# Salidas

Todas las salidas de los modelos son subclases de [BaseOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput), estructuras de datos que contienen toda la información devuelta por el modelo. Las salidas también se pueden usar como tuplas o diccionarios.

Por ejemplo:

```python
from diffusers import DDIMPipeline

pipeline = DDIMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32")
outputs = pipeline()
```

El objeto `outputs` es un [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput), lo que significa que tiene un atributo de imagen.

Puedes acceder a cada atributo de la forma habitual o mediante una búsqueda por palabra clave, y si ese atributo no es devuelto por el modelo, obtendrás `None`:

```python
outputs.images
outputs["images"]
```

Al considerar el objeto `outputs` como una tupla, solo se tienen en cuenta los atributos que no tienen valores `None`. Por ejemplo, recuperar una imagen mediante su índice devuelve la tupla `(outputs.images)`:

```python
outputs[:1]
```

> [!TIP]
> Para verificar la salida de un pipeline o modelo específico, consulte la documentación de la API correspondiente.

## BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]

#### diffusers.utils.BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/outputs.py#L40)

Clase base para todas las salidas de modelos como dataclass. Tiene un `__getitem__` que permite indexar por entero o por rebanada (como una tupla) o por cadenas (como un diccionario), ignorando los atributos `None`. De lo contrario, se comporta como un diccionario de Python regular.

> [!WARNING] > No se puede desempaquetar un `BaseOutput` directamente. Usa el método [to_tuple()](/docs/diffusers/v0.43.0/es/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple) para convertir
a una tupla > primero.

#### to_tuple[[diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple]]

```python
to_tuple()
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/outputs.py#L123)

Convierte self en una tupla que contiene todos los atributos/llaves que no son `None`.

## ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

#### diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

```python
diffusers.ImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L135)

**Parámetros:**

images (`List[PIL.Image.Image]` o `np.ndarray`) : Lista de imágenes PIL desruidas de longitud `batch_size` o matriz NumPy de forma `(batch_size, height, width, num_channels)`.

Clase de salida para pipelines de imágenes.

## AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

#### diffusers.AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

```python
diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L149)

**Parámetros:**

audios (`np.ndarray`) : Lista de muestras de audio desruidadas de un array de NumPy de forma `(batch_size, num_channels, sample_rate)`.

Clase de salida para las tuberías de audio.

## ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]

#### diffusers.ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]

```python
diffusers.ImageTextPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | None, text: list[str] | list[list[str]] | None)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/deprecated/unidiffuser/pipeline_unidiffuser.py#L48)

**Parámetros:**

images (`list[PIL.Image.Image]` o `np.ndarray`) : lista de imágenes PIL desruidas de longitud `batch_size` o matriz NumPy de forma `(batch_size, height, width, num_channels)`.

text (`list[str]` o `list[list[str]]`) : lista de cadenas de texto generadas de longitud `batch_size` o una lista de listas de cadenas cuya lista externa tiene longitud `batch_size`.

Clase de salida para pipelines conjuntos de imagen y texto.