LoopSequentialPipelineBlocks

LoopSequentialPipelineBlocks 是一种多块类型,它将其他 ModularPipelineBlocks 以循环方式组合在一起。数据循环流动,使用 intermediate_inputsintermediate_outputs,并且每个块都是迭代运行的。这通常用于创建一个默认是迭代的去噪循环。

本指南向您展示如何创建 LoopSequentialPipelineBlocks

循环包装器

LoopSequentialPipelineBlocks,也被称为 循环包装器,因为它定义了循环结构、迭代变量和配置。在循环包装器内,您需要以下变量。

import torch
from diffusers.modular_pipelines import LoopSequentialPipelineBlocks, ModularPipelineBlocks, InputParam, OutputParam

class LoopWrapper(LoopSequentialPipelineBlocks):
    model_name = "test"
    @property
    def description(self):
        return "I'm a loop!!"
    @property
    def loop_inputs(self):
        return [InputParam(name="num_steps")]
    @torch.no_grad()
    def __call__(self, components, state):
        block_state = self.get_block_state(state)
        # 循环结构 - 可以根据您的需求定制
        for i in range(block_state.num_steps):
            # loop_step 按顺序执行所有注册的块
            components, block_state = self.loop_step(components, block_state, i=i)
        self.set_block_state(state, block_state)
        return components, state

循环包装器可以传递额外的参数,如当前迭代索引,到循环块。

循环块

循环块是一个 ModularPipelineBlocks,但 __call__ 方法的行为不同。

循环块共享相同的BlockState,以允许值在循环的每次迭代中累积和变化。

class LoopBlock(ModularPipelineBlocks):
    model_name = "test"
    @property
    def inputs(self):
        return [InputParam(name="x")]
    @property
    def intermediate_outputs(self):
        # 这个块产生的输出
        return [OutputParam(name="x")]
    @property
    def description(self):
        return "我是一个在`LoopWrapper`类内部使用的块"
    def __call__(self, components, block_state, i: int):
        block_state.x += 1
        return components, block_state

LoopSequentialPipelineBlocks

使用from_blocks_dict()方法将循环块添加到循环包装器中,以创建LoopSequentialPipelineBlocks

loop = LoopWrapper.from_blocks_dict({"block1": LoopBlock})

添加更多的循环块以在每次迭代中运行,使用from_blocks_dict()。这允许您在不改变循环逻辑本身的情况下修改块。

loop = LoopWrapper.from_blocks_dict({"block1": LoopBlock(), "block2": LoopBlock})
< > Update on GitHub