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实用工具

用于 🤗 Diffusers 的实用工具和辅助函数。

numpy_to_pil

diffusers.utils.numpy_to_pil

< >

( images )

将 numpy 图像或一批图像转换为 PIL 图像。

pt_to_pil

diffusers.utils.pt_to_pil

< >

( images )

将 torch 图像转换为 PIL 图像。

load_image

diffusers.utils.load_image

< >

( image: typing.Union[str, PIL.Image.Image] convert_method: typing.Optional[typing.Callable[[PIL.Image.Image], PIL.Image.Image]] = None ) → PIL.Image.Image

参数

  • image (str 或 PIL.Image.Image) — 要转换为 PIL 图像格式的图像。
  • convert_method (Callable[[PIL.Image.Image], PIL.Image.Image], 可选) — 加载图像后应用于图像的转换方法。 当设置为 None 时，图像将转换为“RGB”。

返回值

PIL.Image.Image

一个 PIL 图像。

将图像加载到 PIL 图像。

export_to_gif

diffusers.utils.export_to_gif

< >

( image: typing.List[PIL.Image.Image] output_gif_path: str = None fps: int = 10 )

export_to_video

diffusers.utils.export_to_video

< >

( video_frames: typing.Union[typing.List[numpy.ndarray], typing.List[PIL.Image.Image]] output_video_path: str = None fps: int = 10 )

make_image_grid

diffusers.utils.make_image_grid

< >

( images: typing.List[PIL.Image.Image] rows: int cols: int resize: int = None )

准备单个图像网格。 用于可视化目的。

randn_tensor

diffusers.utils.torch_utils.randn_tensor

< >

( shape: typing.Union[typing.Tuple, typing.List] generator: typing.Union[typing.List[ForwardRef('torch.Generator')], ForwardRef('torch.Generator'), NoneType] = None device: typing.Optional[ForwardRef('torch.device')] = None dtype: typing.Optional[ForwardRef('torch.dtype')] = None layout: typing.Optional[ForwardRef('torch.layout')] = None )

用于在所需的 device 上使用所需的 dtype 创建随机张量的辅助函数。当传递生成器列表时，您可以单独为每个批次大小设定种子。如果传递 CPU 生成器，则张量始终在 CPU 上创建。

< > 在 GitHub 上更新

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