Hugging Face's logo

Diffusers documentation

HunyuanImage2.1

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

HunyuanImage2.1

HunyuanImage-2.1 — это текстово-изображательная модель на 17 млрд параметров, способная генерировать изображения с разрешением 2K (2048 x 2048)

HunyuanImage-2.1 доступен в следующих вариантах:

тип моделиидентификатор модели
HunyuanImage-2.1hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers
HunyuanImage-2.1-Distilledhunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Distilled-Diffusers
HunyuanImage-2.1-Refinerhunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Refiner-Diffusers

Кэширование также может ускорить инференс за счёт хранения и повторного использования промежуточных результатов.

HunyuanImage-2.1

HunyuanImage-2.1 применяет Adaptive Projected Guidance (APG) в сочетании с Classifier-Free Guidance (CFG) в цикле шумоподавления. У HunyuanImagePipeline есть компонент guider (подробнее о Guider), и он не принимает параметр guidance_scale во время выполнения. Чтобы изменить параметры, связанные с guider, например guidance_scale, можно обновить конфигурацию guider.

import torch
from diffusers import HunyuanImagePipeline

pipe = HunyuanImagePipeline.from_pretrained(
    "hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers", 
    dtype=torch.bfloat16
)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

Вы можете проверить объект guider:

>>> pipe.guider
AdaptiveProjectedMixGuidance {
  "_class_name": "AdaptiveProjectedMixGuidance",
  "_diffusers_version": "0.36.0.dev0",
  "adaptive_projected_guidance_momentum": -0.5,
  "adaptive_projected_guidance_rescale": 10.0,
  "adaptive_projected_guidance_scale": 10.0,
  "adaptive_projected_guidance_start_step": 5,
  "enabled": true,
  "eta": 0.0,
  "guidance_rescale": 0.0,
  "guidance_scale": 3.5,
  "start": 0.0,
  "stop": 1.0,
  "use_original_formulation": false
}

State:
  step: None
  num_inference_steps: None
  timestep: None
  count_prepared: 0
  enabled: True
  num_conditions: 2
  momentum_buffer: None
  is_apg_enabled: False
  is_cfg_enabled: True

Чтобы обновить guider с другой конфигурацией, используйте метод new(). Например, чтобы сгенерировать изображение с guidance_scale=5.0, сохранив все остальные параметры guidance по умолчанию:

import torch
from diffusers import HunyuanImagePipeline

pipe = HunyuanImagePipeline.from_pretrained(
    "hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers", 
    dtype=torch.bfloat16
)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

# Update the guider configuration
pipe.guider = pipe.guider.new(guidance_scale=5.0)

prompt = (
    "A cute, cartoon-style anthropomorphic penguin plush toy with fluffy fur, standing in a painting studio, "
    "wearing a red knitted scarf and a red beret with the word 'Tencent' on it, holding a paintbrush with a "
    "focused expression as it paints an oil painting of the Mona Lisa, rendered in a photorealistic photographic style."
)

image = pipe(
    prompt=prompt, 
    num_inference_steps=50, 
    height=2048, 
    width=2048,
).images[0]
image.save("image.png")

HunyuanImage-2.1-Distilled

используйте distilled_guidance_scale с чекпоинтом, дистиллированным с помощью guidance,

import torch
from diffusers import HunyuanImagePipeline
pipe = HunyuanImagePipeline.from_pretrained("hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Distilled-Diffusers", dtype=torch.bfloat16)
pipe = pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

prompt = (
    "A cute, cartoon-style anthropomorphic penguin plush toy with fluffy fur, standing in a painting studio, "
    "wearing a red knitted scarf and a red beret with the word 'Tencent' on it, holding a paintbrush with a "
    "focused expression as it paints an oil painting of the Mona Lisa, rendered in a photorealistic photographic style."
)

out = pipe(
    prompt,
    num_inference_steps=8,
    distilled_guidance_scale=3.25,
    height=2048,
    width=2048,
    generator=generator,
).images[0]

HunyuanImagePipeline

класс diffusers.HunyuanImagePipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLHunyuanImagetext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertext_encoder_2: T5EncoderModeltokenizer_2: ByT5Tokenizertransformer: HunyuanImageTransformer2DModelguider: AdaptiveProjectedMixGuidance | None = Noneocr_guider: AdaptiveProjectedMixGuidance | None = None )

Параметры

  • transformer (HunyuanImageTransformer2DModel) — Архитектура условного Transformer (MMDiT) для удаления шума из закодированных латентов изображения.
  • scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — планировщик, используемый в связке с transformer для удаления шума из закодированных латентов изображения.
  • vae (AutoencoderKLHunyuanImage) — Модель вариационного автоэнкодера (VAE) для кодирования изображений в латентные представления и декодирования из них.
  • text_encoder (Qwen2.5-VL-7B-Instruct) — Qwen2.5-VL-7B-Instruct, а именно вариант Qwen2.5-VL-7B-Instruct.
  • tokenizer (Qwen2Tokenizer) — токенизатор класса [Qwen2Tokenizer].
  • text_encoder_2 (T5EncoderModel) — вариант T5EncoderModel.
  • tokenizer_2 (ByT5Tokenizer) — токенизатор класса [ByT5Tokenizer]
  • guider (AdaptiveProjectedMixGuidance) — [AdaptiveProjectedMixGuidance]используется для управления генерацией изображения.
  • ocr_guider (AdaptiveProjectedMixGuidance, optional) — [AdaptiveProjectedMixGuidance], используемый для управления генерацией изображения, когда требуется рендеринг текста.

Пайплайн HunyuanImage для генерации изображений по тексту.

__call__

< >

( prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50distilled_guidance_scale: float | None = 3.25sigmas: list[float] | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: torch.Generator | list[torch.Generator] | None = Nonelatents: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_2: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_mask_2: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds_2: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds_mask_2: torch.Tensor | None = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, Any] | None = Nonecallback_on_step_end: Callable[[int, int], None] | None = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'] ) → ~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput or tuple

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать prompt_embeds вместо него.
  • negative_prompt (str or list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не определён и negative_prompt_embeds не предоставлен, будет использован пустой негативный промпт. Игнорируется, если не используется guidance. ).
  • height (int, необязательный, по умолчанию self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — Высота генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 1024 для достижения наилучших результатов.
  • width (int, необязательный, по умолчанию self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — Ширина генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 1024 для достижения наилучших результатов.
  • num_inference_steps (int, необязательный, по умолчанию 50) — Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.
  • sigmas (list[float], необязательный) — Пользовательские сигмы для процесса удаления шума в планировщиках, поддерживающих аргумент sigmas в их методе set_timesteps. Если не задано, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче num_inference_steps.
  • distilled_guidance_scale (float, необязательный, по умолчанию None) — Значение масштаба руководства для моделей с дистиллированным руководством. В отличие от традиционного classifier-free guidance, где масштаб руководства применяется во время вывода через масштабирование предсказания шума, модели с дистиллированным руководством принимают масштаб руководства непосредственно как входной параметр во время прямого прохода. Руководство активируется при установке distilled_guidance_scale > 1. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстовым prompt, обычно за счёт снижения качества изображения. Для моделей с дистиллированным руководством этот параметр обязателен. Для недистиллированных моделей этот параметр будет проигнорирован.
  • num_images_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество изображений, генерируемых для каждого промпта.
  • generator (torch.Generator или list[torch.Generator], необязательный) — Один или список генераторов torch для обеспечения детерминированности генерации.
  • latents (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные зашумлённые латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Позволяет корректировать один и тот же процесс генерации с помощью различных промптов. Если не заданы, тензор латентов будет сгенерирован путём выборки с использованием переданного случайного generator.
  • prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor, необязательный) — Маска предсгенерированных текстовых эмбеддингов. Позволяет легко настраивать текстовые входные данные, например, задавать веса промпта. Если не задан, маска текстовых эмбеддингов будет сгенерирована из аргумента prompt.
  • prompt_embeds_2 (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги для ocr. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги для ocr будут сгенерированы из аргумента prompt.
  • prompt_embeds_mask_2 (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированная маска текстовых эмбеддингов для ocr. Может использоваться для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не задана, маска текстовых эмбеддингов для ocr будет сгенерирована из аргумента prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированная маска отрицательных текстовых эмбеддингов. Может использоваться для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не задана, маска отрицательных текстовых эмбеддингов будет сгенерирована из входного аргумента negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_2 (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги для ocr. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, отрицательные текстовые эмбеддинги для ocr будут сгенерированы из входного аргумента negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask_2 (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированная маска отрицательных текстовых эмбеддингов для ocr. Может использоваться для простой настройки текстовых входных данных, например взвешивания промпта. Если не задана, маска отрицательных текстовых эмбеддингов для ocr будет сгенерирована из входного аргумента negative_prompt.
  • output_type (str, необязательный, по умолчанию "pil") — Формат вывода сгенерированного изображения. Выберите один из вариантов: PIL: PIL.Image.Image или np.array.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput вместо обычного кортежа.
  • attention_kwargs (dict, необязательный) — Словарь kwargs, который при указании передается в AttentionProcessor, определенный в self.processor в diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, необязательный) — Функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга во время инференса. Функция вызывается со следующими аргументами: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs будет содержать список всех тензоров, как указано в callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, необязательный) — Список тензорных входных данных для функции callback_on_step_end. Тензоры, указанные в списке, будут переданы в качестве аргумента callback_kwargs. Вы сможете включать только переменные, перечисленные в атрибуте ._callback_tensor_inputs вашего класса конвейера.

Возвращает

~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput или tuple

~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput, если return_dict равно True, иначе tuple. При возврате кортежа первым элементом является список с сгенерированными изображениями.

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:

>>> import torch
>>> from diffusers import HunyuanImagePipeline

>>> pipe = HunyuanImagePipeline.from_pretrained(
...     "hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers", 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, negative_prompt="", num_inference_steps=50).images[0]
>>> image.save("hunyuanimage.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]device: torch.device | None = Nonebatch_size: int = 1num_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_2: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_mask_2: torch.Tensor | None = None )

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — промпт для кодирования
  • device — (torch.device): устройство torch
  • batch_size (int) — размер батча промптов, по умолчанию 1
  • num_images_per_prompt (int) — количество изображений, которые должны быть сгенерированы для каждого промпта
  • prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Если не указаны, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированная текстовая маска. Если не задана, текстовая маска будет сгенерирована из аргумента prompt.
  • prompt_embeds_2 (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные эмбеддинги глифов текста из ByT5. Если не предоставлены, будут сгенерированы из входного аргумента prompt с использованием self.tokenizer_2 и self.text_encoder_2.
  • prompt_embeds_mask_2 (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированная маска текста глифов от ByT5. Если не предоставлена, будет сгенерирована из входного аргумента prompt с использованием self.tokenizer_2 и self.text_encoder_2.

HunyuanImageRefinerPipeline

класс diffusers.HunyuanImageRefinerPipeline

< >

( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLHunyuanImageRefinertext_encoder: Qwen2_5_VLForConditionalGenerationtokenizer: Qwen2Tokenizertransformer: HunyuanImageTransformer2DModelguider: AdaptiveProjectedMixGuidance | None = None )

Параметры

  • transformer (HunyuanImageTransformer2DModel) — Архитектура условного Transformer (MMDiT) для удаления шума из закодированных латентов изображения.
  • scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) — планировщик, используемый в связке с transformer для удаления шума из закодированных латентов изображения.
  • vae (AutoencoderKLHunyuanImageRefiner) — Модель вариационного автоэнкодера (VAE) для кодирования изображений в латентные представления и декодирования из них.
  • text_encoder (Qwen2.5-VL-7B-Instruct) — Qwen2.5-VL-7B-Instruct, а именно вариант Qwen2.5-VL-7B-Instruct.
  • tokenizer (Qwen2Tokenizer) — токенизатор класса [Qwen2Tokenizer].

Пайплайн HunyuanImage для генерации изображений по тексту.

__call__

< >

( prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonedistilled_guidance_scale: float | None = 3.25image: PipelineImageInput | None = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 4sigmas: list[float] | None = Nonenum_images_per_prompt: int = 1generator: torch.Generator | list[torch.Generator] | None = Nonelatents: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds: torch.Tensor | None = Nonenegative_prompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, Any] | None = Nonecallback_on_step_end: Callable[[int, int], None] | None = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'] ) → ~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput or tuple

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать prompt_embeds вместо него.
  • negative_prompt (str или list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, будет использован пустой отрицательный промпт. Игнорируется, если не используется guidance.
  • distilled_guidance_scale (float, необязательный, по умолчанию None) — Значение масштаба руководства для моделей с дистиллированным руководством. В отличие от традиционного classifier-free guidance, где масштаб руководства применяется во время вывода через масштабирование предсказания шума, модели с дистиллированным руководством принимают масштаб руководства непосредственно как входной параметр во время прямого прохода. Руководство активируется при установке distilled_guidance_scale > 1. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстовым prompt, обычно за счёт снижения качества изображения. Для моделей с дистиллированным руководством этот параметр обязателен. Для недистиллированных моделей этот параметр будет проигнорирован.
  • image (PipelineImageInput, необязательный) — Входное изображение, которое будет улучшено.
  • num_images_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) —
  • height (int, необязательный, по умолчанию self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — Высота генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 1024 для достижения наилучших результатов.
  • width (int, необязательный, по умолчанию self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — Ширина генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 1024 для достижения наилучших результатов.
  • num_inference_steps (int, необязательный, по умолчанию 50) — Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.
  • sigmas (list[float], необязательный) — Пользовательские сигмы для процесса удаления шума в планировщиках, поддерживающих аргумент sigmas в их методе set_timesteps. Если не задано, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче num_inference_steps.
  • num_images_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество изображений, генерируемых для каждого промпта.
  • generator (torch.Generator или list[torch.Generator], необязательный) — Один или список генераторов torch для обеспечения детерминированности генерации.
  • latents (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные зашумлённые латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Позволяет корректировать один и тот же процесс генерации с помощью различных промптов. Если не заданы, тензор латентов будет сгенерирован путём выборки с использованием переданного случайного generator.
  • prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor, необязательный) — Маска внимания для prompt_embeds.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • negative_prompt_embeds_mask (torch.Tensor, необязательный) — Маска внимания для negative_prompt_embeds.
  • output_type (str, необязательный, по умолчанию "pil") — Формат вывода сгенерированного изображения. Выберите один из вариантов: PIL: PIL.Image.Image или np.array.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать ~pipelines.qwenimage.QwenImagePipelineOutput вместо обычного кортежа.
  • attention_kwargs (dict, необязательный) — Словарь kwargs, который при указании передается в AttentionProcessor, определенный в self.processor в diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, необязательный) — Функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга во время инференса. Функция вызывается со следующими аргументами: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs будет содержать список всех тензоров, как указано в callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (List, необязательный) — Список тензорных входных данных для функции callback_on_step_end. Тензоры, указанные в списке, будут переданы в качестве аргумента callback_kwargs. Вы сможете включать только переменные, перечисленные в атрибуте ._callback_tensor_inputs вашего класса конвейера.

Возвращает

~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput или tuple

~pipelines.hunyuan_image.HunyuanImagePipelineOutput, если return_dict равно True, иначе tuple. При возврате кортежа первым элементом является список с сгенерированными изображениями.

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:

>>> import torch
>>> from diffusers import HunyuanImageRefinerPipeline

>>> pipe = HunyuanImageRefinerPipeline.from_pretrained(
...     "hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Refiner-Diffusers", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
>>> image = load_image("path/to/image.png")
>>> # Depending on the variant being used, the pipeline call will slightly vary.
>>> # Refer to the pipeline documentation for more details.
>>> image = pipe(prompt, image=image, num_inference_steps=4).images[0]
>>> image.save("hunyuanimage.png")

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str] | None = Nonedevice: torch.device | None = Nonebatch_size: int = 1num_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: torch.Tensor | None = Noneprompt_embeds_mask: torch.Tensor | None = None )

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — промпт для кодирования
  • device — (torch.device): устройство torch
  • batch_size (int) — размер батча промптов, по умолчанию 1
  • num_images_per_prompt (int) — количество изображений, которые должны быть сгенерированы для каждого промпта
  • prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Если не указаны, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • prompt_embeds_mask (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированная текстовая маска. Если не задана, текстовая маска будет сгенерирована из аргумента prompt.
  • prompt_embeds_2 (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные эмбеддинги глифов текста из ByT5. Если не предоставлены, будут сгенерированы из входного аргумента prompt с использованием self.tokenizer_2 и self.text_encoder_2.
  • prompt_embeds_mask_2 (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированная маска текста глифов от ByT5. Если не предоставлена, будет сгенерирована из входного аргумента prompt с использованием self.tokenizer_2 и self.text_encoder_2.

HunyuanImagePipelineOutput

класс diffusers.pipelines.hunyuan_image.pipeline_output.HunyuanImagePipelineOutput

< >

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

Параметры

  • images (list[PIL.Image.Image] или np.ndarray) — Список денойзированных изображений PIL длиной batch_size или массив numpy с формой (batch_size, height, width, num_channels). Изображения PIL или массив numpy представляют денойзированные изображения диффузионного конвейера.

Класс вывода для пайплайнов HunyuanImage.

Update on GitHub

←Hunyuan-DiT Ideogram 4→