#
# Được cấp phép theo Giấy phép Apache, Phiên bản 2.0 (gọi là "Giấy phép");
# bạn có thể không sử dụng tệp này ngoại trừ tuân thủ theo Giấy phép.
# Bạn có thể nhận được một bản sao của Giấy phép tại
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Trừ khi được yêu cầu bởi luật pháp có hiệu lực hoặc được thỏa thuận bằng văn bản, phần mềm
# được phân phối theo Giấy phép được phân phối trên cơ sở
# KHÔNG CÓ BẢO HÀNH HOẶC ĐIỀU KIỆN DƯỚI BẤT KỲ HÌNH THỨC NÀO, dù được nêu rõ hay ngụ ý.
# Xem Giấy phép để biết ngôn ngữ cụ thể điều chỉnh các quyền và
# giới hạn theo Giấy phép. -->

# QwenImage

  

Qwen-Image từ nhóm Qwen là một mô hình nền tảng tạo ảnh trong dòng Qwen, đạt được những bước tiến đáng kể trong việc hiển thị văn bản phức tạp và chỉnh sửa ảnh chính xác. Các thí nghiệm cho thấy khả năng tổng quát mạnh mẽ trong cả tạo ảnh và chỉnh sửa ảnh, với hiệu suất vượt trội trong hiển thị văn bản, đặc biệt là tiếng Trung.

Qwen-Image có các biến thể sau:

| loại model | model id |
|:----------:|:--------:|
| Qwen-Image | [`Qwen/Qwen-Image`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image) |
| Qwen-Image-Edit | [`Qwen/Qwen-Image-Edit`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit) |
| Qwen-Image-Edit Plus | [Qwen/Qwen-Image-Edit-2509](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Edit-2509) |

> [!TIP]
> Xem hướng dẫn [Caching](../../optimization/cache) để tăng tốc suy luận bằng cách lưu trữ và tái sử dụng các đầu ra trung gian.

## LoRA cho suy luận nhanh hơn

Sử dụng LoRA từ `lightx2v/Qwen-Image-Lightning` để tăng tốc suy luận bằng cách giảm số bước. Tham khảo đoạn mã bên dưới:

Code

```py
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")
```

> [!TIP]
> Tham số `guidance_scale` trong pipeline có mặt để hỗ trợ các mô hình guidance-distilled trong tương lai khi chúng ra mắt. Lưu ý rằng việc truyền `guidance_scale` vào pipeline sẽ không có hiệu lực. Để bật classifier-free guidance, vui lòng truyền `true_cfg_scale` và `negative_prompt` (ngay cả một negative prompt rỗng như " ") sẽ kích hoạt các phép tính classifier-free guidance.

## Tham chiếu nhiều hình ảnh với QwenImageEditPlusPipeline

Với [QwenImageEditPlusPipeline](/docs/diffusers/main/vi/api/pipelines/qwenimage#diffusers.QwenImageEditPlusPipeline), người dùng có thể cung cấp nhiều hình ảnh làm tham chiếu đầu vào.

```py
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]
```

## Hiệu năng

### torch.compile

Việc sử dụng `torch.compile` trên transformer mang lại tốc độ nhanh hơn ~2.4 lần (A100 80GB: 4.70s → 1.93s):

```python
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]
```

### Suy luận theo lô với các prompt có độ dài khác nhau

Khi sử dụng classifier-free guidance (CFG) với các prompt có độ dài khác nhau, pipeline xử lý padding một cách phù hợp thông qua attention masking. Điều này đảm bảo rằng các token padding không ảnh hưởng đến kết quả được tạo ra.

```python
# 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]
```

Để xem các script và kết quả benchmark chi tiết, hãy xem [gist này](https://gist.github.com/cdutr/bea337e4680268168550292d7819dc2f).

## QwenImagePipeline[[diffusers.QwenImagePipeline]]

#### diffusers.QwenImagePipeline[[diffusers.QwenImagePipeline]]

```python
diffusers.QwenImagePipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage.py#L132)

**Tham số:**

transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer có điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ các biểu diễn ẩn.

text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct), cụ thể là biến thể [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : Tokenizer của lớp https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer

Pipeline QwenImage cho việc tạo ảnh từ văn bản.

#### __call__[[diffusers.QwenImagePipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage.py#L408)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế.

negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `true_cfg_scale` không lớn hơn `1`).

true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `true_cfg_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Classifier-free guidance được kích hoạt bằng cách đặt `true_cfg_scale > 1` và cung cấp `negative_prompt`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn.

height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 50) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng.

guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là None) : Giá trị guidance scale cho các mô hình guidance distilled. Khác với classifier-free guidance truyền thống, nơi guidance scale được áp dụng trong quá trình suy luận thông qua việc rescaling dự đoán nhiễu, các mô hình guidance distilled nhận guidance scale trực tiếp như một tham số đầu vào trong bước forward. Guidance scale được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Guidance scale cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường với cái giá là chất lượng hình ảnh thấp hơn. Tham số này trong pipeline có mặt để hỗ trợ các mô hình guidance distilled trong tương lai khi chúng ra mắt. Nó bị bỏ qua khi không sử dụng các mô hình guidance distilled. Để kích hoạt classifier-free guidance truyền thống, vui lòng truyền `true_cfg_scale > 1.0` và `negative_prompt` (ngay cả một negative prompt rỗng như " " cũng nên kích hoạt các phép tính classifier-free guidance).

num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt.

generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định.

latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `prompt_embeds`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`.

negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `negative_prompt_embeds`.

output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`.

return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn.

max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`.

**Trả về:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` hoặc `tuple`

`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo.

Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh.

Ví dụ:
```py
>>> 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[[diffusers.QwenImagePipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage.py#L225)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa

device : (`torch.device`): thiết bị torch

num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

## QwenImageImg2ImgPipeline[[diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline]]

#### diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline[[diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline]]

```python
diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_img2img.py#L134)

**Tham số:**

transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer có điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ các biểu diễn ẩn.

text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct), cụ thể là biến thể [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : Tokenizer của lớp https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer

Pipeline QwenImage cho việc tạo ảnh từ văn bản.

#### __call__[[diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, strength: float = 0.6, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_img2img.py#L482)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế.

negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `true_cfg_scale` không lớn hơn `1`).

image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]`, hoặc `list[np.ndarray]`) : `Image`, mảng numpy hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh (image batch) được sử dụng làm điểm khởi đầu. Đối với cả mảng numpy và tensor pytorch, khoảng giá trị mong đợi nằm trong `[0, 1]` Nếu là tensor hoặc danh sách các tensor, hình dạng mong đợi nên là `(B, C, H, W)` hoặc `(C, H, W)`. Nếu là mảng numpy hoặc danh sách các mảng, hình dạng mong đợi nên là `(B, H, W, C)` hoặc `(H, W, C)` Nó cũng có thể nhận các image latents dưới dạng `image`, nhưng nếu truyền trực tiếp latents thì chúng sẽ không được mã hóa lại.

true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `true_cfg_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Classifier-free guidance được kích hoạt bằng cách đặt `true_cfg_scale > 1` và cung cấp `negative_prompt`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn.

height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

strength (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : Chỉ định mức độ biến đổi ảnh tham chiếu `image`. Giá trị phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1. `image` được dùng làm điểm khởi đầu và càng thêm nhiều nhiễu khi `strength` càng cao. Số bước khử nhiễu phụ thuộc vào lượng nhiễu được thêm vào ban đầu. Khi `strength` là 1, nhiễu được thêm vào là tối đa và quá trình khử nhiễu chạy đủ số lần lặp được chỉ định trong `num_inference_steps`. Giá trị 1 về cơ bản sẽ bỏ qua `image`.

num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 50) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng.

guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là None) : Giá trị guidance scale cho các mô hình guidance distilled. Khác với classifier-free guidance truyền thống, nơi guidance scale được áp dụng trong quá trình suy luận thông qua việc rescaling dự đoán nhiễu, các mô hình guidance distilled nhận guidance scale trực tiếp như một tham số đầu vào trong bước forward. Guidance scale được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Guidance scale cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường với cái giá là chất lượng hình ảnh thấp hơn. Tham số này trong pipeline có mặt để hỗ trợ các mô hình guidance distilled trong tương lai khi chúng ra mắt. Nó bị bỏ qua khi không sử dụng các mô hình guidance distilled. Để kích hoạt classifier-free guidance truyền thống, vui lòng truyền `true_cfg_scale > 1.0` và `negative_prompt` (ngay cả một negative prompt rỗng như " " cũng nên kích hoạt các phép tính classifier-free guidance).

num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt.

generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định.

latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `prompt_embeds`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`.

negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `negative_prompt_embeds`.

output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`.

return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn.

max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`.

**Trả về:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` hoặc `tuple`

`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo.

Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh.

Ví dụ:
```py
>>> 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[[diffusers.QwenImageImg2ImgPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_img2img.py#L268)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa

device : (`torch.device`): thiết bị torch

num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

## QwenImageInpaintPipeline[[diffusers.QwenImageInpaintPipeline]]

#### diffusers.QwenImageInpaintPipeline[[diffusers.QwenImageInpaintPipeline]]

```python
diffusers.QwenImageInpaintPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_inpaint.py#L137)

**Tham số:**

transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer có điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ các biểu diễn ẩn.

text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct), cụ thể là biến thể [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : Tokenizer của lớp https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer

Pipeline QwenImage cho việc tạo ảnh từ văn bản.

#### __call__[[diffusers.QwenImageInpaintPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, mask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, masked_image_latents: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, padding_mask_crop: int | None = None, strength: float = 0.6, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_inpaint.py#L592)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế.

negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `true_cfg_scale` không lớn hơn `1`).

image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]`, hoặc `list[np.ndarray]`) : `Image`, mảng numpy hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh (image batch) được sử dụng làm điểm khởi đầu. Đối với cả mảng numpy và tensor pytorch, khoảng giá trị mong đợi nằm trong `[0, 1]` Nếu là tensor hoặc danh sách các tensor, hình dạng mong đợi nên là `(B, C, H, W)` hoặc `(C, H, W)`. Nếu là mảng numpy hoặc danh sách các mảng, hình dạng mong đợi nên là `(B, H, W, C)` hoặc `(H, W, C)` Nó cũng có thể nhận các image latents dưới dạng `image`, nhưng nếu truyền trực tiếp latents thì chúng sẽ không được mã hóa lại.

true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `true_cfg_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Classifier-free guidance được kích hoạt bằng cách đặt `true_cfg_scale > 1` và cung cấp `negative_prompt`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn.

mask_image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]`, hoặc `list[np.ndarray]`) : `Image`, mảng numpy hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh cần che `image`. Các pixel trắng trong mask sẽ được tô lại trong khi các pixel đen được giữ nguyên. Nếu `mask_image` là ảnh PIL, nó sẽ được chuyển đổi thành một kênh duy nhất (độ sáng) trước khi sử dụng. Nếu là mảng numpy hoặc tensor pytorch, nó phải chứa một kênh màu (L) thay vì 3, do đó hình dạng mong đợi cho tensor pytorch sẽ là `(B, 1, H, W)`, `(B, H, W)`, `(1, H, W)`, `(H, W)`. Và cho mảng numpy sẽ là `(B, H, W, 1)`, `(B, H, W)`, `(H, W, 1)`, hoặc `(H, W)`.

masked_image_latents (`torch.Tensor`, `list[torch.Tensor]`) : `Tensor` đại diện cho một lô ảnh để che `image` được tạo bởi VAE. Nếu không được cung cấp, tensor latents của mask sẽ được tạo bởi `mask_image`.

height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

padding_mask_crop (`int`, *optional*, mặc định là `None`) : Kích thước của phần lề (margin) trong vùng cắt (crop) sẽ được áp dụng cho ảnh và mặt nạ. Nếu là `None`, sẽ không áp dụng cắt cho image và mask_image. Nếu `padding_mask_crop` không phải `None`, hệ thống sẽ trước tiên tìm một vùng hình chữ nhật có cùng tỷ lệ khung hình với ảnh và chứa toàn bộ vùng bị che, sau đó mở rộng vùng đó dựa trên `padding_mask_crop`. Ảnh và mask_image sẽ được cắt dựa trên vùng đã mở rộng trước khi được điều chỉnh kích thước về kích thước ảnh gốc để phục vụ inpainting. Điều này hữu ích khi vùng bị che nhỏ trong khi ảnh lớn và chứa thông tin không liên quan đến inpainting, chẳng hạn như nền.

strength (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : Chỉ định mức độ biến đổi ảnh tham chiếu `image`. Giá trị phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1. `image` được dùng làm điểm khởi đầu và càng thêm nhiều nhiễu khi `strength` càng cao. Số bước khử nhiễu phụ thuộc vào lượng nhiễu được thêm vào ban đầu. Khi `strength` là 1, nhiễu được thêm vào là tối đa và quá trình khử nhiễu chạy đủ số lần lặp được chỉ định trong `num_inference_steps`. Giá trị 1 về cơ bản sẽ bỏ qua `image`.

num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 50) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng.

guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là None) : Giá trị guidance scale cho các mô hình guidance distilled. Khác với classifier-free guidance truyền thống, nơi guidance scale được áp dụng trong quá trình suy luận thông qua việc rescaling dự đoán nhiễu, các mô hình guidance distilled nhận guidance scale trực tiếp như một tham số đầu vào trong bước forward. Guidance scale được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Guidance scale cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường với cái giá là chất lượng hình ảnh thấp hơn. Tham số này trong pipeline có mặt để hỗ trợ các mô hình guidance distilled trong tương lai khi chúng ra mắt. Nó bị bỏ qua khi không sử dụng các mô hình guidance distilled. Để kích hoạt classifier-free guidance truyền thống, vui lòng truyền `true_cfg_scale > 1.0` và `negative_prompt` (ngay cả một negative prompt rỗng như " " cũng nên kích hoạt các phép tính classifier-free guidance).

num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt.

generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định.

latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `prompt_embeds`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`.

negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `negative_prompt_embeds`.

output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`.

return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn.

max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`.

**Trả về:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` hoặc `tuple`

`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo.

Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh.

Ví dụ:
```py
>>> 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[[diffusers.QwenImageInpaintPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_inpaint.py#L279)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa

device : (`torch.device`): thiết bị torch

num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

## QwenImageEditPipeline[[diffusers.QwenImageEditPipeline]]

#### diffusers.QwenImageEditPipeline[[diffusers.QwenImageEditPipeline]]

```python
diffusers.QwenImageEditPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, processor: Qwen2VLProcessor, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit.py#L165)

**Tham số:**

transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer có điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ các biểu diễn ẩn.

text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct), cụ thể là biến thể [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : Tokenizer của lớp https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer

Pipeline Qwen-Image-Edit để chỉnh sửa hình ảnh.

#### __call__[[diffusers.QwenImageEditPipeline.__call__]]

```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit.py#L504)

**Tham số:**

image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]`, hoặc `list[np.ndarray]`) : `Image`, mảng numpy hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh (image batch) được sử dụng làm điểm khởi đầu. Đối với cả mảng numpy và tensor pytorch, khoảng giá trị mong đợi nằm trong `[0, 1]` Nếu là tensor hoặc danh sách các tensor, hình dạng mong đợi nên là `(B, C, H, W)` hoặc `(C, H, W)`. Nếu là mảng numpy hoặc danh sách các mảng, hình dạng mong đợi nên là `(B, H, W, C)` hoặc `(H, W, C)` Nó cũng có thể nhận các image latents dưới dạng `image`, nhưng nếu truyền trực tiếp latents thì chúng sẽ không được mã hóa lại.

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế.

negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `true_cfg_scale` không lớn hơn `1`).

true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0): Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `true_cfg_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Classifier-free guidance được kích hoạt bằng cách đặt `true_cfg_scale > 1` và cung cấp `negative_prompt`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn.

height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 50) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng.

guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là None) : Giá trị guidance scale cho các mô hình guidance distilled. Khác với classifier-free guidance truyền thống, nơi guidance scale được áp dụng trong quá trình suy luận thông qua việc rescaling dự đoán nhiễu, các mô hình guidance distilled nhận guidance scale trực tiếp như một tham số đầu vào trong bước forward. Guidance scale được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Guidance scale cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường với cái giá là chất lượng hình ảnh thấp hơn. Tham số này trong pipeline có mặt để hỗ trợ các mô hình guidance distilled trong tương lai khi chúng ra mắt. Nó bị bỏ qua khi không sử dụng các mô hình guidance distilled. Để kích hoạt classifier-free guidance truyền thống, vui lòng truyền `true_cfg_scale > 1.0` và `negative_prompt` (ngay cả một negative prompt rỗng như " " cũng nên kích hoạt các phép tính classifier-free guidance).

num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt.

generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định.

latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `prompt_embeds`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`.

negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `negative_prompt_embeds`.

output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`.

return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn.

max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`.

**Trả về:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` hoặc `tuple`

`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo.

Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh.

Ví dụ:
```py
>>> 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[[diffusers.QwenImageEditPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], image: typing.Optional[torch.Tensor] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit.py#L272)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa

image (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : hình ảnh cần được mã hóa

device : (`torch.device`): thiết bị torch

num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

## QwenImageEditInpaintPipeline[[diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline]]

#### diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline[[diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline]]

```python
diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, processor: Qwen2VLProcessor, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_inpaint.py#L167)

**Tham số:**

transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer có điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ các biểu diễn ẩn.

text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct), cụ thể là biến thể [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : Tokenizer của lớp https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer

Pipeline Qwen-Image-Edit để chỉnh sửa hình ảnh.

#### __call__[[diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline.__call__]]

```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, mask_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, masked_image_latents: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, padding_mask_crop: int | None = None, strength: float = 0.6, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_inpaint.py#L637)

**Tham số:**

image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]`, hoặc `list[np.ndarray]`) : `Image`, mảng numpy hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh (image batch) được sử dụng làm điểm khởi đầu. Đối với cả mảng numpy và tensor pytorch, khoảng giá trị mong đợi nằm trong `[0, 1]` Nếu là tensor hoặc danh sách các tensor, hình dạng mong đợi nên là `(B, C, H, W)` hoặc `(C, H, W)`. Nếu là mảng numpy hoặc danh sách các mảng, hình dạng mong đợi nên là `(B, H, W, C)` hoặc `(H, W, C)` Nó cũng có thể nhận các image latents dưới dạng `image`, nhưng nếu truyền trực tiếp latents thì chúng sẽ không được mã hóa lại.

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế.

negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `true_cfg_scale` không lớn hơn `1`).

true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0): Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `true_cfg_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Classifier-free guidance được kích hoạt bằng cách đặt `true_cfg_scale > 1` và cung cấp `negative_prompt`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn.

mask_image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]`, hoặc `list[np.ndarray]`) : `Image`, mảng numpy hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh cần che `image`. Các pixel trắng trong mask sẽ được tô lại trong khi các pixel đen được giữ nguyên. Nếu `mask_image` là ảnh PIL, nó sẽ được chuyển đổi thành một kênh duy nhất (độ sáng) trước khi sử dụng. Nếu là mảng numpy hoặc tensor pytorch, nó phải chứa một kênh màu (L) thay vì 3, do đó hình dạng mong đợi cho tensor pytorch sẽ là `(B, 1, H, W)`, `(B, H, W)`, `(1, H, W)`, `(H, W)`. Và cho mảng numpy sẽ là `(B, H, W, 1)`, `(B, H, W)`, `(H, W, 1)`, hoặc `(H, W)`.

masked_image_latents (`torch.Tensor`, `list[torch.Tensor]`) : `Tensor` đại diện cho một lô ảnh để tạo mặt nạ cho `image` được tạo bởi VAE. Nếu không được cung cấp, tensor latents của mặt nạ sẽ được tạo bởi `mask_image`.

height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

padding_mask_crop (`int`, *optional*, mặc định là `None`) : Kích thước của phần lề (margin) trong vùng cắt (crop) sẽ được áp dụng cho ảnh và mặt nạ. Nếu là `None`, sẽ không áp dụng cắt cho image và mask_image. Nếu `padding_mask_crop` không phải `None`, hệ thống sẽ trước tiên tìm một vùng hình chữ nhật có cùng tỷ lệ khung hình với ảnh và chứa toàn bộ vùng bị che, sau đó mở rộng vùng đó dựa trên `padding_mask_crop`. Ảnh và mask_image sẽ được cắt dựa trên vùng đã mở rộng trước khi được điều chỉnh kích thước về kích thước ảnh gốc để phục vụ inpainting. Điều này hữu ích khi vùng bị che nhỏ trong khi ảnh lớn và chứa thông tin không liên quan đến inpainting, chẳng hạn như nền.

strength (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : Chỉ định mức độ biến đổi ảnh tham chiếu `image`. Giá trị phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1. `image` được dùng làm điểm khởi đầu và càng thêm nhiều nhiễu khi `strength` càng cao. Số bước khử nhiễu phụ thuộc vào lượng nhiễu được thêm vào ban đầu. Khi `strength` là 1, nhiễu được thêm vào là tối đa và quá trình khử nhiễu chạy đủ số lần lặp được chỉ định trong `num_inference_steps`. Giá trị 1 về cơ bản sẽ bỏ qua `image`.

num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 50) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng.

guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là None) : Giá trị guidance scale cho các mô hình guidance distilled. Khác với classifier-free guidance truyền thống, nơi guidance scale được áp dụng trong quá trình suy luận thông qua việc rescaling dự đoán nhiễu, các mô hình guidance distilled nhận guidance scale trực tiếp như một tham số đầu vào trong bước forward. Guidance scale được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Guidance scale cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường với cái giá là chất lượng hình ảnh thấp hơn. Tham số này trong pipeline có mặt để hỗ trợ các mô hình guidance distilled trong tương lai khi chúng ra mắt. Nó bị bỏ qua khi không sử dụng các mô hình guidance distilled. Để kích hoạt classifier-free guidance truyền thống, vui lòng truyền `true_cfg_scale > 1.0` và `negative_prompt` (ngay cả một negative prompt rỗng như " " cũng nên kích hoạt các phép tính classifier-free guidance).

num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt.

generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định.

latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `prompt_embeds`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`.

negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `negative_prompt_embeds`.

output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`.

return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn.

max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`.

**Trả về:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` hoặc `tuple`

`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo.

Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh.

Ví dụ:
```py
>>> 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[[diffusers.QwenImageEditInpaintPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], image: typing.Optional[torch.Tensor] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_inpaint.py#L284)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa

image (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : hình ảnh cần được mã hóa

device : (`torch.device`): thiết bị torch

num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

## QwenImageControlNetPipeline[[diffusers.QwenImageControlNetPipeline]]

#### diffusers.QwenImageControlNetPipeline[[diffusers.QwenImageControlNetPipeline]]

```python
diffusers.QwenImageControlNetPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, transformer: QwenImageTransformer2DModel, controlnet: diffusers.models.controlnets.controlnet_qwenimage.QwenImageControlNetModel | diffusers.models.controlnets.controlnet_qwenimage.QwenImageMultiControlNetModel)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_controlnet.py#L192)

**Tham số:**

transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer có điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ các biểu diễn ẩn.

text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct), cụ thể là biến thể [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : Tokenizer của lớp https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer

Pipeline QwenImage cho việc tạo ảnh từ văn bản.

#### __call__[[diffusers.QwenImageControlNetPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, control_guidance_start: float | list[float] = 0.0, control_guidance_end: float | list[float] = 1.0, control_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = None, controlnet_conditioning_scale: float | list[float] = 1.0, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_controlnet.py#L511)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế.

negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `true_cfg_scale` không lớn hơn `1`).

true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `true_cfg_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Classifier-free guidance được kích hoạt bằng cách đặt `true_cfg_scale > 1` và cung cấp `negative_prompt`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn.

height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 50) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng.

guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là None) : Giá trị guidance scale cho các mô hình guidance distilled. Khác với classifier-free guidance truyền thống, nơi guidance scale được áp dụng trong quá trình suy luận thông qua việc rescaling dự đoán nhiễu, các mô hình guidance distilled nhận guidance scale trực tiếp như một tham số đầu vào trong bước forward. Guidance scale được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Guidance scale cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường với cái giá là chất lượng hình ảnh thấp hơn. Tham số này trong pipeline có mặt để hỗ trợ các mô hình guidance distilled trong tương lai khi chúng ra mắt. Nó bị bỏ qua khi không sử dụng các mô hình guidance distilled. Để kích hoạt classifier-free guidance truyền thống, vui lòng truyền `true_cfg_scale > 1.0` và `negative_prompt` (ngay cả một negative prompt rỗng như " " cũng nên kích hoạt các phép tính classifier-free guidance).

control_guidance_start (`float` hoặc `list[float]`, *tuỳ chọn*, mặc định là 0.0) : Tỷ lệ phần trăm của tổng số bước mà tại đó ControlNet bắt đầu áp dụng.

control_guidance_end (`float` hoặc `list[float]`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1.0) : Tỷ lệ phần trăm tổng số bước mà tại đó ControlNet ngừng áp dụng.

control_image (`PipelineImageInput`, *tùy chọn*) : Điều kiện đầu vào của ControlNet để cung cấp hướng dẫn cho quá trình tạo.

controlnet_conditioning_scale (`float` hoặc `list[float]`, *không bắt buộc*, mặc định là 1.0) : Đầu ra của ControlNet được nhân với `controlnet_conditioning_scale` trước khi được cộng vào phần dư trong `transformer` gốc.

num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt.

generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định.

latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `prompt_embeds`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`.

negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `negative_prompt_embeds`.

output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`.

return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn.

max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`.

**Trả về:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` hoặc `tuple`

`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo.

Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh.

Ví dụ:
```py
>>> 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[[diffusers.QwenImageControlNetPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_controlnet.py#L290)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa

device : (`torch.device`): thiết bị torch

num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

## QwenImageEditPlusPipeline[[diffusers.QwenImageEditPlusPipeline]]

#### diffusers.QwenImageEditPlusPipeline[[diffusers.QwenImageEditPlusPipeline]]

```python
diffusers.QwenImageEditPlusPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, processor: Qwen2VLProcessor, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_plus.py#L168)

**Tham số:**

transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer có điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ các biểu diễn ẩn.

text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct), cụ thể là biến thể [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : Tokenizer của lớp https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer

Pipeline Qwen-Image-Edit để chỉnh sửa hình ảnh.

#### __call__[[diffusers.QwenImageEditPlusPipeline.__call__]]

```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_plus.py#L526)

**Tham số:**

image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]`, hoặc `list[np.ndarray]`) : `Image`, mảng numpy hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh (image batch) được sử dụng làm điểm khởi đầu. Đối với cả mảng numpy và tensor pytorch, khoảng giá trị mong đợi nằm trong `[0, 1]` Nếu là tensor hoặc danh sách các tensor, hình dạng mong đợi nên là `(B, C, H, W)` hoặc `(C, H, W)`. Nếu là mảng numpy hoặc danh sách các mảng, hình dạng mong đợi nên là `(B, H, W, C)` hoặc `(H, W, C)` Nó cũng có thể nhận các image latents dưới dạng `image`, nhưng nếu truyền trực tiếp latents thì chúng sẽ không được mã hóa lại.

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế.

negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `true_cfg_scale` không lớn hơn `1`).

true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0): Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `true_cfg_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Classifier-free guidance được kích hoạt bằng cách đặt `true_cfg_scale > 1` và cung cấp `negative_prompt`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn.

height (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Chiều cao của hình ảnh được tạo ra, tính bằng pixel. Giá trị mặc định là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

width (`int`, *optional*, mặc định là self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Độ rộng tính bằng pixel của hình ảnh được tạo ra. Mặc định được đặt là 1024 để đạt kết quả tốt nhất.

num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 50) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng.

guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là None) : Giá trị guidance scale cho các mô hình guidance distilled. Khác với classifier-free guidance truyền thống, nơi guidance scale được áp dụng trong quá trình suy luận thông qua việc rescaling dự đoán nhiễu, các mô hình guidance distilled nhận guidance scale trực tiếp như một tham số đầu vào trong bước forward. Guidance scale được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Guidance scale cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường với cái giá là chất lượng hình ảnh thấp hơn. Tham số này trong pipeline có mặt để hỗ trợ các mô hình guidance distilled trong tương lai khi chúng ra mắt. Nó bị bỏ qua khi không sử dụng các mô hình guidance distilled. Để kích hoạt classifier-free guidance truyền thống, vui lòng truyền `true_cfg_scale > 1.0` và `negative_prompt` (ngay cả một negative prompt rỗng như " " cũng nên kích hoạt các phép tính classifier-free guidance).

num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt.

generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định.

latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `prompt_embeds`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`.

negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `negative_prompt_embeds`.

output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`.

return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *optional*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn.

max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`.

**Trả về:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` hoặc `tuple`

`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo.

Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh.

Ví dụ:
```py
>>> 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[[diffusers.QwenImageEditPlusPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], image: typing.Optional[torch.Tensor] = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_edit_plus.py#L286)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa

image (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : hình ảnh cần được mã hóa

device : (`torch.device`): thiết bị torch

num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

## QwenImageLayeredPipeline[[diffusers.QwenImageLayeredPipeline]]

#### diffusers.QwenImageLayeredPipeline[[diffusers.QwenImageLayeredPipeline]]

```python
diffusers.QwenImageLayeredPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLQwenImage, text_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, tokenizer: Qwen2Tokenizer, processor: Qwen2VLProcessor, transformer: QwenImageTransformer2DModel)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_layered.py#L174)

**Tham số:**

transformer ([QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)) : Kiến trúc Transformer có điều kiện (MMDiT) để khử nhiễu các latents ảnh đã mã hóa.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/vi/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Một trình lập lịch được sử dụng kết hợp với `transformer` để khử nhiễu các latent ảnh đã mã hóa.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/main/vi/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Mô hình Variational Auto-Encoder (VAE) để mã hóa và giải mã hình ảnh sang và từ các biểu diễn ẩn.

text_encoder (`Qwen2.5-VL-7B-Instruct`) : [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct), cụ thể là biến thể [Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : Tokenizer của lớp https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer

Pipeline Qwen-Image-Layered để phân tách hình ảnh.

#### __call__[[diffusers.QwenImageLayeredPipeline.__call__]]

```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, true_cfg_scale: float = 4.0, layers: int | None = 4, num_inference_steps: int = 50, sigmas: list[float] | None = None, guidance_scale: float | None = None, num_images_per_prompt: int = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents'], max_sequence_length: int = 512, resolution: int = 640, cfg_normalize: bool = False, use_en_prompt: bool = False)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_layered.py#L537)

**Tham số:**

image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `np.ndarray`, `list[torch.Tensor]`, `list[PIL.Image.Image]`, hoặc `list[np.ndarray]`) : `Image`, mảng numpy hoặc tensor đại diện cho một lô ảnh (image batch) được sử dụng làm điểm khởi đầu. Đối với cả mảng numpy và tensor pytorch, khoảng giá trị mong đợi nằm trong `[0, 1]` Nếu là tensor hoặc danh sách các tensor, hình dạng mong đợi nên là `(B, C, H, W)` hoặc `(C, H, W)`. Nếu là mảng numpy hoặc danh sách các mảng, hình dạng mong đợi nên là `(B, H, W, C)` hoặc `(H, W, C)` Nó cũng có thể nhận các image latents dưới dạng `image`, nhưng nếu truyền trực tiếp latents thì chúng sẽ không được mã hóa lại.

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `prompt_embeds` thay thế.

negative_prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : Prompt hoặc các prompt không được dùng để hướng dẫn việc tạo ảnh. Nếu không được định nghĩa, bạn phải truyền `negative_prompt_embeds` thay thế. Bỏ qua khi không sử dụng guidance (tức là bị bỏ qua nếu `true_cfg_scale` không lớn hơn `1`).

true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0) : true_cfg_scale (`float`, *optional*, mặc định là 1.0): Thang độ dẫn hướng như được định nghĩa trong [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `true_cfg_scale` được định nghĩa là `w` của phương trình 2. trong [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Classifier-free guidance được kích hoạt bằng cách đặt `true_cfg_scale > 1` và cung cấp `negative_prompt`. Thang độ dẫn hướng cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường phải đánh đổi bằng chất lượng hình ảnh thấp hơn.

layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 4) : Số lượng lớp tiềm ẩn cần tạo cho đầu ra phân lớp.

num_inference_steps (`int`, *optional*, mặc định là 50) : Số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường dẫn đến hình ảnh có chất lượng cao hơn, với cái giá là suy luận chậm hơn.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Các sigma tùy chỉnh để sử dụng cho quá trình khử nhiễu với các trình lập lịch hỗ trợ tham số `sigmas` trong phương thức `set_timesteps` của chúng. Nếu không được định nghĩa, hành vi mặc định khi `num_inference_steps` được truyền vào sẽ được sử dụng.

guidance_scale (`float`, *optional*, mặc định là None) : Giá trị guidance scale cho các mô hình guidance distilled. Khác với classifier-free guidance truyền thống, nơi guidance scale được áp dụng trong quá trình suy luận thông qua việc rescaling dự đoán nhiễu, các mô hình guidance distilled nhận guidance scale trực tiếp như một tham số đầu vào trong bước forward. Guidance scale được kích hoạt bằng cách đặt `guidance_scale > 1`. Guidance scale cao hơn khuyến khích tạo ra các hình ảnh gắn kết chặt chẽ với `prompt` văn bản, thường với cái giá là chất lượng hình ảnh thấp hơn. Tham số này trong pipeline có mặt để hỗ trợ các mô hình guidance distilled trong tương lai khi chúng ra mắt. Nó bị bỏ qua khi không sử dụng các mô hình guidance distilled. Để kích hoạt classifier-free guidance truyền thống, vui lòng truyền `true_cfg_scale > 1.0` và `negative_prompt` (ngay cả một negative prompt rỗng như " " cũng nên kích hoạt các phép tính classifier-free guidance).

num_images_per_prompt (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 1) : Số lượng hình ảnh cần tạo cho mỗi prompt.

generator (`torch.Generator` hoặc `list[torch.Generator]`, *tùy chọn*) : Một hoặc một danh sách [torch generator](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để đảm bảo quá trình sinh là tất định.

latents (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các latents nhiễu đã được tạo trước, được lấy mẫu từ phân phối Gaussian, dùng làm đầu vào cho việc tạo ảnh. Có thể được sử dụng để tinh chỉnh cùng một quá trình tạo với các prompt khác nhau. Nếu không được cung cấp, một tensor latents sẽ được tạo ra bằng cách lấy mẫu sử dụng `generator` ngẫu nhiên được cung cấp.

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `prompt_embeds`.

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản âm đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, negative_prompt_embeds sẽ được tạo từ đối số đầu vào `negative_prompt`.

negative_prompt_embeds_mask (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ chú ý cho `negative_prompt_embeds`.

output_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"pil"`) : Định dạng đầu ra của hình ảnh được tạo. Chọn giữa [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` hoặc `np.array`.

return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

callback_on_step_end (`Callable`, *tùy chọn*) : Một hàm được gọi vào cuối mỗi bước khử nhiễu trong quá trình suy luận. Hàm này được gọi với các đối số sau: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` sẽ bao gồm một danh sách tất cả các tensor như được chỉ định bởi `callback_on_step_end_tensor_inputs`.

callback_on_step_end_tensor_inputs (`List`, *tùy chọn*) : Danh sách các đầu vào tensor cho hàm `callback_on_step_end`. Các tensor được chỉ định trong danh sách sẽ được truyền dưới dạng tham số `callback_kwargs`. Bạn chỉ có thể bao gồm các biến được liệt kê trong thuộc tính `._callback_tensor_inputs` của lớp pipeline của bạn.

max_sequence_length (`int` mặc định là 512) : Độ dài tối đa của chuỗi để sử dụng với `prompt`.

resolution (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 640) : sử dụng bucket khác trong (640, 1024) để xác định độ phân giải của điều kiện và đầu ra

cfg_normalize (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : có bật chuẩn hóa cfg hay không.

use_en_prompt (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : ngôn ngữ chú thích tự động nếu người dùng không cung cấp chú thích

**Trả về:** `~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` hoặc `tuple`

`~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput` nếu `return_dict` là True, ngược lại là một `tuple`. Khi trả về tuple, phần tử đầu tiên là một danh sách chứa các hình ảnh đã tạo.

Hàm được gọi khi gọi pipeline cho việc sinh.

Ví dụ:
```py
>>> 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[[diffusers.QwenImageLayeredPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 1024)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_qwenimage_layered.py#L291)

**Tham số:**

prompt (`str` hoặc `list[str]`, *tùy chọn*) : prompt cần được mã hóa

device : (`torch.device`): thiết bị torch

num_images_per_prompt (`int`) : số lượng hình ảnh cần được tạo cho mỗi prompt

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Các vector nhúng văn bản đã được tạo trước. Có thể được sử dụng để dễ dàng điều chỉnh các đầu vào văn bản, *vd.* trọng số prompt. Nếu không được cung cấp, các vector nhúng văn bản sẽ được tạo từ đối số đầu vào `prompt`.

## QwenImagePipelineOutput[[diffusers.pipelines.qwenimage.pipeline_output.QwenImagePipelineOutput]]

#### diffusers.pipelines.qwenimage.pipeline_output.QwenImagePipelineOutput[[diffusers.pipelines.qwenimage.pipeline_output.QwenImagePipelineOutput]]

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

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/qwenimage/pipeline_output.py#L10)

**Tham số:**

images (`list[PIL.Image.Image]` hoặc `np.ndarray`) : danh sách các hình ảnh PIL đã khử nhiễu có độ dài `batch_size` hoặc mảng numpy có hình dạng `(batch_size, height, width, num_channels)`. Các hình ảnh PIL hoặc mảng numpy thể hiện các hình ảnh đã khử nhiễu của pipeline khuếch tán.

Lớp đầu ra cho các pipeline Stable Diffusion.