Hugging Face's logo

Diffusers documentation

QwenImage

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

QwenImage

LoRA

نموذج Qwen-Image من فريق Qwen هو نموذج أساسي لتوليد الصور ضمن سلسلة Qwen، يحقق تقدماً كبيراً في عرض النصوص المعقدة والتحرير الدقيق للصور. تُظهر التجارب قدرات عامة قوية في كل من توليد الصور وتحريرها، مع أداء استثنائي في عرض النصوص، لا سيما باللغة الصينية.

يتوفر Qwen-Image في النسخ التالية:

نوع النموذجمعرف النموذج
Qwen-ImageQwen/Qwen-Image
Qwen-Image-EditQwen/Qwen-Image-Edit
Qwen-Image-Edit PlusQwen/Qwen-Image-Edit-2509

راجع دليل التخزين المؤقت لتسريع الاستدلال من خلال تخزين المخرجات الوسيطة وإعادة استخدامها.

LoRA للاستدلال الأسرع

استخدم LoRA من lightx2v/Qwen-Image-Lightning لتسريع الاستدلال عن طريق تقليل عدد الخطوات. راجع مقتطف الشيفرة أدناه:

Code 
from diffusers import DiffusionPipeline, FlowMatchEulerDiscreteScheduler
import torch 
import math

ckpt_id = "Qwen/Qwen-Image"

# From
# https://github.com/ModelTC/Qwen-Image-Lightning/blob/342260e8f5468d2f24d084ce04f55e101007118b/generate_with_diffusers.py#L82C9-L97C10
scheduler_config = {
    "base_image_seq_len": 256,
    "base_shift": math.log(3),  # We use shift=3 in distillation
    "invert_sigmas": False,
    "max_image_seq_len": 8192,
    "max_shift": math.log(3),  # We use shift=3 in distillation
    "num_train_timesteps": 1000,
    "shift": 1.0,
    "shift_terminal": None,  # set shift_terminal to None
    "stochastic_sampling": False,
    "time_shift_type": "exponential",
    "use_beta_sigmas": False,
    "use_dynamic_shifting": True,
    "use_exponential_sigmas": False,
    "use_karras_sigmas": False,
}
scheduler = FlowMatchEulerDiscreteScheduler.from_config(scheduler_config)
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    ckpt_id, scheduler=scheduler, dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
pipe.load_lora_weights(
    "lightx2v/Qwen-Image-Lightning", weight_name="Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors"
)

prompt = "a tiny astronaut hatching from an egg on the moon, Ultra HD, 4K, cinematic composition."
negative_prompt = " "
image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=1024,
    height=1024,
    num_inference_steps=8,
    true_cfg_scale=1.0,
    generator=torch.manual_seed(0),
).images[0]
image.save("qwen_fewsteps.png")

يوجد معامل guidance_scale في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للإرشاد المستقبلية عند ظهورها. لاحظ أن تمرير guidance_scale إلى خط الأنابيب لا يُحقق أي أثر. لتفعيل الإرشاد الحر من المُصنِّف، يُرجى تمرير true_cfg_scale وnegative_prompt (حتى مُوجِّه سلبي فارغ مثل ” ”) لتفعيل حسابات الإرشاد الحر من المُصنِّف.

مرجع متعدد الصور باستخدام QwenImageEditPlusPipeline

باستخدام QwenImageEditPlusPipeline، يمكن تقديم صور متعددة كمرجع للإدخال.

import torch
from PIL import Image
from diffusers import QwenImageEditPlusPipeline
from diffusers.utils import load_image

pipe = QwenImageEditPlusPipeline.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen-Image-Edit-2509", dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

image_1 = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/grumpy.jpg")
image_2 = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/peng.png")
image = pipe(
    image=[image_1, image_2],
    prompt='''put the penguin and the cat at a game show called "Qwen Edit Plus Games"''',
    num_inference_steps=50
).images[0]

الأداء

torch.compile

يوفر استخدام torch.compile على المحوّل تسريعًا بنسبة ~2.4x (A100 80GB: 4.70s → 1.93s):

import torch
from diffusers import QwenImagePipeline

pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image", dtype=torch.bfloat16).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
pipe.transformer = torch.compile(pipe.transformer)

# First call triggers compilation (~7s overhead)
# Subsequent calls run at ~2.4x faster
image = pipe("a cat", num_inference_steps=50).images[0]

الاستدلال الدُفعي مع المُوجِّهات ذات الأطوال المتغيرة

عند استخدام التوجيه الحر من التصنيف (CFG) مع أوامر ذات أطوال مختلفة، يتعامل خط الأنابيب بشكل صحيح مع الحشو عبر قناع الانتباه. وهذا يضمن أن رموز الحشو لا تؤثر على المخرجات المولّدة.

# CFG with different prompt lengths works correctly
image = pipe(
    prompt="A cat",
    negative_prompt="blurry, low quality, distorted",
    true_cfg_scale=3.5,
    num_inference_steps=50,
).images[0]

لمعرفة المزيد من التفاصيل حول سكربتات النتائج المرجعية ونتائجها، راجع هذا الملخص.

QwenImagePipeline

فئة diffusers.QwenImagePipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLQwenImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertransformer: QwenImageTransformer2DModel )

المعاملات

خط أنابيب QwenImage لتوليد الصور من النص.

__call__

< >

( prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonetrue_cfg_scale: float = 4.0height: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput or tuple

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي توجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير prompt_embeds بدلاً من ذلك.
  • negative_prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي لا ينبغي استخدامها لتوجيه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير negative_prompt_embeds بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن true_cfg_scale أكبر من 1).
  • true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في Classifier-Free Diffusion Guidance. يُعرَّف true_cfg_scale على أنه w من المعادلة 2. في Imagen Paper. يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين true_cfg_scale > 1 وتوفير negative_prompt. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
  • height (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • width (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • num_inference_steps (int، اختياري، القيمة الافتراضية 50) — عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة بجودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
  • 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 يُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير num_inference_steps.
  • guidance_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية None) — قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي (classifier-free guidance) حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين guidance_scale > 1. يُشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. وُضع هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام نماذج مُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير true_cfg_scale > 1.0 وnegative_prompt (حتى سطر سالب فارغ مثل ” ” يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
  • 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 لجعل التوليد حتميًا.
  • latents (torch.Tensor، اختياري) — كائنات latents ضجيجية مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كائن latents عن طريق الاستخراج باستخدام generator العشوائي المُقدَّم.
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ prompt_embeds.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية سلبية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ negative_prompt_embeds.
  • output_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "pil") — صيغة مخرجات توليد الصورة. اختر بين PIL: PIL.Image.Image أو np.array.
  • return_dict (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إرجاع ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput 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.
  • 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). ستتضمن 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 متغيرات غير مدرجة في خاصية ._callback_tensor_inputs لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
  • max_sequence_length (int الافتراضي 512) — أقصى طول تسلسل يُستخدم مع prompt.

يعيد

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput أو tuple

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput إذا كان return_dict هو True، وإلا tuple. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.

الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from diffusers import QwenImagePipeline

>>> pipe = QwenImagePipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(prompt, num_inference_steps=50).images[0]
>>> image.save("qwenimage.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]device: typing.Optional[torch.device] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 1024 )

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه الذي سيتم ترميزه
  • device — (torch.device): جهاز torch
  • num_images_per_prompt (int) — عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.

QwenImageImg2ImgPipeline

فئة diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLQwenImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertransformer: QwenImageTransformer2DModel )

المعاملات

خط أنابيب QwenImage لتوليد الصور من النص.

__call__

< >

( prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonetrue_cfg_scale: float = 4.0image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonestrength: float = 0.6num_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput or tuple

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي توجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير prompt_embeds بدلاً من ذلك.
  • negative_prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي لا ينبغي استخدامها لتوجيه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير negative_prompt_embeds بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن true_cfg_scale أكبر من 1).
  • image (torch.Tensor، PIL.Image.Image، np.ndarray، list[torch.Tensor]، list[PIL.Image.Image]، أو list[np.ndarray]) — Image، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور تُستخدم كنقطة انطلاق. بالنسبة لمصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين [0, 1] إذا كان tensor أو قائمة من tensors، يجب أن يكون الشكل المتوقع (B, C, H, W) أو (C, H, W). أما إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع (B, H, W, C) أو (H, W, C) كما يمكنه قبول كامنات الصور كـ image، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
  • true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في Classifier-Free Diffusion Guidance. يُعرَّف true_cfg_scale على أنه w من المعادلة 2. في Imagen Paper. يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين true_cfg_scale > 1 وتوفير negative_prompt. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
  • height (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • width (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • strength (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — يشير إلى مدى تحويل الصورة المرجعية image. يجب أن يكون بين 0 و 1. تُستخدم image كنقطة انطلاق، وكلما ارتفعت قيمة strength زاد مقدار الضوضاء المضافة. يعتمد عدد خطوات إزالة الضوضاء على كمية الضوضاء المضافة في البداية. عندما تكون strength تساوي 1، تكون الضوضاء المضافة في أقصى حد، وتعمل عملية إزالة الضوضاء لعدد التكرارات الكامل المحدد في num_inference_steps. القيمة 1 تتجاهل image بشكل أساسي.
  • num_inference_steps (int، اختياري، القيمة الافتراضية 50) — عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة بجودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
  • 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 يُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير num_inference_steps.
  • guidance_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية None) — قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي (classifier-free guidance) حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين guidance_scale > 1. يُشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. وُضع هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام نماذج مُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير true_cfg_scale > 1.0 وnegative_prompt (حتى سطر سالب فارغ مثل ” ” يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
  • 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 لجعل التوليد حتميًا.
  • latents (torch.Tensor، اختياري) — كائنات latents ضجيجية مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كائن latents عن طريق الاستخراج باستخدام generator العشوائي المُقدَّم.
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ prompt_embeds.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية سلبية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ negative_prompt_embeds.
  • output_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "pil") — صيغة مخرجات توليد الصورة. اختر بين PIL: PIL.Image.Image أو np.array.
  • return_dict (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إرجاع ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput 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.
  • 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). ستتضمن 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 متغيرات غير مدرجة في خاصية ._callback_tensor_inputs لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
  • max_sequence_length (int الافتراضي 512) — أقصى طول تسلسل يُستخدم مع prompt.

يعيد

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput أو tuple

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput إذا كان return_dict هو True، وإلا tuple. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.

الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from diffusers import QwenImageImg2ImgPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> pipe = QwenImageImg2ImgPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
>>> init_image = load_image(url).resize((1024, 1024))
>>> prompt = "cat wizard, gandalf, lord of the rings, detailed, fantasy, cute, adorable, Pixar, Disney"
>>> images = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=" ", image=init_image, strength=0.95).images[0]
>>> images.save("qwenimage_img2img.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]device: typing.Optional[torch.device] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 1024 )

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه الذي سيتم ترميزه
  • device — (torch.device): جهاز torch
  • num_images_per_prompt (int) — عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.

QwenImageInpaintPipeline

فئة diffusers.QwenImageInpaintPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLQwenImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertransformer: QwenImageTransformer2DModel )

المعاملات

خط أنابيب QwenImage لتوليد الصور من النص.

__call__

< >

( prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonetrue_cfg_scale: float = 4.0image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Nonemask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Nonemasked_image_latents: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonepadding_mask_crop: int | None = Nonestrength: float = 0.6num_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput or tuple

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي توجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير prompt_embeds بدلاً من ذلك.
  • negative_prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي لا ينبغي استخدامها لتوجيه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير negative_prompt_embeds بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن true_cfg_scale أكبر من 1).
  • image (torch.Tensor، PIL.Image.Image، np.ndarray، list[torch.Tensor]، list[PIL.Image.Image]، أو list[np.ndarray]) — Image، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور تُستخدم كنقطة انطلاق. بالنسبة لمصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين [0, 1] إذا كان tensor أو قائمة من tensors، يجب أن يكون الشكل المتوقع (B, C, H, W) أو (C, H, W). أما إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع (B, H, W, C) أو (H, W, C) كما يمكنه قبول كامنات الصور كـ image، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
  • true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في Classifier-Free Diffusion Guidance. يُعرَّف true_cfg_scale على أنه w من المعادلة 2. في Imagen Paper. يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين true_cfg_scale > 1 وتوفير negative_prompt. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
  • mask_image (torch.Tensor، PIL.Image.Image، np.ndarray، list[torch.Tensor]، list[PIL.Image.Image]، أو list[np.ndarray]) — Image أو مصفوفة numpy أو tensor يمثل دفعة من الصور لتطبيق القناع على image. يتم إعادة رسم البكسلات البيضاء في القناع بينما تُحفظ البكسلات السوداء. إذا كان mask_image صورة PIL، يتم تحويلها إلى قناة واحدة (السطوع) قبل الاستخدام. وإذا كانت مصفوفة numpy أو tensor من pytorch، فيجب أن تحتوي على قناة لون واحدة (L) بدلاً من ثلاث، لذا فإن الشكل المتوقع لـ tensor من pytorch هو (B, 1, H, W)، (B, H, W)، (1, H, W)، (H, W). أما لمصفوفة numpy فيكون الشكل (B, H, W, 1)، (B, H, W)، (H, W, 1)، أو (H, W).
  • masked_image_latents (torch.Tensor، list[torch.Tensor]) — Tensor يمثل دفعة صور لتطبيق قناع على image التي ولّدها VAE. إذا لم يُقدَّم، فسيتم توليد تينسور latents للقناع بواسطة mask_image.
  • height (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • width (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • padding_mask_crop (int, اختياري، القيمة الافتراضية None) — حجم الهامش في الاقتصاص الذي سيُطبَّق على الصورة والقناع. إذا كانت None، فلن يُطبَّق أي اقتصاص على الصورة وmask_image. إذا لم تكن padding_mask_crop قيمة None، فسيتم أولاً تحديد منطقة مستطيلة بنفس نسبة أبعاد الصورة وتحتوي على كل المنطقة المقنَّعة، ثم يتم توسيع تلك المنطقة بناءً على padding_mask_crop. ثم ستُقتَصَّ الصورة وmask_image بناءً على المنطقة الموسَّعة قبل إعادة تحجيمها إلى حجم الصورة الأصلي لأغراض إعادة البناء. وهذا مفيد عندما تكون المنطقة المقنَّعة صغيرة بينما الصورة كبيرة وتحتوي على معلومات غير ذات صلة بإعادة البناء، مثل الخلفية.
  • strength (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — يشير إلى مدى تحويل الصورة المرجعية image. يجب أن يكون بين 0 و 1. تُستخدم image كنقطة انطلاق، وكلما ارتفعت قيمة strength زاد مقدار الضوضاء المضافة. يعتمد عدد خطوات إزالة الضوضاء على كمية الضوضاء المضافة في البداية. عندما تكون strength تساوي 1، تكون الضوضاء المضافة في أقصى حد، وتعمل عملية إزالة الضوضاء لعدد التكرارات الكامل المحدد في num_inference_steps. القيمة 1 تتجاهل image بشكل أساسي.
  • num_inference_steps (int، اختياري، القيمة الافتراضية 50) — عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة بجودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
  • 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 يُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير num_inference_steps.
  • guidance_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية None) — قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي (classifier-free guidance) حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين guidance_scale > 1. يُشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. وُضع هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام نماذج مُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير true_cfg_scale > 1.0 وnegative_prompt (حتى سطر سالب فارغ مثل ” ” يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
  • 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 لجعل التوليد حتميًا.
  • latents (torch.Tensor، اختياري) — كائنات latents ضجيجية مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كائن latents عن طريق الاستخراج باستخدام generator العشوائي المُقدَّم.
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ prompt_embeds.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية سلبية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ negative_prompt_embeds.
  • output_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "pil") — صيغة مخرجات توليد الصورة. اختر بين PIL: PIL.Image.Image أو np.array.
  • return_dict (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إرجاع ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput 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.
  • 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). ستتضمن 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 متغيرات غير مدرجة في خاصية ._callback_tensor_inputs لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
  • max_sequence_length (int الافتراضي 512) — أقصى طول تسلسل يُستخدم مع prompt.

يعيد

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput أو tuple

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput إذا كان return_dict هو True، وإلا tuple. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.

الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from diffusers import QwenImageInpaintPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> pipe = QwenImageInpaintPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image", 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, negative_prompt=" ", image=source, mask_image=mask, strength=0.85).images[0]
>>> image.save("qwenimage_inpainting.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]device: typing.Optional[torch.device] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 1024 )

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه الذي سيتم ترميزه
  • device — (torch.device): جهاز torch
  • num_images_per_prompt (int) — عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.

QwenImageEditPipeline

فئة diffusers.QwenImageEditPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLQwenImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizerprocessor: Qwen2VLProcessortransformer: QwenImageTransformer2DModel )

المعاملات

خط أنابيب Qwen-Image-Edit لتحرير الصور.

__call__

< >

( image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = Noneprompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonetrue_cfg_scale: float = 4.0height: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput or tuple

المعاملات

  • image (torch.Tensor، PIL.Image.Image، np.ndarray، list[torch.Tensor]، list[PIL.Image.Image]، أو list[np.ndarray]) — Image، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور تُستخدم كنقطة انطلاق. بالنسبة لمصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين [0, 1] إذا كان tensor أو قائمة من tensors، يجب أن يكون الشكل المتوقع (B, C, H, W) أو (C, H, W). أما إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع (B, H, W, C) أو (H, W, C) كما يمكنه قبول كامنات الصور كـ image، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي توجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير prompt_embeds بدلاً من ذلك.
  • negative_prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي لا ينبغي استخدامها لتوجيه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير negative_prompt_embeds بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن true_cfg_scale أكبر من 1).
  • true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0): مقياس التوجيه كما هو معرّف في Classifier-Free Diffusion Guidance. يُعرَّف true_cfg_scale على أنه w من المعادلة 2. في Imagen Paper. يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عبر تعيين true_cfg_scale > 1 وتوفير negative_prompt. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
  • height (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • width (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • num_inference_steps (int، اختياري، القيمة الافتراضية 50) — عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة بجودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
  • 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 يُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير num_inference_steps.
  • guidance_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية None) — قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي (classifier-free guidance) حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين guidance_scale > 1. يُشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. وُضع هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام نماذج مُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير true_cfg_scale > 1.0 وnegative_prompt (حتى سطر سالب فارغ مثل ” ” يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
  • 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 لجعل التوليد حتميًا.
  • latents (torch.Tensor، اختياري) — كائنات latents ضجيجية مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كائن latents عن طريق الاستخراج باستخدام generator العشوائي المُقدَّم.
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ prompt_embeds.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية سلبية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ negative_prompt_embeds.
  • output_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "pil") — صيغة مخرجات توليد الصورة. اختر بين PIL: PIL.Image.Image أو np.array.
  • return_dict (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إرجاع ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput 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.
  • 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). ستتضمن 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 متغيرات غير مدرجة في خاصية ._callback_tensor_inputs لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
  • max_sequence_length (int الافتراضي 512) — أقصى طول تسلسل يُستخدم مع prompt.

يعيد

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput أو tuple

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput إذا كان return_dict هو True، وإلا tuple. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.

الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers import QwenImageEditPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> pipe = QwenImageEditPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Edit", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> image = load_image(
...     "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/yarn-art-pikachu.png"
... ).convert("RGB")
>>> prompt = (
...     "Make Pikachu hold a sign that says 'Qwen Edit is awesome', yarn art style, detailed, vibrant colors"
... )
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(image, prompt, num_inference_steps=50).images[0]
>>> image.save("qwenimage_edit.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]image: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedevice: typing.Optional[torch.device] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 1024 )

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه الذي سيتم ترميزه
  • image (torch.Tensor، اختياري) — الصورة المراد ترميزها
  • device — (torch.device): جهاز torch
  • num_images_per_prompt (int) — عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.

QwenImageEditInpaintPipeline

فئة diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLQwenImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizerprocessor: Qwen2VLProcessortransformer: QwenImageTransformer2DModel )

المعاملات

خط أنابيب Qwen-Image-Edit لتحرير الصور.

__call__

< >

( image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = Noneprompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonemask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Nonemasked_image_latents: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Nonetrue_cfg_scale: float = 4.0height: int | None = Nonewidth: int | None = Nonepadding_mask_crop: int | None = Nonestrength: float = 0.6num_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput or tuple

المعاملات

  • image (torch.Tensor، PIL.Image.Image، np.ndarray، list[torch.Tensor]، list[PIL.Image.Image]، أو list[np.ndarray]) — Image، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور تُستخدم كنقطة انطلاق. بالنسبة لمصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين [0, 1] إذا كان tensor أو قائمة من tensors، يجب أن يكون الشكل المتوقع (B, C, H, W) أو (C, H, W). أما إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع (B, H, W, C) أو (H, W, C) كما يمكنه قبول كامنات الصور كـ image، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي توجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير prompt_embeds بدلاً من ذلك.
  • negative_prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي لا ينبغي استخدامها لتوجيه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير negative_prompt_embeds بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن true_cfg_scale أكبر من 1).
  • true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0): مقياس التوجيه كما هو معرّف في Classifier-Free Diffusion Guidance. يُعرَّف true_cfg_scale على أنه w من المعادلة 2. في Imagen Paper. يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عبر تعيين true_cfg_scale > 1 وتوفير negative_prompt. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
  • mask_image (torch.Tensor، PIL.Image.Image، np.ndarray، list[torch.Tensor]، list[PIL.Image.Image]، أو list[np.ndarray]) — Image أو مصفوفة numpy أو tensor يمثل دفعة من الصور لتطبيق القناع على image. يتم إعادة رسم البكسلات البيضاء في القناع بينما تُحفظ البكسلات السوداء. إذا كان mask_image صورة PIL، يتم تحويلها إلى قناة واحدة (السطوع) قبل الاستخدام. وإذا كانت مصفوفة numpy أو tensor من pytorch، فيجب أن تحتوي على قناة لون واحدة (L) بدلاً من ثلاث، لذا فإن الشكل المتوقع لـ tensor من pytorch هو (B, 1, H, W)، (B, H, W)، (1, H, W)، (H, W). أما لمصفوفة numpy فيكون الشكل (B, H, W, 1)، (B, H, W)، (H, W, 1)، أو (H, W).
  • masked_image_latents (torch.Tensor، list[torch.Tensor]) — Tensor يمثل دفعة صور لتطبيق قناع على image التي ولّدها VAE. إذا لم يُقدَّم، فسيتم توليد تينسور latents للقناع بواسطة mask_image.
  • height (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • width (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • padding_mask_crop (int, اختياري، القيمة الافتراضية None) — حجم الهامش في الاقتصاص الذي سيُطبَّق على الصورة والقناع. إذا كانت None، فلن يُطبَّق أي اقتصاص على الصورة وmask_image. إذا لم تكن padding_mask_crop قيمة None، فسيتم أولاً تحديد منطقة مستطيلة بنفس نسبة أبعاد الصورة وتحتوي على كل المنطقة المقنَّعة، ثم يتم توسيع تلك المنطقة بناءً على padding_mask_crop. ثم ستُقتَصَّ الصورة وmask_image بناءً على المنطقة الموسَّعة قبل إعادة تحجيمها إلى حجم الصورة الأصلي لأغراض إعادة البناء. وهذا مفيد عندما تكون المنطقة المقنَّعة صغيرة بينما الصورة كبيرة وتحتوي على معلومات غير ذات صلة بإعادة البناء، مثل الخلفية.
  • strength (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — يشير إلى مدى تحويل الصورة المرجعية image. يجب أن يكون بين 0 و 1. تُستخدم image كنقطة انطلاق، وكلما ارتفعت قيمة strength زاد مقدار الضوضاء المضافة. يعتمد عدد خطوات إزالة الضوضاء على كمية الضوضاء المضافة في البداية. عندما تكون strength تساوي 1، تكون الضوضاء المضافة في أقصى حد، وتعمل عملية إزالة الضوضاء لعدد التكرارات الكامل المحدد في num_inference_steps. القيمة 1 تتجاهل image بشكل أساسي.
  • num_inference_steps (int، اختياري، القيمة الافتراضية 50) — عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة بجودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
  • 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 يُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير num_inference_steps.
  • guidance_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية None) — قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي (classifier-free guidance) حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين guidance_scale > 1. يُشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. وُضع هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام نماذج مُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير true_cfg_scale > 1.0 وnegative_prompt (حتى سطر سالب فارغ مثل ” ” يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
  • 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 لجعل التوليد حتميًا.
  • latents (torch.Tensor، اختياري) — كائنات latents ضجيجية مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كائن latents عن طريق الاستخراج باستخدام generator العشوائي المُقدَّم.
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ prompt_embeds.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية سلبية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ negative_prompt_embeds.
  • output_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "pil") — صيغة مخرجات توليد الصورة. اختر بين PIL: PIL.Image.Image أو np.array.
  • return_dict (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إرجاع ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput 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.
  • 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). ستتضمن 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 متغيرات غير مدرجة في خاصية ._callback_tensor_inputs لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
  • max_sequence_length (int الافتراضي 512) — أقصى طول تسلسل يُستخدم مع prompt.

يعيد

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput أو tuple

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput إذا كان return_dict هو True، وإلا tuple. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.

الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers import QwenImageEditInpaintPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> pipe = QwenImageEditInpaintPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Edit", 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, negative_prompt=" ", image=source, mask_image=mask, strength=1.0, num_inference_steps=50
... ).images[0]
>>> image.save("qwenimage_inpainting.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]image: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedevice: typing.Optional[torch.device] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 1024 )

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه الذي سيتم ترميزه
  • image (torch.Tensor، اختياري) — الصورة المراد ترميزها
  • device — (torch.device): جهاز torch
  • num_images_per_prompt (int) — عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.

QwenImageControlNetPipeline

فئة diffusers.QwenImageControlNetPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLQwenImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertransformer: QwenImageTransformer2DModelcontrolnet: diffusers.models.controlnets.controlnet_qwenimage.QwenImageControlNetModel | diffusers.models.controlnets.controlnet_qwenimage.QwenImageMultiControlNetModel )

المعاملات

خط أنابيب QwenImage لتوليد الصور من النص.

__call__

< >

( prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonetrue_cfg_scale: float = 4.0height: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float | None = Nonecontrol_guidance_start: float | list[float] = 0.0control_guidance_end: float | list[float] = 1.0control_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Nonecontrolnet_conditioning_scale: float | list[float] = 1.0num_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput or tuple

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي توجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير prompt_embeds بدلاً من ذلك.
  • negative_prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي لا ينبغي استخدامها لتوجيه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير negative_prompt_embeds بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن true_cfg_scale أكبر من 1).
  • true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — مقياس التوجيه كما هو مُعرَّف في Classifier-Free Diffusion Guidance. يُعرَّف true_cfg_scale على أنه w من المعادلة 2. في Imagen Paper. يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عن طريق تعيين true_cfg_scale > 1 وتوفير negative_prompt. يشجع مقياس التوجيه الأعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
  • height (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • width (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • num_inference_steps (int، اختياري، القيمة الافتراضية 50) — عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة بجودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
  • 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 يُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير num_inference_steps.
  • guidance_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية None) — قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي (classifier-free guidance) حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين guidance_scale > 1. يُشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. وُضع هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام نماذج مُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير true_cfg_scale > 1.0 وnegative_prompt (حتى سطر سالب فارغ مثل ” ” يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
  • control_guidance_start (float أو list[float]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — النسبة المئوية من إجمالي الخطوات التي يبدأ عندها ControlNet في التطبيق.
  • control_guidance_end (float أو list[float]، اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — النسبة المئوية من إجمالي الخطوات التي يتوقف عندها ControlNet عن التطبيق.
  • control_image (PipelineImageInput، اختياري) — شرط الإدخال الخاص بـ ControlNet لتوفير التوجيه لعملية التوليد.
  • controlnet_conditioning_scale (float أو list[float]، اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — تُضرب مخرجات ControlNet في controlnet_conditioning_scale قبل إضافتها إلى الباقي في transformer الأصلي.
  • 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 لجعل التوليد حتميًا.
  • latents (torch.Tensor، اختياري) — كائنات latents ضجيجية مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كائن latents عن طريق الاستخراج باستخدام generator العشوائي المُقدَّم.
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ prompt_embeds.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية سلبية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ negative_prompt_embeds.
  • output_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "pil") — صيغة مخرجات توليد الصورة. اختر بين PIL: PIL.Image.Image أو np.array.
  • return_dict (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إرجاع ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput 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.
  • 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). ستتضمن 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 متغيرات غير مدرجة في خاصية ._callback_tensor_inputs لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
  • max_sequence_length (int الافتراضي 512) — أقصى طول تسلسل يُستخدم مع prompt.

يعيد

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput أو tuple

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput إذا كان return_dict هو True، وإلا tuple. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.

الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> from diffusers import QwenImageControlNetModel, QwenImageMultiControlNetModel, QwenImageControlNetPipeline

>>> # QwenImageControlNetModel
>>> controlnet = QwenImageControlNetModel.from_pretrained(
...     "InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe = QwenImageControlNetPipeline.from_pretrained(
...     "Qwen/Qwen-Image", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "Aesthetics art, traditional asian pagoda, elaborate golden accents, sky blue and white color palette, swirling cloud pattern, digital illustration, east asian architecture, ornamental rooftop, intricate detailing on building, cultural representation."
>>> negative_prompt = " "
>>> control_image = load_image(
...     "https://huggingface.co/InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union/resolve/main/conds/canny.png"
... )
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(
...     prompt,
...     negative_prompt=negative_prompt,
...     control_image=control_image,
...     controlnet_conditioning_scale=1.0,
...     num_inference_steps=30,
...     true_cfg_scale=4.0,
... ).images[0]
>>> image.save("qwenimage_cn_union.png")

>>> # QwenImageMultiControlNetModel
>>> controlnet = QwenImageControlNetModel.from_pretrained(
...     "InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> controlnet = QwenImageMultiControlNetModel([controlnet])
>>> pipe = QwenImageControlNetPipeline.from_pretrained(
...     "Qwen/Qwen-Image", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "Aesthetics art, traditional asian pagoda, elaborate golden accents, sky blue and white color palette, swirling cloud pattern, digital illustration, east asian architecture, ornamental rooftop, intricate detailing on building, cultural representation."
>>> negative_prompt = " "
>>> control_image = load_image(
...     "https://huggingface.co/InstantX/Qwen-Image-ControlNet-Union/resolve/main/conds/canny.png"
... )
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(
...     prompt,
...     negative_prompt=negative_prompt,
...     control_image=[control_image, control_image],
...     controlnet_conditioning_scale=[0.5, 0.5],
...     num_inference_steps=30,
...     true_cfg_scale=4.0,
... ).images[0]
>>> image.save("qwenimage_cn_union_multi.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]device: typing.Optional[torch.device] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 1024 )

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه الذي سيتم ترميزه
  • device — (torch.device): جهاز torch
  • num_images_per_prompt (int) — عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.

QwenImageEditPlusPipeline

فئة diffusers.QwenImageEditPlusPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLQwenImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizerprocessor: Qwen2VLProcessortransformer: QwenImageTransformer2DModel )

المعاملات

خط أنابيب Qwen-Image-Edit لتحرير الصور.

__call__

< >

( image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = Noneprompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonetrue_cfg_scale: float = 4.0height: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput or tuple

المعاملات

  • image (torch.Tensor، PIL.Image.Image، np.ndarray، list[torch.Tensor]، list[PIL.Image.Image]، أو list[np.ndarray]) — Image، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور تُستخدم كنقطة انطلاق. بالنسبة لمصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين [0, 1] إذا كان tensor أو قائمة من tensors، يجب أن يكون الشكل المتوقع (B, C, H, W) أو (C, H, W). أما إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع (B, H, W, C) أو (H, W, C) كما يمكنه قبول كامنات الصور كـ image، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي توجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير prompt_embeds بدلاً من ذلك.
  • negative_prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي لا ينبغي استخدامها لتوجيه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير negative_prompt_embeds بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن true_cfg_scale أكبر من 1).
  • true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0): مقياس التوجيه كما هو معرّف في Classifier-Free Diffusion Guidance. يُعرَّف true_cfg_scale على أنه w من المعادلة 2. في Imagen Paper. يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عبر تعيين true_cfg_scale > 1 وتوفير negative_prompt. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
  • height (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — ارتفاع الصورة المولّدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • width (int، اختياري، القيمة الافتراضية هي self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — عرض الصورة المولدة بالبكسلات. يتم ضبطه على 1024 افتراضيًا للحصول على أفضل النتائج.
  • num_inference_steps (int، اختياري، القيمة الافتراضية 50) — عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة بجودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
  • 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 يُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير num_inference_steps.
  • guidance_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية None) — قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي (classifier-free guidance) حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين guidance_scale > 1. يُشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. وُضع هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام نماذج مُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير true_cfg_scale > 1.0 وnegative_prompt (حتى سطر سالب فارغ مثل ” ” يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
  • 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 لجعل التوليد حتميًا.
  • latents (torch.Tensor، اختياري) — كائنات latents ضجيجية مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كائن latents عن طريق الاستخراج باستخدام generator العشوائي المُقدَّم.
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ prompt_embeds.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية سلبية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ negative_prompt_embeds.
  • output_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "pil") — صيغة مخرجات توليد الصورة. اختر بين PIL: PIL.Image.Image أو np.array.
  • return_dict (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إرجاع ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput 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.
  • 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). ستتضمن 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 متغيرات غير مدرجة في خاصية ._callback_tensor_inputs لفئة خط الأنابيب (pipeline) الخاص بك.
  • max_sequence_length (int الافتراضي 512) — أقصى طول تسلسل يُستخدم مع prompt.

يعيد

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput أو tuple

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput إذا كان return_dict هو True، وإلا tuple. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.

الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers import QwenImageEditPlusPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> pipe = QwenImageEditPlusPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Edit-2509", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> image = load_image(
...     "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/yarn-art-pikachu.png"
... ).convert("RGB")
>>> prompt = (
...     "Make Pikachu hold a sign that says 'Qwen Edit is awesome', yarn art style, detailed, vibrant colors"
... )
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(image, prompt, num_inference_steps=50).images[0]
>>> image.save("qwenimage_edit_plus.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]image: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedevice: typing.Optional[torch.device] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 1024 )

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه الذي سيتم ترميزه
  • image (torch.Tensor، اختياري) — الصورة المراد ترميزها
  • device — (torch.device): جهاز torch
  • num_images_per_prompt (int) — عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.

QwenImageLayeredPipeline

فئة diffusers.QwenImageLayeredPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLQwenImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizerprocessor: Qwen2VLProcessortransformer: QwenImageTransformer2DModel )

المعاملات

خط أنابيب Qwen-Image-Layered لفكك الصور.

__call__

< >

( image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = Noneprompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonetrue_cfg_scale: float = 4.0layers: int | None = 4num_inference_steps: int = 50sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512resolution: int = 640cfg_normalize: bool = Falseuse_en_prompt: bool = False ) → ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput or tuple

المعاملات

  • image (torch.Tensor، PIL.Image.Image، np.ndarray، list[torch.Tensor]، list[PIL.Image.Image]، أو list[np.ndarray]) — Image، مصفوفة numpy أو tensor تمثل دفعة من الصور تُستخدم كنقطة انطلاق. بالنسبة لمصفوفة numpy وtensor الخاص بـ pytorch، النطاق المتوقع للقيم هو بين [0, 1] إذا كان tensor أو قائمة من tensors، يجب أن يكون الشكل المتوقع (B, C, H, W) أو (C, H, W). أما إذا كانت مصفوفة numpy أو قائمة من المصفوفات، فيجب أن يكون الشكل المتوقع (B, H, W, C) أو (H, W, C) كما يمكنه قبول كامنات الصور كـ image، ولكن إذا تم تمرير الكامنات مباشرةً فلن يتم ترميزها مرة أخرى.
  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي توجّه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير prompt_embeds بدلاً من ذلك.
  • negative_prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه أو الموجّهات التي لا ينبغي استخدامها لتوجيه توليد الصورة. إذا لم يُعرَّف، يجب تمرير negative_prompt_embeds بدلاً من ذلك. يتم تجاهله عند عدم استخدام التوجيه (أي يتم تجاهله إذا لم يكن true_cfg_scale أكبر من 1).
  • true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — true_cfg_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1.0): مقياس التوجيه كما هو معرّف في Classifier-Free Diffusion Guidance. يُعرَّف true_cfg_scale على أنه w من المعادلة 2. في Imagen Paper. يتم تفعيل التوجيه الحر من التصنيف عبر تعيين true_cfg_scale > 1 وتوفير negative_prompt. يشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة.
  • layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 4) — عدد طبقات الكمون (latent) التي سيتم توليدها للإخراج الطبقي.
  • num_inference_steps (int، اختياري، القيمة الافتراضية 50) — عدد خطوات إزالة الضوضاء. تؤدي زيادة عدد خطوات إزالة الضوضاء عادةً إلى صورة بجودة أعلى على حساب بطء الاستدلال.
  • 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 يُعرَّف، فسيتم استخدام السلوك الافتراضي عند تمرير num_inference_steps.
  • guidance_scale (float, اختياري، القيمة الافتراضية None) — قيمة مقياس التوجيه (guidance scale) للنماذج المُقطّرة للتوجيه. على عكس التوجيه الحر من التصنيف التقليدي (classifier-free guidance) حيث يُطبَّق مقياس التوجيه أثناء الاستدلال من خلال إعادة تحجيم تنبؤ الضوضاء، فإن النماذج المُقطّرة للتوجيه تتخذ مقياس التوجيه مباشرةً كمدخل معياري أثناء المرور الأمامي. يتم تفعيل مقياس التوجيه عن طريق تعيين guidance_scale > 1. يُشجّع مقياس توجيه أعلى على توليد صور مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنص prompt، وعادةً على حساب انخفاض جودة الصورة. وُضع هذا المعامل في خط الأنابيب لدعم النماذج المُقطّرة للتوجيه المستقبلية عند ظهورها. يتم تجاهله عند عدم استخدام نماذج مُقطّرة للتوجيه. لتفعيل التوجيه الحر من التصنيف التقليدي، يرجى تمرير true_cfg_scale > 1.0 وnegative_prompt (حتى سطر سالب فارغ مثل ” ” يجب أن يُفعّل حسابات التوجيه الحر من التصنيف).
  • 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 لجعل التوليد حتميًا.
  • latents (torch.Tensor، اختياري) — كائنات latents ضجيجية مُولّدة مسبقًا، مُستخرجة من توزيع غاوسي، تُستخدم كمدخلات لتوليد الصور. يمكن استخدامها لتعديل نفس التوليد باستخدام أوامر مختلفة. إذا لم تُقدَّم، سيتم توليد كائن latents عن طريق الاستخراج باستخدام generator العشوائي المُقدَّم.
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ prompt_embeds.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية سلبية مُولّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد negative_prompt_embeds من معامل الإدخال negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه لـ negative_prompt_embeds.
  • output_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "pil") — صيغة مخرجات توليد الصورة. اختر بين PIL: PIL.Image.Image أو np.array.
  • return_dict (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إرجاع ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput 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.
  • 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). ستتضمن 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 الافتراضي 512) — أقصى طول تسلسل يُستخدم مع prompt.
  • resolution (int، اختياري، القيمة الافتراضية 640) — استخدام دلو مختلف ضمن (640، 1024) لتحديد دقة الشرط والإخراج
  • cfg_normalize (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم تفعيل تطبيع cfg.
  • use_en_prompt (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — لغة التسمية التوضيحية تلقائيًا إذا لم يقدّم المستخدم تسمية توضيحية

يعيد

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput أو tuple

~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput إذا كان return_dict هو True، وإلا tuple. عند إرجاع tuple، يكون العنصر الأول قائمة تحتوي على الصور المولّدة.

الدالة التي تُستدعى عند استدعاء خط الأنابيب للتوليد.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers import QwenImageLayeredPipeline
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> pipe = QwenImageLayeredPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Layered", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> image = load_image(
...     "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/yarn-art-pikachu.png"
... ).convert("RGBA")
>>> prompt = ""
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> images = pipe(
...     image,
...     prompt,
...     num_inference_steps=50,
...     true_cfg_scale=4.0,
...     layers=4,
...     resolution=640,
...     cfg_normalize=False,
...     use_en_prompt=True,
... ).images[0]
>>> for i, image in enumerate(images):
...     image.save(f"{i}.out.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]device: typing.Optional[torch.device] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 1024 )

المعاملات

  • prompt (str أو list[str]، اختياري) — الموجّه الذي سيتم ترميزه
  • device — (torch.device): جهاز torch
  • num_images_per_prompt (int) — عدد الصور التي يجب توليدها لكل موجه
  • prompt_embeds (torch.Tensor، اختياري) — تضمينات نصية مُولَّدة مسبقًا. يمكن استخدامها لتعديل مدخلات النص بسهولة، مثلًا وزن الموجه. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليد تضمينات النص من معامل الإدخال prompt.

QwenImagePipelineOutput

فئة diffusers.pipelines.qwenimage.pipeline_output.QwenImagePipelineOutput

< >

( images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray )

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 الصور منزوعة الضوضاء من خط أنابيب الانتشار.

فئة الإخراج لخطوط أنابيب Stable Diffusion.

Update on GitHub

←Qwen-Image 2.1 Sana→