prompt: 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, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, original_size: tuple[int, int] | None = None, crops_coords_top_left: tuple[int, int] = (0, 0), output_type: str = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Union[typing.Callable[[int, int], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 1024)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L402)

**المعاملات:**

prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الأمر أو الأوامر التي تُوجّه توليد الصورة. إذا لم تُعرَّف، يجب تمرير `prompt_embeds`.

negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا كان `guidance_scale` أقل من `1`).

height (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. إذا لم يُقدَّم، يتم تعيينه إلى 1024.

width (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : عرض الصورة المولدة بالبكسلات. إذا لم يُحدد، فسيتم ضبطه على 1024.

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.

timesteps (`list[int]`، *اختياري*) : خطوات زمنية مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `timesteps` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم يُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`. يجب أن تكون بترتيب تنازلي.

sigmas (`list[float]`، *اختياري*) : قيم `sigmas` مخصصة لاستخدامها في عملية إزالة الضوضاء مع المجدولين الذين يدعمون معامل `sigmas` في طريقة `set_timesteps` الخاصة بهم. إذا لم تُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير `num_inference_steps`.

guidance_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `5.0`) : مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). يُعرَّف `guidance_scale` على أنه `w` من المعادلة 2. في [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين `guidance_scale > 1`. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص `prompt`، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.

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

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

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

prompt_embeds (`torch.FloatTensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.

negative_prompt_embeds (`torch.FloatTensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.

original_size (`tuple[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية (1024, 1024)) : إذا لم تكن `original_size` مطابقة لـ `target_size`، فسيبدو أن الصورة قد خضعت لتقليل أو زيادة حجمها. القيمة الافتراضية لـ `original_size` هي `(height, width)` إذا لم تُحدد. جزء من التكييف الدقيق (micro-conditioning) الخاص بـ SDXL كما هو موضح في القسم 2.2 من [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952).

crops_coords_top_left (`tuple[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية (0, 0)) : يمكن استخدام `crops_coords_top_left` لتوليد صورة تبدو وكأنها "مقتطعة" من الموضع `crops_coords_top_left` إلى الأسفل. عادةً ما يتم تحقيق صور مفضلة ومركزة جيدًا عن طريق تعيين `crops_coords_top_left` إلى (0, 0). جزء من micro-conditioning الخاص بـ SDXL كما هو موضح في القسم 2.2 من [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952).

output_type (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"pil"`) : صيغة الصورة الناتجة عن عملية التوليد. اختر بين [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` أو `np.array`.

return_dict (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~pipelines.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput` بدلاً من tuple عادي.

attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`، *اختياري*) : دالة تُستدعى في نهاية كل خطوة إزالة ضوضاء أثناء الاستدلال. تُستدعى الدالة بالحجج التالية: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. سيتضمن `callback_kwargs` قائمة بجميع المصفوفات كما حددتها `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`، *اختياري*) : قائمة مدخلات المصفوفات (tensors) لدالة `callback_on_step_end`. سيتم تمرير المصفوفات المحددة في القائمة كحجة `callback_kwargs`. لن تتمكن من تضمين سوى المتغيرات المدرجة في خاصية `._callback_tensor_inputs` لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.

max_sequence_length (`int`، القيمة الافتراضية هي `224`) : الحد الأقصى لطول التسلسل في الموجه المُرمَّز. يمكن ضبطه على قيم أخرى، لكن قد يؤدي ذلك إلى نتائج أقل جودة.

**يعيد:** `~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput` أو `tuple`

`~pipelines.cogview4.pipeline_CogView4.CogView4PipelineOutput` إذا كان `return_dict` هو True، وإلا فسيكون `tuple`. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.

الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.

أمثلة:
```python
>>> import torch
>>> from diffusers import CogView4Pipeline

>>> pipe = CogView4Pipeline.from_pretrained("THUDM/CogView4-6B", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")

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

#### encode_prompt[[diffusers.CogView4Pipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] | None = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/cogview4/pipeline_cogview4.py#L221)

**المعاملات:**

prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : النص الذي سيتم ترميزه

negative_prompt (`str` أو `list[str]`، *اختياري*) : الموجه أو الموجهات التي لا ينبغي توجيه توليد الصورة بها. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير `negative_prompt_embeds` بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا كان `guidance_scale` أقل من `1`).

do_classifier_free_guidance (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم استخدام classifier free guidance أم لا.

num_images_per_prompt (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه. جهاز torch الذي سيتم وضع التضمينات الناتجة عليه

prompt_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات نصية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تمثيلات النص من معامل الإدخال `prompt`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *اختياري*) : تمثيلات نصية سالبة مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، *مثلًا* وزن الأوامر. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال `negative_prompt`.

device : (`torch.device`, *اختياري*): جهاز torch

dtype : (`torch.dtype`, *اختياري*): torch dtype

max_sequence_length (`int`، القيمة الافتراضية هي `1024`) : الحد الأقصى لطول التسلسل في الموجه المُرمَّز. يمكن ضبطه على قيم أخرى، لكن قد يؤدي ذلك إلى نتائج أقل جودة.

يقوم بتشفير الموجه إلى حالات مخفية لمشفّر النص.

## CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]

#### diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput[[diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput]]

```python
diffusers.pipelines.cogview4.pipeline_output.CogView4PipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/cogview4/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)`. تمثل صور PIL أو مصفوفة numpy صورًا منزوعة الضوضاء من خط أنابيب الانتشار.

فئة الإخراج لخطوط أنابيب CogView3.