diffusers 源码解析（六十四）
.\diffusers\utils\dummy_torch_and_librosa_objects.py
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from ..utils import DummyObject, requires_backends # 从 utils 模块导入 DummyObject 类和 requires_backends 函数
class AudioDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject): # 定义 AudioDiffusionPipeline 类，使用 DummyObject 作为其元类
_backends = ["torch", "librosa"] # 指定支持的后端库列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 初始化方法，接受任意数量的位置和关键字参数
requires_backends(self, ["torch", "librosa"]) # 检查是否满足依赖的后端库
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "librosa"]) # 检查类是否满足依赖的后端库
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从预训练模型创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "librosa"]) # 检查类是否满足依赖的后端库
class Mel(metaclass=DummyObject): # 定义 Mel 类，使用 DummyObject 作为其元类
_backends = ["torch", "librosa"] # 指定支持的后端库列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 初始化方法，接受任意数量的位置和关键字参数
requires_backends(self, ["torch", "librosa"]) # 检查是否满足依赖的后端库
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "librosa"]) # 检查类是否满足依赖的后端库
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从预训练模型创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "librosa"]) # 检查类是否满足依赖的后端库
.\diffusers\utils\dummy_torch_and_scipy_objects.py
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from ..utils import DummyObject, requires_backends # 从上级模块导入 DummyObject 和 requires_backends 函数
class LMSDiscreteScheduler(metaclass=DummyObject): # 定义一个使用 DummyObject 作为元类的类 LMSDiscreteScheduler
_backends = ["torch", "scipy"] # 定义支持的后端列表，包括 torch 和 scipy
def __init__(self, *args, **kwargs): # 构造函数，接受任意数量的位置和关键字参数
requires_backends(self, ["torch", "scipy"]) # 调用 requires_backends 验证当前对象是否支持指定后端
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 定义一个类方法，从配置创建类实例
requires_backends(cls, ["torch", "scipy"]) # 验证当前类是否支持指定后端
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 定义一个类方法，从预训练模型创建类实例
requires_backends(cls, ["torch", "scipy"]) # 验证当前类是否支持指定后端
.\diffusers\utils\dummy_torch_and_torchsde_objects.py
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from ..utils import DummyObject, requires_backends # 从上级模块导入 DummyObject 和 requires_backends 函数
class CosineDPMSolverMultistepScheduler(metaclass=DummyObject): # 定义 CosineDPMSolverMultistepScheduler 类，使用 DummyObject 作为元类
_backends = ["torch", "torchsde"] # 定义支持的后端列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
requires_backends(self, ["torch", "torchsde"]) # 检查是否满足后端要求
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "torchsde"]) # 检查类是否满足后端要求
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从预训练模型创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "torchsde"]) # 检查类是否满足后端要求
class DPMSolverSDEScheduler(metaclass=DummyObject): # 定义 DPMSolverSDEScheduler 类，使用 DummyObject 作为元类
_backends = ["torch", "torchsde"] # 定义支持的后端列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
requires_backends(self, ["torch", "torchsde"]) # 检查是否满足后端要求
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "torchsde"]) # 检查类是否满足后端要求
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从预训练模型创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "torchsde"]) # 检查类是否满足后端要求
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from ..utils import DummyObject, requires_backends # 从 utils 模块导入 DummyObject 和 requires_backends 函数
class StableDiffusionKDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject): # 定义一个名为 StableDiffusionKDiffusionPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
_backends = ["torch", "transformers", "k_diffusion"] # 定义一个类属性 _backends，包含可用的后端框架
def __init__(self, *args, **kwargs): # 定义初始化方法，接受任意数量的位置和关键字参数
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "k_diffusion"]) # 检查当前对象是否具备必要的后端依赖
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 定义一个类方法 from_config，接受任意数量的位置和关键字参数
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "k_diffusion"]) # 检查类是否具备必要的后端依赖
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 定义一个类方法 from_pretrained，接受任意数量的位置和关键字参数
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "k_diffusion"]) # 检查类是否具备必要的后端依赖
class StableDiffusionXLKDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject): # 定义一个名为 StableDiffusionXLKDiffusionPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
_backends = ["torch", "transformers", "k_diffusion"] # 定义一个类属性 _backends，包含可用的后端框架
def __init__(self, *args, **kwargs): # 定义初始化方法，接受任意数量的位置和关键字参数
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "k_diffusion"]) # 检查当前对象是否具备必要的后端依赖
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 定义一个类方法 from_config，接受任意数量的位置和关键字参数
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "k_diffusion"]) # 检查类是否具备必要的后端依赖
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 定义一个类方法 from_pretrained，接受任意数量的位置和关键字参数
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "k_diffusion"]) # 检查类是否具备必要的后端依赖
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from ..utils import DummyObject, requires_backends # 从 utils 模块导入 DummyObject 类和 requires_backends 函数
class OnnxStableDiffusionImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject): # 定义使用 DummyObject 作为元类的类
_backends = ["torch", "transformers", "onnx"] # 定义支持的后端列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 构造函数，接收任意参数
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，根据配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从预训练模型加载
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
class OnnxStableDiffusionInpaintPipeline(metaclass=DummyObject): # 定义使用 DummyObject 作为元类的类
_backends = ["torch", "transformers", "onnx"] # 定义支持的后端列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 构造函数，接收任意参数
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，根据配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从预训练模型加载
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
class OnnxStableDiffusionInpaintPipelineLegacy(metaclass=DummyObject): # 定义使用 DummyObject 作为元类的类
_backends = ["torch", "transformers", "onnx"] # 定义支持的后端列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 构造函数，接收任意参数
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，根据配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从预训练模型加载
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
class OnnxStableDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject): # 定义使用 DummyObject 作为元类的类
_backends = ["torch", "transformers", "onnx"] # 定义支持的后端列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 构造函数，接收任意参数
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，根据配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从预训练模型加载
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
class OnnxStableDiffusionUpscalePipeline(metaclass=DummyObject): # 定义使用 DummyObject 作为元类的类
_backends = ["torch", "transformers", "onnx"] # 定义支持的后端列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 构造函数，接收任意参数
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，根据配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs): # 类方法，从预训练模型加载
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
class StableDiffusionOnnxPipeline(metaclass=DummyObject): # 定义使用 DummyObject 作为元类的类
_backends = ["torch", "transformers", "onnx"] # 定义支持的后端列表
def __init__(self, *args, **kwargs): # 构造函数，接收任意参数
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs): # 类方法，根据配置创建实例
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"]) # 验证所需后端是否可用
@classmethod # 类方法的开始
# 定义一个类方法，从预训练模型加载
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库要求，确保 'torch'、'transformers' 和 'onnx' 可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "onnx"])
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# 从父级模块导入 DummyObject 和 requires_backends
from ..utils import DummyObject, requires_backends
# 定义 KolorsImg2ImgPipeline 类，使用 DummyObject 作为其 metaclass
class KolorsImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers", "sentencepiece"]
# 构造函数，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 函数检查后端库的依赖
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "sentencepiece"])
# 类方法，用于从配置加载对象
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类的后端库依赖
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "sentencepiece"])
# 类方法，用于从预训练模型加载对象
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类的后端库依赖
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "sentencepiece"])
# 定义 KolorsPAGPipeline 类，使用 DummyObject 作为其 metaclass
class KolorsPAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers", "sentencepiece"]
# 构造函数，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 函数检查后端库的依赖
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "sentencepiece"])
# 类方法，用于从配置加载对象
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类的后端库依赖
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "sentencepiece"])
# 类方法，用于从预训练模型加载对象
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类的后端库依赖
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "sentencepiece"])
# 定义 KolorsPipeline 类，使用 DummyObject 作为其 metaclass
class KolorsPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers", "sentencepiece"]
# 构造函数，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 函数检查后端库的依赖
requires_backends(self, ["torch", "transformers", "sentencepiece"])
# 类方法，用于从配置加载对象
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类的后端库依赖
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "sentencepiece"])
# 类方法，用于从预训练模型加载对象
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类的后端库依赖
requires_backends(cls, ["torch", "transformers", "sentencepiece"])
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# 从上级目录导入 DummyObject 和 requires_backends
from ..utils import DummyObject, requires_backends
# 定义 AltDiffusionImg2ImgPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AltDiffusionImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 构造函数，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AltDiffusionPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AltDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 构造函数，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AmusedImg2ImgPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AmusedImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 构造函数，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AmusedInpaintPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AmusedInpaintPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 构造函数，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AmusedPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AmusedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 构造函数，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AnimateDiffControlNetPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AnimateDiffControlNetPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 构造函数，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AnimateDiffPAGPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AnimateDiffPAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 构造函数，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
# 定义一个类方法，从配置中初始化对象
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库，确保使用 'torch' 和 'transformers'
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个类方法，从预训练模型中初始化对象
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库，确保使用 'torch' 和 'transformers'
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AnimateDiffPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AnimateDiffPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有所需的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AnimateDiffSDXLPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AnimateDiffSDXLPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有所需的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AnimateDiffSparseControlNetPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AnimateDiffSparseControlNetPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有所需的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AnimateDiffVideoToVideoPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AnimateDiffVideoToVideoPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有所需的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AudioLDM2Pipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class AudioLDM2Pipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有所需的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AudioLDM2ProjectionModel 类，使用 DummyObject 作为元类
class AudioLDM2ProjectionModel(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有所需的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 AudioLDM2UNet2DConditionModel 类，使用 DummyObject 作为元类
class AudioLDM2UNet2DConditionModel(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有所需的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有所需的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
# 从预训练模型加载指定参数的方法
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否已安装
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个音频LDM管道类，使用DummyObject作为元类
class AudioLDMPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端框架列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个AuraFlow管道类，使用DummyObject作为元类
class AuraFlowPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端框架列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个CLIP图像投影类，使用DummyObject作为元类
class CLIPImageProjection(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端框架列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个CogVideoX图像到视频管道类，使用DummyObject作为元类
class CogVideoXImageToVideoPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端框架列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个CogVideoX管道类，使用DummyObject作为元类
class CogVideoXPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端框架列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个CogVideoX视频到视频管道类，使用DummyObject作为元类
class CogVideoXVideoToVideoPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端框架列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个循环扩散管道类，使用DummyObject作为元类
class CycleDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端框架列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
# 定义一个类方法，从预训练模型加载参数
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用，确保 "torch" 和 "transformers" 已安装
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 FluxPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class FluxPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 HunyuanDiTControlNetPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class HunyuanDiTControlNetPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 HunyuanDiTPAGPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class HunyuanDiTPAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 HunyuanDiTPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class HunyuanDiTPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 I2VGenXLPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class I2VGenXLPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 IFImg2ImgPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class IFImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 IFImg2ImgSuperResolutionPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class IFImg2ImgSuperResolutionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
# 类方法，用于从预训练模型加载参数
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查指定的后端库是否已加载，这里要求必须有 torch 和 transformers
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个以 DummyObject 为元类的 IFInpaintingPipeline 类
class IFInpaintingPipeline(metaclass=DummyObject):
# 设置支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个以 DummyObject 为元类的 IFInpaintingSuperResolutionPipeline 类
class IFInpaintingSuperResolutionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 设置支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个以 DummyObject 为元类的 IFPipeline 类
class IFPipeline(metaclass=DummyObject):
# 设置支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个以 DummyObject 为元类的 IFSuperResolutionPipeline 类
class IFSuperResolutionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 设置支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个以 DummyObject 为元类的 ImageTextPipelineOutput 类
class ImageTextPipelineOutput(metaclass=DummyObject):
# 设置支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个以 DummyObject 为元类的 Kandinsky3Img2ImgPipeline 类
class Kandinsky3Img2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 设置支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个以 DummyObject 为元类的 Kandinsky3Pipeline 类
class Kandinsky3Pipeline(metaclass=DummyObject):
# 设置支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端框架是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
# 定义一个类方法，允许从预训练模型加载参数
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用，确保可以使用 PyTorch 和 transformers
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个结合的管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class KandinskyCombinedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数并检查所需后端
def __init__(self, *args, **kwargs):
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例，检查后端
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例，检查后端
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个图像到图像结合管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class KandinskyImg2ImgCombinedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数并检查所需后端
def __init__(self, *args, **kwargs):
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例，检查后端
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例，检查后端
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个图像到图像管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class KandinskyImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数并检查所需后端
def __init__(self, *args, **kwargs):
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例，检查后端
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例，检查后端
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个图像修复结合管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class KandinskyInpaintCombinedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数并检查所需后端
def __init__(self, *args, **kwargs):
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例，检查后端
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例，检查后端
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个图像修复管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class KandinskyInpaintPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数并检查所需后端
def __init__(self, *args, **kwargs):
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例，检查后端
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例，检查后端
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个基础管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class KandinskyPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数并检查所需后端
def __init__(self, *args, **kwargs):
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例，检查后端
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例，检查后端
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个优先级管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class KandinskyPriorPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数并检查所需后端
def __init__(self, *args, **kwargs):
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例，检查后端
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例，检查后端
# 定义一个类方法，从预训练模型加载参数
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用，这里需要 "torch" 和 "transformers"
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22CombinedPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22CombinedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22ControlnetImg2ImgPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22ControlnetImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22ControlnetPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22ControlnetPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22Img2ImgCombinedPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22Img2ImgCombinedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22Img2ImgPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22Img2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22InpaintCombinedPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22InpaintCombinedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22InpaintPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22InpaintPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
# 定义一个类方法，从配置中创建实例，接受可变参数
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库（torch 和 transformers）
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个类方法，从预训练模型创建实例，接受可变参数
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库（torch 和 transformers）
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22Pipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22Pipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22PriorEmb2EmbPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22PriorEmb2EmbPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 KandinskyV22PriorPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class KandinskyV22PriorPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 LatentConsistencyModelImg2ImgPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class LatentConsistencyModelImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 LatentConsistencyModelPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class LatentConsistencyModelPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 LattePipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class LattePipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 LDMTextToImagePipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class LDMTextToImagePipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定可用的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受任意参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
# 定义一个类方法 from_pretrained，接收任意数量的位置参数和关键字参数
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查指定的后端库是否可用，确保类可以正常使用 torch 和 transformers
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 LEditsPPPipelineStableDiffusion 类，使用 DummyObject 作为元类
class LEditsPPPipelineStableDiffusion(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 LEditsPPPipelineStableDiffusionXL 类，使用 DummyObject 作为元类
class LEditsPPPipelineStableDiffusionXL(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 LuminaText2ImgPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class LuminaText2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 MarigoldDepthPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class MarigoldDepthPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 MarigoldNormalsPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class MarigoldNormalsPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 MusicLDMPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class MusicLDMPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 PaintByExamplePipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class PaintByExamplePipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
# 定义一个类方法 from_pretrained，接收任意位置参数和关键字参数
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否需要依赖的后端库（torch 和 transformers）是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 PIAPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class PIAPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义可用的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载模型
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 PixArtAlphaPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class PixArtAlphaPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义可用的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载模型
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 PixArtSigmaPAGPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class PixArtSigmaPAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义可用的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载模型
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 PixArtSigmaPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class PixArtSigmaPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义可用的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载模型
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 SemanticStableDiffusionPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class SemanticStableDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义可用的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载模型
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 ShapEImg2ImgPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class ShapEImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义可用的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载模型
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 ShapEPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class ShapEPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义可用的后端列表，包括 "torch" 和 "transformers"
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载模型
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载
# 从预训练模型加载类方法，接收可变参数
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查是否需要的后端库存在，确保可以使用 PyTorch 和 transformers
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableAudioPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableAudioPipeline(metaclass=DummyObject):
# 声明支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableAudioProjectionModel 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableAudioProjectionModel(metaclass=DummyObject):
# 声明支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableCascadeCombinedPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableCascadeCombinedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 声明支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableCascadeDecoderPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableCascadeDecoderPipeline(metaclass=DummyObject):
# 声明支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableCascadePriorPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableCascadePriorPipeline(metaclass=DummyObject):
# 声明支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusion3ControlNetPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusion3ControlNetPipeline(metaclass=DummyObject):
# 声明支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusion3Img2ImgPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusion3Img2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 声明支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 验证所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个类方法，用于从预训练模型加载
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否需要特定的后端库（如 torch 和 transformers），如果未安装则抛出异常
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散三重插值管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusion3InpaintPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置文件创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散三重 P A G 管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusion3PAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置文件创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusion3Pipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置文件创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散适配器管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionAdapterPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置文件创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散注意力和激励管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionAttendAndExcitePipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置文件创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散控制网图像到图像管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置文件创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散控制网插值管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionControlNetInpaintPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置文件创建实例
# 定义一个类方法，从配置中创建实例
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用，这里要求有 "torch" 和 "transformers"
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用，这里要求有 "torch" 和 "transformers"
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散控制网络的管道类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionControlNetPAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否需要的后端库是否存在
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义另一个稳定扩散控制网络的管道类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionControlNetPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否需要的后端库是否存在
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义稳定扩散控制网络的 XS 管道类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionControlNetXSPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否需要的后端库是否存在
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义稳定扩散深度到图像管道类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionDepth2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否需要的后端库是否存在
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义稳定扩散差异编辑管道类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionDiffEditPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否需要的后端库是否存在
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义稳定扩散 GLIGEN 管道类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionGLIGENPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否需要的后端库是否存在
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查该类是否需要的后端库是否存在
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义稳定扩散 GLIGEN 文本图像管道类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionGLIGENTextImagePipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否需要的后端库是否存在
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，根据配置创建实例
# 定义一个类方法，从配置中创建实例
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否依赖于指定的后端库（torch 和 transformers）
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否依赖于指定的后端库（torch 和 transformers）
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 StableDiffusionImageVariationPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionImageVariationPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否安装所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 StableDiffusionImg2ImgPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否安装所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 StableDiffusionInpaintPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionInpaintPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否安装所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 StableDiffusionInpaintPipelineLegacy 类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionInpaintPipelineLegacy(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否安装所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 StableDiffusionInstructPix2PixPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionInstructPix2PixPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否安装所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 StableDiffusionLatentUpscalePipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionLatentUpscalePipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否安装所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 StableDiffusionLDM3DPipeline 类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionLDM3DPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类所需的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否安装所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
# 定义一个类方法，从配置中创建实例
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用，这里检查 "torch" 和 "transformers"
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个类方法，从预训练模型中创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用，这里检查 "torch" 和 "transformers"
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散模型编辑管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionModelEditingPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建类实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建类实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散PAG管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionPAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建类实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建类实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散全景管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionPanoramaPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建类实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建类实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散范式管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionParadigmsPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建类实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建类实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建类实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建类实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个安全稳定扩散管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionPipelineSafe(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建类实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建类实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否满足所需的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个稳定扩散Pix2PixZero管道类，使用 DummyObject 作为类的元类
class StableDiffusionPix2PixZeroPipeline(metaclass=DummyObject):
# 指定该类支持的后端库
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否满足所需的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法从配置中创建类实例
# 根据配置创建类实例的方法
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用，确保支持 'torch' 和 'transformers'
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 根据预训练模型创建类实例的方法
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 同样检查所需的后端库，确保支持 'torch' 和 'transformers'
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionSAGPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class StableDiffusionSAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个类变量 _backends，包含支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有必要的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionUpscalePipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class StableDiffusionUpscalePipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个类变量 _backends，包含支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有必要的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLAdapterPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class StableDiffusionXLAdapterPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个类变量 _backends，包含支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有必要的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLControlNetImg2ImgPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class StableDiffusionXLControlNetImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个类变量 _backends，包含支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有必要的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLControlNetInpaintPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class StableDiffusionXLControlNetInpaintPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个类变量 _backends，包含支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有必要的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLControlNetPAGPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class StableDiffusionXLControlNetPAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个类变量 _backends，包含支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有必要的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否有必要的后端库
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLControlNetPipeline 的类，使用 DummyObject 作为其元类
class StableDiffusionXLControlNetPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个类变量 _backends，包含支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查是否有必要的后端库
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法
# 定义一个类方法，从配置创建实例
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否已安装，必须有 "torch" 和 "transformers"
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否已安装，必须有 "torch" 和 "transformers"
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLControlNetXSPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionXLControlNetXSPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLImg2ImgPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionXLImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLInpaintPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionXLInpaintPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLInstructPix2PixPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionXLInstructPix2PixPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLPAGImg2ImgPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionXLPAGImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLPAGInpaintPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionXLPAGInpaintPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从配置加载实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，用于从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLPAGPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionXLPAGPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收任意位置和关键字参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，尚未完成，需定义后续内容
# 类方法从配置中创建实例
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否依赖于特定后端库（torch 和 transformers）
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查类是否依赖于特定后端库（torch 和 transformers）
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableDiffusionXLPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableDiffusionXLPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义类变量 _backends，包含支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableUnCLIPImg2ImgPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableUnCLIPImg2ImgPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义类变量 _backends，包含支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableUnCLIPPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableUnCLIPPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义类变量 _backends，包含支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 StableVideoDiffusionPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class StableVideoDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义类变量 _backends，包含支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 TextToVideoSDPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class TextToVideoSDPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义类变量 _backends，包含支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 TextToVideoZeroPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class TextToVideoZeroPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义类变量 _backends，包含支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个名为 TextToVideoZeroSDXLPipeline 的类，使用 DummyObject 作为元类
class TextToVideoZeroSDXLPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义类变量 _backends，包含支持的后端框架
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接收可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 调用 requires_backends 检查是否存在必要的后端
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型加载实例
@classmethod
# 从预训练模型加载方法
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用，这里是 'torch' 和 'transformers'
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个使用 DummyObject 作为元类的类 UnCLIPImageVariationPipeline
class UnCLIPImageVariationPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个包含后端名称的类属性
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个使用 DummyObject 作为元类的类 UnCLIPPipeline
class UnCLIPPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个包含后端名称的类属性
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个使用 DummyObject 作为元类的类 UniDiffuserModel
class UniDiffuserModel(metaclass=DummyObject):
# 定义一个包含后端名称的类属性
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个使用 DummyObject 作为元类的类 UniDiffuserPipeline
class UniDiffuserPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个包含后端名称的类属性
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个使用 DummyObject 作为元类的类 UniDiffuserTextDecoder
class UniDiffuserTextDecoder(metaclass=DummyObject):
# 定义一个包含后端名称的类属性
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个使用 DummyObject 作为元类的类 VersatileDiffusionDualGuidedPipeline
class VersatileDiffusionDualGuidedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个包含后端名称的类属性
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个使用 DummyObject 作为元类的类 VersatileDiffusionImageVariationPipeline
class VersatileDiffusionImageVariationPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义一个包含后端名称的类属性
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
# 定义类方法，从预训练模型加载参数
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需的后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义一个通用的扩散管道类，使用 DummyObject 作为元类
class VersatileDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义文本到图像的扩散管道类，使用 DummyObject 作为元类
class VersatileDiffusionTextToImagePipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义视频到视频的扩散管道类，使用 DummyObject 作为元类
class VideoToVideoSDPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 VQ 扩散管道类，使用 DummyObject 作为元类
class VQDiffusionPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 Wuerstchen 组合管道类，使用 DummyObject 作为元类
class WuerstchenCombinedPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 Wuerstchen 解码器管道类，使用 DummyObject 作为元类
class WuerstchenDecoderPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 定义 Wuerstchen 先验管道类，使用 DummyObject 作为元类
class WuerstchenPriorPipeline(metaclass=DummyObject):
# 定义支持的后端库列表
_backends = ["torch", "transformers"]
# 初始化方法，接受可变参数
def __init__(self, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(self, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从配置中创建实例
@classmethod
def from_config(cls, *args, **kwargs):
# 检查所需后端库是否可用
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
# 类方法，从预训练模型创建实例
@classmethod
# 从预训练模型加载功能
def from_pretrained(cls, *args, **kwargs):
# 检查指定的后端库是否可用，确保"torch"和"transformers"都被安装
requires_backends(cls, ["torch", "transformers"])
