Parâmetros

• images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
• image_like_kwargs (dict[str, Any], opcional) — Flag para desenvolvedores destinada a entradas adicionais semelhantes a imagens que também serão pré-processadas. Use apenas se passar as entradas como kwarg não funcionar. Por exemplo, preprocess(images, masks=masks) é a opção preferida, mas resulta em problemas de prioridade de argumentos para alguns modelos. Nesses casos, preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) pode ser usado em vez disso.
• do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
• do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
• size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
• default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
• crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
• resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
• do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
• rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
• do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
• image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
• image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
• do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
• pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
• do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
• data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
• input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
  • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
  • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
  • "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
• device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
• return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
• disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
• image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

Parâmetros

• images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], opcional) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
• text (Union[str, list[str], list[list[str]]], opcional) — A sequência ou lote de sequências a ser codificada. Cada sequência pode ser uma string ou uma lista de strings (string pré-tokenizada). Se você passar uma entrada pré-tokenizada, defina is_split_into_words=True para evitar ambiguidade com entradas em lote.
• return_tensors (str ou TensorType, opcional) — Se definido, retornará tensors de um framework específico. Os valores aceitos são:
  • 'pt': Retorna objetos torch.Tensor do PyTorch.
  • 'np': Retorna objetos np.ndarray do NumPy.
• **kwargs (ProcessingKwargs, opcional) — Opções de processamento adicionais para cada modalidade (texto, imagens, vídeos, áudio). Os parâmetros específicos do modelo estão listados acima; consulte a classe TypedDict para a lista completa de argumentos suportados.

Parâmetros

• input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

  Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

  O que são IDs de entrada?

• attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
  • 1 para tokens que não estão mascarados,
  • 0 para tokens que estão mascarados.

  O que são máscaras de atenção?

• position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

  O que são IDs de posição?

• pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Lfm2VlImageProcessor. Consulte Lfm2VlImageProcessor.call() para detalhes (Lfm2VlProcessor usa Lfm2VlImageProcessor para processar imagens).
• spatial_shapes (torch.Tensor de forma (batch_size, 2), opcional) — As formas espaciais das imagens de entrada.
• pixel_attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, height, width), opcional) — A máscara de atenção de pixels das imagens de entrada.
• past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

  Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

  O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

  Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

• inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
• use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
• mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

Parâmetros

• pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, channels, height, width)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada.
• spatial_shapes (torch.Tensor de forma (batch_size, 2)) — As formas espaciais das imagens de entrada.
• pixel_attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, height, width)) — A máscara de atenção de pixels das imagens de entrada.

Parâmetros

• pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, channels, height, width)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada.
• spatial_shapes (torch.Tensor de forma (batch_size, 2)) — As formas espaciais das imagens de entrada.
• pixel_attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, height, width)) — A máscara de atenção de pixels das imagens de entrada.