# T2I-Adapter

[T2I-Adapter: Learning Adapters to Dig out More Controllable Ability for Text-to-Image Diffusion Models](https://huggingface.co/papers/2302.08453) от Chong Mou, Xintao Wang, Liangbin Xie, Jian Zhang, Zhongang Qi, Ying Shan, Xiaohu Qie.

С помощью предобученных моделей мы можем передавать управляющие изображения (например, карту глубины) для управления генерацией изображений по тексту в Stable Diffusion, чтобы она следовала структуре изображения глубины и заполняла детали.

Аннотация к статье следующая:

*Невероятная генеративная способность крупных текстово-изображательных (T2I) моделей продемонстрировала мощь в обучении сложным структурам и осмысленным семантикам. Однако опора исключительно на текстовые промпты не позволяет в полной мере использовать знания, усвоенные моделью, особенно когда требуется гибкий и точный контроль (например, над цветом и структурой). В данной статье мы стремимся «выявить» возможности, которые T2I-модели усвоили неявно, а затем явно использовать их для более детального управления генерацией. В частности, мы предлагаем обучать простые и лёгкие T2I-Adapters для согласования внутренних знаний T2I-моделей с внешними управляющими сигналами, при этом замораживая исходные крупные T2I-модели. Таким образом, мы можем обучать различные адаптеры в соответствии с разными условиями, достигая богатых эффектов управления и редактирования цвета и структуры результатов генерации. Кроме того, предложенные T2I-Adapters обладают привлекательными свойствами практической ценности, такими как композибельность и способность к обобщению. Обширные эксперименты показывают, что наш T2I-Adapter обеспечивает многообещающее качество генерации и широкий спектр применений.*

Эта модель была добавлена участником сообщества [HimariO](https://github.com/HimariO) ❤️ .

## StableDiffusionAdapterPipeline[[diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline]]

#### diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline[[diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline]]

```python
diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline(vae: AutoencoderKL, text_encoder: CLIPTextModel, tokenizer: CLIPTokenizer, unet: UNet2DConditionModel, adapter: diffusers.models.adapter.T2IAdapter | diffusers.models.adapter.MultiAdapter | list[diffusers.models.adapter.T2IAdapter], scheduler: KarrasDiffusionSchedulers, safety_checker: StableDiffusionSafetyChecker, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil, requires_safety_checker: bool = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/t2i_adapter/pipeline_stable_diffusion_adapter.py#L191)

**Параметры:**

adapter (`T2IAdapter` или `MultiAdapter` или `list[T2IAdapter]`) : Обеспечивает дополнительное условие для unet в процессе денойзинга. Если вы зададите несколько Adapter в виде списка, выходы каждого Adapter будут сложены вместе, чтобы создать одно объединенное дополнительное условие.

adapter_weights (`list[float]`, *optional*, по умолчанию None) : список чисел с плавающей точкой, представляющий вес, который будет умножен на выход каждого адаптера перед их суммированием.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Модель вариационного автоэнкодера (VAE) для кодирования изображений в латентные представления и декодирования из них.

text_encoder (`CLIPTextModel`) : Замороженный текстовый энкодер. Stable Diffusion использует текстовую часть [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel), а именно вариант [clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14).

tokenizer (`CLIPTokenizer`) : Токенизатор класса [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.0/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer).

unet ([UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) : Условная архитектура U-Net для удаления шума из закодированных латентов изображения.

scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : планировщик, используемый в сочетании с `unet` для удаления шума из закодированных латентов изображения. Может быть одним из [DDIMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), [LMSDiscreteScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/lms_discrete#diffusers.LMSDiscreteScheduler) или [PNDMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/pndm#diffusers.PNDMScheduler).

safety_checker (`StableDiffusionSafetyChecker`) : модуль классификации, оценивающий, могут ли сгенерированные изображения считаться оскорбительными или вредными. Подробности см. в [карточке модели](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5).

feature_extractor (`CLIPImageProcessor`) : Модель, извлекающая признаки из сгенерированных изображений для использования в качестве входных данных для `safety_checker`.

Пайплайн для генерации изображений по тексту с использованием Stable Diffusion, дополненный T2I-Adapter https://huggingface.co/papers/2302.08453

Эта модель наследуется от [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline). См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех пайплайнов (например, загрузка или сохранение, запуск на конкретном устройстве и т. д.)

#### __call__[[diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, image: typing.Union[torch.Tensor, PIL.Image.Image, list[PIL.Image.Image]] = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_inference_steps: int = 50, timesteps: list[int] = None, sigmas: list[float] = None, guidance_scale: float = 7.5, negative_prompt: str | list[str] | None = None, num_images_per_prompt: int | None = 1, eta: float = 0.0, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, callback: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, torch.Tensor], NoneType]] = None, callback_steps: int = 1, cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, adapter_conditioning_scale: float | list[float] = 1.0, clip_skip: int | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/t2i_adapter/pipeline_stable_diffusion_adapter.py#L689)

**Параметры:**

prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать `prompt_embeds` вместо него.

image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `list[torch.Tensor]` или `list[PIL.Image.Image]` или `list[list[PIL.Image.Image]]`) : Вводное условие для Adapter. Adapter использует это вводное условие для генерации направляющих сигналов для Unet. Если тип указан как `torch.Tensor`, значение передаётся в Adapter без изменений. Также в качестве изображения может приниматься PIL.Image.Image. Изображение управления автоматически масштабируется под размер выходного изображения.

height (`int`, *optional*, по умолчанию self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Высота генерируемого изображения в пикселях.

width (`int`, *optional*, по умолчанию self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Ширина генерируемого изображения в пикселях.

num_inference_steps (`int`, *optional*, по умолчанию 50) : Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.

timesteps (`list[int]`, *optional*) : Пользовательские шаги для процесса денойзинга с планировщиками, поддерживающими аргумент `timesteps` в их методе `set_timesteps`. Если не определено, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче `num_inference_steps`. Должны быть в порядке убывания.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Пользовательские сигмы для процесса денойзинга в планировщиках, поддерживающих аргумент `sigmas` в методе `set_timesteps`. Если не задано, будет использовано поведение по умолчанию при передаче `num_inference_steps`.

guidance_scale (`float`, *optional*, по умолчанию 7.5) : Масштаб руководства, как определено в [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` определяется как `w` из уравнения 2 в [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Масштаб руководства активируется при установке `guidance_scale > 1`. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстовым `prompt`, обычно за счёт снижения качества изображения.

negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. вместо этого. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. вместо этого. Игнорируется, если не используется направляющее влияние (т. е. игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`).

num_images_per_prompt (`int`, *необязательный*, по умолчанию 1) : Количество изображений, генерируемых на один запрос.

eta (`float`, *optional*, по умолчанию 0.0) : Соответствует параметру eta (η) в статье DDIM: https://huggingface.co/papers/2010.02502. Применяется только к [schedulers.DDIMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), для остальных игнорируется.

generator (`torch.Generator` или `list[torch.Generator]`, *необязательный*) : Один или список [генераторов torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) для обеспечения детерминированности генерации.

latents (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные зашумленные латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Можно использовать, чтобы скорректировать одну и ту же генерацию с разными промптами. Если не предоставлены, 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 предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного 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 предоставлены, negative_prompt_embeds будут сгенерированы из входного аргумента `negative_prompt`.

output_type (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"pil"`) : Формат вывода для генерируемого изображения. Выберите между [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` или `np.array`.

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionAdapterPipelineOutput` вместо обычного кортежа.

callback (`Callable`, *необязательный*) : функция, которая будет вызываться каждые `callback_steps` шагов во время инференса. Функция будет вызвана со следующими аргументами: `callback(step: int, timestep: int, latents: torch.Tensor)`.

callback_steps (`int`, *optional*, по умолчанию 1) : Частота вызова функции `callback`. Если не указано, callback будет вызываться на каждом шаге.

cross_attention_kwargs (`dict`, *необязательный*) : Словарь kwargs, который при указании передается в `AttnProcessor`, определенный в `self.processor` в [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

adapter_conditioning_scale (`float` или `list[float]`, *необязательный*, по умолчанию 1.0) : Выходные данные адаптера умножаются на `adapter_conditioning_scale` перед добавлением к остаточному соединению в исходном unet. Если при инициализации указано несколько адаптеров, соответствующий масштаб можно задать в виде списка.

clip_skip (`int`, *optional*) : Количество слоев, которые пропускаются в CLIP при вычислении эмбеддингов промпта. Значение 1 означает, что для вычисления эмбеддингов промпта будет использоваться выход предпоследнего слоя.

**Возвращает:** `~pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionAdapterPipelineOutput` или `tuple`

`~pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionAdapterPipelineOutput` if `return_dict` is True, otherwise a `tuple. When returning a tuple, the first element is a list with the generated images, and the second element is a list of `bool`s denoting whether the corresponding generated image likely represents "not-safe-for-work" (nsfw) content, according to the `safety_checker`.

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:
```py
>>> from PIL import Image
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> import torch
>>> from diffusers import StableDiffusionAdapterPipeline, T2IAdapter

>>> image = load_image(
...     "https://huggingface.co/datasets/diffusers/docs-images/resolve/main/t2i-adapter/color_ref.png"
... )

>>> color_palette = image.resize((8, 8))
>>> color_palette = color_palette.resize((512, 512), resample=Image.Resampling.NEAREST)

>>> adapter = T2IAdapter.from_pretrained("TencentARC/t2iadapter_color_sd14v1", torch_dtype=torch.float16)
>>> pipe = StableDiffusionAdapterPipeline.from_pretrained(
...     "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
...     adapter=adapter,
...     torch_dtype=torch.float16,
... )

>>> pipe.to("cuda")

>>> out_image = pipe(
...     "At night, glowing cubes in front of the beach",
...     image=color_palette,
... ).images[0]
```

#### enable_attention_slicing[[diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline.enable_attention_slicing]]

```python
enable_attention_slicing(slice_size: str | int = 'auto')
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2030)

**Параметры:**

slice_size (`str` или `int`, *необязательный*, по умолчанию `"auto"`) : Если указано `"auto"`, вход для головок внимания делится пополам, и внимание вычисляется в два этапа. Если указано `"max"`, для экономии максимального объёма памяти выполняется по одному срезу за раз. Если указано число, используется столько срезов, сколько получается от `attention_head_dim // slice_size`. В этом случае `attention_head_dim` должно быть кратным `slice_size`.

Включает послойный вычисление внимания. При включении этого параметра модуль внимания разбивает входной тензор на фрагменты для вычисления внимания в несколько шагов. Если используется более одной головы внимания, вычисления выполняются последовательно для каждой головы. Это полезно для экономии памяти ценой небольшого снижения скорости.

> [!WARNING] > ⚠️ Не включайте нарезку внимания, если вы уже используете `scaled_dot_product_attention` (SDPA)
из PyTorch > 2.0 или xFormers. Эти вычисления внимания уже очень экономны по памяти, поэтому вам не нужно включать > эту функцию. Если вы включите нарезку внимания (attention slicing) с SDPA или xFormers, это может привести к серьезному замедлению!

Примеры:

```py
>>> import torch
>>> from diffusers import StableDiffusionPipeline

>>> pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
...     "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5",
...     dtype=torch.float16,
...     use_safetensors=True,
... )

>>> prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
>>> pipe.enable_attention_slicing()
>>> image = pipe(prompt).images[0]
```

#### disable_attention_slicing[[diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline.disable_attention_slicing]]

```python
disable_attention_slicing()
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2067)

Отключает вычисление внимания с нарезкой. Если `enable_attention_slicing` был вызван ранее, внимание вычисляется за один шаг.

#### enable_xformers_memory_efficient_attention[[diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline.enable_xformers_memory_efficient_attention]]

```python
enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op: typing.Optional[typing.Callable] = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L1975)

**Параметры:**

attention_op (`Callable`, *необязательный*) : Переопределяет оператор по умолчанию `None` для использования в качестве аргумента `op` функции [`memory_efficient_attention()`](https://facebookresearch.github.io/xformers/components/ops.html#xformers.ops.memory_efficient_attention) xFormers.

Включить энергоэффективное внимание от [xFormers](https://facebookresearch.github.io/xformers/). При включении этого параметра следует ожидать снижение потребления памяти GPU и возможное ускорение во время инференса. Ускорение во время обучения не гарантируется.

> [!WARNING] > ⚠️ Если включены и memory efficient attention, и sliced attention, memory efficient
attention имеет > приоритет.

Примеры:

```py
>>> import torch
>>> from diffusers import DiffusionPipeline
>>> from xformers.ops import MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp

>>> pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1", dtype=torch.float16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp)
>>> # Workaround for not accepting attention shape using VAE for Flash Attention
>>> pipe.vae.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=None)
```

#### disable_xformers_memory_efficient_attention[[diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline.disable_xformers_memory_efficient_attention]]

```python
disable_xformers_memory_efficient_attention()
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2006)

Отключить энергоэффективное внимание из [xFormers](https://facebookresearch.github.io/xformers/).

#### encode_prompt[[diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt, device, num_images_per_prompt, do_classifier_free_guidance, negative_prompt = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, lora_scale: float | None = None, clip_skip: int | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/t2i_adapter/pipeline_stable_diffusion_adapter.py#L311)

**Параметры:**

prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : промпт для кодирования

device : (`torch.device`): устройство torch

num_images_per_prompt (`int`) : количество изображений, которые должны быть сгенерированы для каждого промпта

do_classifier_free_guidance (`bool`) : использовать ли классификаторное свободное наведение (classifier free guidance)

negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. Игнорируется, если не используется направляющее влияние (то есть игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`).

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного 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 предоставлены, negative_prompt_embeds будут сгенерированы из входного аргумента `negative_prompt`.

lora_scale (`float`, *необязательный*) : Масштаб LoRA, который будет применён ко всем слоям LoRA текстового энкодера, если слои LoRA загружены.

clip_skip (`int`, *optional*) : Количество слоев, которые пропускаются в CLIP при вычислении эмбеддингов промпта. Значение 1 означает, что для вычисления эмбеддингов промпта будет использоваться выход предпоследнего слоя.

Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера.

#### get_guidance_scale_embedding[[diffusers.StableDiffusionAdapterPipeline.get_guidance_scale_embedding]]

```python
get_guidance_scale_embedding(w: Tensor, embedding_dim: int = 512, dtype: dtype = torch.float32)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/t2i_adapter/pipeline_stable_diffusion_adapter.py#L648)

**Параметры:**

w (`torch.Tensor`) : Генерирует векторы эмбеддингов с заданным масштабом руководства (guidance scale) для последующего обогащения эмбеддингов временных шагов.

embedding_dim (`int`, *необязательный*, по умолчанию 512) : Размерность генерируемых эмбеддингов.

dtype (`torch.dtype`, *необязательный*, по умолчанию `torch.float32`) : Тип данных для генерируемых эмбеддингов.

**Возвращает:** `torch.Tensor`

Векторы встраиваний с формой `(len(w), embedding_dim)`.

См. https://github.com/google-research/vdm/blob/dc27b98a554f65cdc654b800da5aa1846545d41b/model_vdm.py#L298

## StableDiffusionXLAdapterPipeline[[diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline]]

#### diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline[[diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline]]

```python
diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline(vae: AutoencoderKL, text_encoder: CLIPTextModel, text_encoder_2: CLIPTextModelWithProjection, tokenizer: CLIPTokenizer, tokenizer_2: CLIPTokenizer, unet: UNet2DConditionModel, adapter: diffusers.models.adapter.T2IAdapter | diffusers.models.adapter.MultiAdapter | list[diffusers.models.adapter.T2IAdapter], scheduler: KarrasDiffusionSchedulers, force_zeros_for_empty_prompt: bool = True, feature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None, image_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/t2i_adapter/pipeline_stable_diffusion_xl_adapter.py#L213)

**Параметры:**

adapter (`T2IAdapter` или `MultiAdapter` или `list[T2IAdapter]`) : Обеспечивает дополнительное условие для unet в процессе денойзинга. Если вы зададите несколько Adapter в виде списка, выходы каждого Adapter будут сложены вместе, чтобы создать одно объединенное дополнительное условие.

adapter_weights (`list[float]`, *optional*, по умолчанию None) : список чисел с плавающей точкой, представляющий вес, который будет умножен на выход каждого адаптера перед их суммированием.

vae ([AutoencoderKL](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/models/autoencoderkl#diffusers.AutoencoderKL)) : Модель вариационного автоэнкодера (VAE) для кодирования изображений в латентные представления и декодирования из них.

text_encoder (`CLIPTextModel`) : Замороженный текстовый энкодер. Stable Diffusion использует текстовую часть [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel), а именно вариант [clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14).

tokenizer (`CLIPTokenizer`) : Токенизатор класса [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.0/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer).

unet ([UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) : Условная архитектура U-Net для удаления шума из закодированных латентов изображения.

scheduler ([SchedulerMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)) : планировщик, используемый в сочетании с `unet` для удаления шума из закодированных латентов изображения. Может быть одним из [DDIMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), [LMSDiscreteScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/lms_discrete#diffusers.LMSDiscreteScheduler) или [PNDMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/pndm#diffusers.PNDMScheduler).

safety_checker (`StableDiffusionSafetyChecker`) : модуль классификации, оценивающий, могут ли сгенерированные изображения считаться оскорбительными или вредными. Подробности см. в [карточке модели](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5).

feature_extractor (`CLIPImageProcessor`) : Модель, извлекающая признаки из сгенерированных изображений для использования в качестве входных данных для `safety_checker`.

Пайплайн для генерации изображений по тексту с использованием Stable Diffusion, дополненный T2I-Adapter https://huggingface.co/papers/2302.08453

Эта модель наследуется от [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline). См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех пайплайнов (например, загрузка или сохранение, запуск на конкретном устройстве и т. д.)

Пайплайн также наследует следующие методы загрузки:
- [load_textual_inversion()](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/loaders/textual_inversion#diffusers.loaders.TextualInversionLoaderMixin.load_textual_inversion) для загрузки эмбеддингов текстовой инверсии
- [from_single_file()](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/loaders/single_file#diffusers.loaders.FromSingleFileMixin.from_single_file) для загрузки файлов `.ckpt`
- [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.load_lora_weights) для загрузки весов LoRA
- [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для сохранения весов LoRA
- [load_ip_adapter()](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/loaders/ip_adapter#diffusers.loaders.IPAdapterMixin.load_ip_adapter) для загрузки IP-адаптеров

#### __call__[[diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline.__call__]]

```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, prompt_2: str | list[str] | None = None, 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, num_inference_steps: int = 50, timesteps: list[int] = None, sigmas: list[float] = None, denoising_end: float | None = None, guidance_scale: float = 5.0, negative_prompt: str | list[str] | None = None, negative_prompt_2: str | list[str] | None = None, num_images_per_prompt: int | None = 1, eta: float = 0.0, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = None, ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, callback: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, torch.Tensor], NoneType]] = None, callback_steps: int = 1, cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, guidance_rescale: float = 0.0, original_size: tuple[int, int] | None = None, crops_coords_top_left: tuple[int, int] = (0, 0), target_size: tuple[int, int] | None = None, negative_original_size: tuple[int, int] | None = None, negative_crops_coords_top_left: tuple[int, int] = (0, 0), negative_target_size: tuple[int, int] | None = None, adapter_conditioning_scale: float | list[float] = 1.0, adapter_conditioning_factor: float = 1.0, clip_skip: int | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/t2i_adapter/pipeline_stable_diffusion_xl_adapter.py#L858)

**Параметры:**

prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать `prompt_embeds` вместо него.

prompt_2 (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые будут отправлены в `tokenizer_2` и `text_encoder_2`. Если не задано, в обоих текстовых кодировщиках используется `prompt`

image (`torch.Tensor`, `PIL.Image.Image`, `list[torch.Tensor]` или `list[PIL.Image.Image]` или `list[list[PIL.Image.Image]]`) : Вводное условие для Adapter. Adapter использует это вводное условие для генерации направляющих сигналов для Unet. Если тип указан как `torch.Tensor`, значение передаётся в Adapter без изменений. Также в качестве изображения может приниматься PIL.Image.Image. Изображение управления автоматически масштабируется под размер выходного изображения.

height (`int`, *optional*, по умолчанию self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Высота генерируемого изображения в пикселях. Значения ниже 512 пикселей будут работать некорректно для [stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) и чекпоинтов, которые не были специально дообучены на низких разрешениях.

width (`int`, *optional*, по умолчанию self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) : Ширина генерируемого изображения в пикселях. Значения менее 512 пикселей будут работать некорректно для [stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) и контрольных точек, которые не были специально дообучены на низких разрешениях.

num_inference_steps (`int`, *optional*, по умолчанию 50) : Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.

timesteps (`list[int]`, *optional*) : Пользовательские шаги для процесса денойзинга с планировщиками, поддерживающими аргумент `timesteps` в их методе `set_timesteps`. Если не определено, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче `num_inference_steps`. Должны быть в порядке убывания.

sigmas (`list[float]`, *optional*) : Пользовательские сигмы для процесса денойзинга в планировщиках, поддерживающих аргумент `sigmas` в методе `set_timesteps`. Если не задано, будет использовано поведение по умолчанию при передаче `num_inference_steps`.

denoising_end (`float`, *optional*) : When specified, determines the fraction (between 0.0 and 1.0) of the total denoising process to be completed before it is intentionally prematurely terminated. As a result, the returned sample will still retain a substantial amount of noise as determined by the discrete timesteps selected by the scheduler. The denoising_end parameter should ideally be utilized when this pipeline forms a part of a "Mixture of Denoisers" multi-pipeline setup, as elaborated in [**Refining the Image Output**](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl#refining-the-image-output)

guidance_scale (`float`, *optional*, по умолчанию 5.0) : Масштаб руководства, определённый в [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` определяется как `w` из уравнения 2 в [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). Масштаб руководства активируется при установке `guidance_scale > 1`. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстовым `prompt`, обычно за счёт снижения качества изображения.

negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. Игнорируется, если не используется направляющее влияние (то есть игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`).

negative_prompt_2 (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения, и которые передаются в `tokenizer_2` и `text_encoder_2`. Если не задан, `negative_prompt` используется в обоих текстовых кодировщиках

num_images_per_prompt (`int`, *необязательный*, по умолчанию 1) : Количество изображений, генерируемых на один запрос.

eta (`float`, *optional*, по умолчанию 0.0) : Соответствует параметру eta (η) в статье DDIM: https://huggingface.co/papers/2010.02502. Применяется только к [schedulers.DDIMScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler), для остальных игнорируется.

generator (`torch.Generator` или `list[torch.Generator]`, *необязательный*) : Один или список [генераторов torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) для обеспечения детерминированности генерации.

latents (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные зашумленные латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Можно использовать, чтобы скорректировать одну и ту же генерацию с разными промптами. Если не предоставлены, 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 предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного 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 предоставлены, negative_prompt_embeds будут сгенерированы из входного аргумента `negative_prompt`.

pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные пул-эмбеддинги текста. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, пул-эмбеддинги текста будут сгенерированы из аргумента `prompt`.

negative_pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные отрицательные пул-эмбеддинги текста. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промптов. Если не предоставлены, пул-эмбеддинги negative_prompt_embeds будут сгенерированы из входного аргумента `negative_prompt`.

ip_adapter_image : (`PipelineImageInput`, *необязательный*): Необязательное входное изображение для работы с IP-адаптерами.

ip_adapter_image_embeds (`list[torch.Tensor]`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные эмбеддинги изображений для IP-Adapter. Должен представлять собой список, длина которого равна количеству IP-адаптеров. Каждый элемент должен быть тензором формы `(batch_size, num_images, emb_dim)`. Если `do_classifier_free_guidance` установлен в `True`, должен содержать отрицательный эмбеддинг изображения. Если не указан, эмбеддинги вычисляются из входного аргумента `ip_adapter_image`.

output_type (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"pil"`) : Формат вывода для генерируемого изображения. Выберите между [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` или `np.array`.

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~pipelines.stable_diffusion_xl.StableDiffusionAdapterPipelineOutput` вместо обычного кортежа.

callback (`Callable`, *необязательный*) : функция, которая будет вызываться каждые `callback_steps` шагов во время инференса. Функция будет вызвана со следующими аргументами: `callback(step: int, timestep: int, latents: torch.Tensor)`.

callback_steps (`int`, *optional*, по умолчанию 1) : Частота вызова функции `callback`. Если не указано, callback будет вызываться на каждом шаге.

cross_attention_kwargs (`dict`, *необязательный*) : Словарь kwargs, который при указании передается в `AttentionProcessor`, определенный в `self.processor` в [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

guidance_rescale (`float`, *optional*, defaults to 0.0) : Guidance rescale factor proposed by [Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed](https://huggingface.co/papers/2305.08891) `guidance_scale` is defined as `φ` in equation 16. of [Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed](https://huggingface.co/papers/2305.08891). Guidance rescale factor should fix overexposure when using zero terminal SNR.

original_size (`tuple[int]`, *optional*, по умолчанию (1024, 1024)) : Если `original_size` не совпадает с `target_size`, изображение будет выглядеть как уменьшенное или увеличенное. По умолчанию `original_size` равно `(height, width)`, если не указано иное. Является частью микроусловий SDXL, описанных в разделе 2.2 статьи [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952).

crops_coords_top_left (`tuple[int]`, *optional*, по умолчанию (0, 0)) : `crops_coords_top_left` можно использовать для генерации изображения, которое выглядит как «обрезанное» из позиции `crops_coords_top_left` вниз. Как правило, хорошо центрированные изображения получаются при установке `crops_coords_top_left` в (0, 0). Является частью микроусловий SDXL, описанных в разделе 2.2 статьи [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952).

target_size (`tuple[int]`, *optional*, по умолчанию (1024, 1024)) : В большинстве случаев `target_size` следует установить в желаемую высоту и ширину генерируемого изображения. Если не указано, по умолчанию будет `(height, width)`. Часть микроусловий SDXL, описанная в разделе 2.2 [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952). раздел 2.2 [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952).

negative_original_size (`tuple[int]`, *optional*, по умолчанию (1024, 1024)) : Используется для негативного условия процесса генерации на основе конкретного разрешения изображения. Является частью микроусловия SDXL, описанной в разделе 2.2 статьи [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952). Для получения дополнительной информации см. этот тред: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/4208.

negative_crops_coords_top_left (`tuple[int]`, *optional*, по умолчанию (0, 0)) : Используется для негативного обусловливания процесса генерации на основе конкретных координат кадрирования. Является частью микрообусловливания SDXL, описанной в разделе 2.2 статьи [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952). Для получения дополнительной информации см. этот тред: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/4208.

negative_target_size (`tuple[int]`, *optional*, по умолчанию (1024, 1024)) : Используется для негативного обусловливания процесса генерации на основе целего разрешения изображения. В большинстве случаев должно совпадать с `target_size`. Является частью микрообусловливания SDXL, описанной в разделе 2.2 статьи [https://huggingface.co/papers/2307.01952](https://huggingface.co/papers/2307.01952). Для получения дополнительной информации см. этот тред: https://github.com/huggingface/diffusers/issues/4208.

adapter_conditioning_scale (`float` или `list[float]`, *необязательный*, по умолчанию 1.0) : Выходные данные адаптера умножаются на `adapter_conditioning_scale` перед добавлением к остаточному соединению в исходном unet. Если при инициализации указано несколько адаптеров, соответствующий масштаб можно задать в виде списка.

adapter_conditioning_factor (`float`, *optional*, по умолчанию 1.0) : Доля шагов, для которых должен применяться адаптер. Если `adapter_conditioning_factor` равно `0.0`, адаптер не применяется вовсе. Если `adapter_conditioning_factor` равно `1.0`, адаптер применяется для всех шагов. Если `adapter_conditioning_factor` равно `0.5`, адаптер применяется для половины шагов.

clip_skip (`int`, *optional*) : Количество слоев, которые пропускаются в CLIP при вычислении эмбеддингов промпта. Значение 1 означает, что для вычисления эмбеддингов промпта будет использоваться выход предпоследнего слоя.

**Возвращает:** `~pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionAdapterPipelineOutput` или `tuple`

`~pipelines.stable_diffusion.StableDiffusionAdapterPipelineOutput`, 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:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import T2IAdapter, StableDiffusionXLAdapterPipeline, DDPMScheduler
>>> from diffusers.utils import load_image

>>> sketch_image = load_image("https://huggingface.co/Adapter/t2iadapter/resolve/main/sketch.png").convert("L")

>>> model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"

>>> adapter = T2IAdapter.from_pretrained(
...     "Adapter/t2iadapter",
...     subfolder="sketch_sdxl_1.0",
...     torch_dtype=torch.float16,
...     adapter_type="full_adapter_xl",
... )
>>> scheduler = DDPMScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")

>>> pipe = StableDiffusionXLAdapterPipeline.from_pretrained(
...     model_id, adapter=adapter, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16", scheduler=scheduler
... ).to("cuda")

>>> generator = torch.manual_seed(42)
>>> sketch_image_out = pipe(
...     prompt="a photo of a dog in real world, high quality",
...     negative_prompt="extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality",
...     image=sketch_image,
...     generator=generator,
...     guidance_scale=7.5,
... ).images[0]
```

#### enable_attention_slicing[[diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline.enable_attention_slicing]]

```python
enable_attention_slicing(slice_size: str | int = 'auto')
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2030)

**Параметры:**

slice_size (`str` или `int`, *необязательный*, по умолчанию `"auto"`) : Если указано `"auto"`, вход для головок внимания делится пополам, и внимание вычисляется в два этапа. Если указано `"max"`, для экономии максимального объёма памяти выполняется по одному срезу за раз. Если указано число, используется столько срезов, сколько получается от `attention_head_dim // slice_size`. В этом случае `attention_head_dim` должно быть кратным `slice_size`.

Включает послойный вычисление внимания. При включении этого параметра модуль внимания разбивает входной тензор на фрагменты для вычисления внимания в несколько шагов. Если используется более одной головы внимания, вычисления выполняются последовательно для каждой головы. Это полезно для экономии памяти ценой небольшого снижения скорости.

> [!WARNING] > ⚠️ Не включайте нарезку внимания, если вы уже используете `scaled_dot_product_attention` (SDPA)
из PyTorch > 2.0 или xFormers. Эти вычисления внимания уже очень экономны по памяти, поэтому вам не нужно включать > эту функцию. Если вы включите нарезку внимания (attention slicing) с SDPA или xFormers, это может привести к серьезному замедлению!

Примеры:

```py
>>> import torch
>>> from diffusers import StableDiffusionPipeline

>>> pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
...     "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5",
...     dtype=torch.float16,
...     use_safetensors=True,
... )

>>> prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
>>> pipe.enable_attention_slicing()
>>> image = pipe(prompt).images[0]
```

#### disable_attention_slicing[[diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline.disable_attention_slicing]]

```python
disable_attention_slicing()
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2067)

Отключает вычисление внимания с нарезкой. Если `enable_attention_slicing` был вызван ранее, внимание вычисляется за один шаг.

#### enable_xformers_memory_efficient_attention[[diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline.enable_xformers_memory_efficient_attention]]

```python
enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op: typing.Optional[typing.Callable] = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L1975)

**Параметры:**

attention_op (`Callable`, *необязательный*) : Переопределяет оператор по умолчанию `None` для использования в качестве аргумента `op` функции [`memory_efficient_attention()`](https://facebookresearch.github.io/xformers/components/ops.html#xformers.ops.memory_efficient_attention) xFormers.

Включить энергоэффективное внимание от [xFormers](https://facebookresearch.github.io/xformers/). При включении этого параметра следует ожидать снижение потребления памяти GPU и возможное ускорение во время инференса. Ускорение во время обучения не гарантируется.

> [!WARNING] > ⚠️ Если включены и memory efficient attention, и sliced attention, memory efficient
attention имеет > приоритет.

Примеры:

```py
>>> import torch
>>> from diffusers import DiffusionPipeline
>>> from xformers.ops import MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp

>>> pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1", dtype=torch.float16)
>>> pipe = pipe.to("cuda")
>>> pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOp)
>>> # Workaround for not accepting attention shape using VAE for Flash Attention
>>> pipe.vae.enable_xformers_memory_efficient_attention(attention_op=None)
```

#### disable_xformers_memory_efficient_attention[[diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline.disable_xformers_memory_efficient_attention]]

```python
disable_xformers_memory_efficient_attention()
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L2006)

Отключить энергоэффективное внимание из [xFormers](https://facebookresearch.github.io/xformers/).

#### encode_prompt[[diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str, prompt_2: str | None = None, device: typing.Optional[torch.device] = None, num_images_per_prompt: int = 1, do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str | None = None, negative_prompt_2: str | None = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, lora_scale: float | None = None, clip_skip: int | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/t2i_adapter/pipeline_stable_diffusion_xl_adapter.py#L311)

**Параметры:**

prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : промпт для кодирования

prompt_2 (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые будут отправлены в `tokenizer_2` и `text_encoder_2`. Если не задано, в обоих текстовых кодировщиках используется `prompt`

device : (`torch.device`): устройство torch

num_images_per_prompt (`int`) : количество изображений, которые должны быть сгенерированы для каждого промпта

do_classifier_free_guidance (`bool`) : использовать ли классификаторное свободное наведение (classifier free guidance)

negative_prompt (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать `negative_prompt_embeds`. Игнорируется, если не используется направляющее влияние (то есть игнорируется, если `guidance_scale` меньше `1`).

negative_prompt_2 (`str` или `list[str]`, *необязательный*) : Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения, и которые передаются в `tokenizer_2` и `text_encoder_2`. Если не задан, `negative_prompt` используется в обоих текстовых кодировщиках

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного 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 предоставлены, negative_prompt_embeds будут сгенерированы из входного аргумента `negative_prompt`.

pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные пул-эмбеддинги текста. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промпта. Если не предоставлены, пул-эмбеддинги текста будут сгенерированы из аргумента `prompt`.

negative_pooled_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Предварительно сгенерированные отрицательные пул-эмбеддинги текста. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, *например* для взвешивания промптов. Если не предоставлены, пул-эмбеддинги negative_prompt_embeds будут сгенерированы из входного аргумента `negative_prompt`.

lora_scale (`float`, *optional*) : масштаб lora, который будет применён ко всем слоям LoRA текстового энкодера, если слои LoRA загружены.

clip_skip (`int`, *optional*) : Количество слоев, которые пропускаются в CLIP при вычислении эмбеддингов промпта. Значение 1 означает, что для вычисления эмбеддингов промпта будет использоваться выход предпоследнего слоя.

Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера.

#### get_guidance_scale_embedding[[diffusers.StableDiffusionXLAdapterPipeline.get_guidance_scale_embedding]]

```python
get_guidance_scale_embedding(w: Tensor, embedding_dim: int = 512, dtype: dtype = torch.float32)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/t2i_adapter/pipeline_stable_diffusion_xl_adapter.py#L817)

**Параметры:**

w (`torch.Tensor`) : Генерирует векторы эмбеддингов с заданным масштабом руководства (guidance scale) для последующего обогащения эмбеддингов временных шагов.

embedding_dim (`int`, *необязательный*, по умолчанию 512) : Размерность генерируемых эмбеддингов.

dtype (`torch.dtype`, *необязательный*, по умолчанию `torch.float32`) : Тип данных для генерируемых эмбеддингов.

**Возвращает:** `torch.Tensor`

Векторы встраиваний с формой `(len(w), embedding_dim)`.

См. https://github.com/google-research/vdm/blob/dc27b98a554f65cdc654b800da5aa1846545d41b/model_vdm.py#L298