# Saídas

Todas as saídas dos modelos são subclasses de [BaseOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput), estruturas de dados que contêm todas as informações retornadas pelo modelo. As saídas também podem ser usadas como tuplas ou dicionários.

Por exemplo:

```python
from diffusers import DDIMPipeline

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

O objeto `outputs` é um [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput), o que significa que ele possui um atributo de imagem.

Você pode acessar cada atributo da maneira usual ou com uma busca por palavra-chave, e, se esse atributo não for retornado pelo modelo, você receberá `None`:

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

Ao considerar o objeto `outputs` como uma tupla, ele considera apenas os atributos que não possuem valores `None`. Por exemplo, recuperar uma imagem por meio de indexação retorna a tupla `(outputs.images)`:

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

> [!TIP]
> Para verificar a saída de um pipeline ou modelo específico, consulte a documentação da API correspondente.

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

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

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

Classe base para todas as saídas de modelos como dataclass. Possui um `__getitem__` que permite indexação por inteiro ou fatia (como uma tupla) ou strings (como um dicionário), ignorando os atributos `None`. Caso contrário, comporta-se como um dicionário Python regular.

> [!WARNING] > Não é possível descompactar um `BaseOutput` diretamente. Use o método [to_tuple()](/docs/diffusers/v0.43.0/pt/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple) para converter
ele para uma tupla > primeiro.

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

```python
to_tuple()
```

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

Converte self em uma tupla contendo todos os atributos/chaves que não são `None`.

## ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]

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

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

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

**Parâmetros:**

images (`List[PIL.Image.Image]` ou `np.ndarray`) : Lista de imagens PIL desruídas de comprimento `batch_size` ou array NumPy de forma `(batch_size, height, width, num_channels)`.

Classe de saída para pipelines de imagem.

## AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]

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

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

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

**Parâmetros:**

audios (`np.ndarray`) : Lista de amostras de áudio desruídas de um array NumPy de forma `(batch_size, num_channels, sample_rate)`.

Classe de saída para pipelines de áudio.

## 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)
```

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

**Parâmetros:**

images (`list[PIL.Image.Image]` ou `np.ndarray`) : lista de imagens PIL desruídas de comprimento `batch_size` ou array NumPy de forma `(batch_size, height, width, num_channels)`.

text (`list[str]` ou `list[list[str]]`) : lista de strings de texto gerado de comprimento `batch_size` ou uma lista de listas de strings cuja lista externa tem comprimento `batch_size`.

Classe de saída para pipelines conjuntos de imagem e texto.