#
# Apache License, Version 2.0（「ライセンス」）の下でライセンスされています。
# このファイルは、ライセンスに準拠した場合にのみ使用できます。
# ライセンスのコピーは以下から入手できます
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# 適用される法律で要求される場合、または書面による合意がある場合を除き、ソフトウェア
# ライセンスに基づき配布される本ソフトウェアは、「現状のまま」
# 明示的または黙示的を問わず、いかなる種類の保証や条件も付随しません。
# 権限を管理する特定の言語については、ライセンスを参照してください。
# ライセンスの下での制限。-->

  
    
      
    
  

# ChronoEdit

NVIDIA とトロント大学による、Jay Zhangjie Wu、Xuanchi Ren、Tianchang Shen、Tianshi Cao、Kai He、Yifan Lu、Ruiyuan Gao、Enze Xie、Shiyi Lan、Jose M. Alvarez、Jun Gao、Sanja Fidler、Zian Wang、Huan Ling による [ChronoEdit: Towards Temporal Reasoning for Image Editing and World Simulation](https://huggingface.co/papers/2510.04290)

> **要点:** ChronoEditは画像編集を動画生成タスクとして再定式化し、入力画像と編集済み画像をそれぞれ開始フレームと終了フレームとして用いることで、時間的一貫性を備えた事前学習済み動画モデルの活用を実現します。時間的推論ステージでは、物理的に妥当な編集を保証し、編集の軌道を可視化するために推論トークンを導入します。

*大規模生成モデルの最近の進歩により、画像編集とインコンテキスト画像生成の両方が大きく向上していますが、編集されたオブジェクトが整合性を保つという物理的一貫性を確保する点において、依然として重要なギャップが残っています。この機能は、ワールドシミュレーション関連のタスクにおいて特に重要です。本論文では、画像編集を動画生成問題として再定義するフレームワークである ChronoEdit を提案します。まず、ChronoEdit は入力画像と編集済み画像を動画の最初のフレームと最後のフレームとして扱い、オブジェクトの外観だけでなく、学習された時間的一貫性を通じて運動と相互作用の暗黙的な物理法則も捉える大規模事前学習済み動画生成モデルを活用します。次に、ChronoEdit は推論時に明示的に編集を行う時間的推論ステージを導入します。この設定下では、ターゲットフレームは推論トークンと共同でノイズ除去され、物理的に実現可能な変換に解空間を制約する妥当な編集軌道を想像します。その後、完全な動画のレンダリングに伴う高い計算コストを回避するため、数ステップ後に推論トークンを破棄します。ChronoEdit の検証のため、物理的一貫性が求められるコンテキスト向けの画像とプロンプトのペアからなる新しいベンチマーク PBench-Edit を導入し、ChronoEdit が視覚的忠実度と物理的妥当性の両面で最先端のベースラインを上回ることが示されました。コードとモデルのプロジェクトページ: [this https URL](https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/chronoedit)。*

ChronoEdit パイプラインは、ChronoEdit チームによって開発されました。元のコードは[GitHub](https://github.com/nv-tlabs/ChronoEdit)で利用可能であり、事前学習済みモデルは Hugging Face の[nvidia/ChronoEdit](https://huggingface.co/collections/nvidia/chronoedit)コレクションで確認できます。

利用可能なモデル/LoRA:
- [nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers](https://huggingface.co/nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers)
- [nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers-Upscaler-Lora](https://huggingface.co/nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers-Upscaler-Lora)
- [nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers-Paint-Brush-Lora](https://huggingface.co/nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers-Paint-Brush-Lora)

### 画像編集

```py
import torch
import numpy as np
from diffusers import AutoencoderKLWan, ChronoEditTransformer3DModel, ChronoEditPipeline
from diffusers.utils import export_to_video, load_image
from transformers import CLIPVisionModel
from PIL import Image

model_id = "nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers"
image_encoder = CLIPVisionModel.from_pretrained(model_id, subfolder="image_encoder", dtype=torch.float32)
vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained(model_id, subfolder="vae", dtype=torch.float32)
transformer = ChronoEditTransformer3DModel.from_pretrained(model_id, subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
pipe = ChronoEditPipeline.from_pretrained(model_id, image_encoder=image_encoder, transformer=transformer, vae=vae, dtype=torch.bfloat16)
pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

image = load_image(
    "https://huggingface.co/spaces/nvidia/ChronoEdit/resolve/main/examples/3.png"
)
max_area = 720 * 1280
aspect_ratio = image.height / image.width
mod_value = pipe.vae_scale_factor_spatial * pipe.transformer.config.patch_size[1]
height = round(np.sqrt(max_area * aspect_ratio)) // mod_value * mod_value
width = round(np.sqrt(max_area / aspect_ratio)) // mod_value * mod_value
print("width", width, "height", height)
image = image.resize((width, height))
prompt = (
    "The user wants to transform the image by adding a small, cute mouse sitting inside the floral teacup, enjoying a spa bath. The mouse should appear relaxed and cheerful, with a tiny white bath towel draped over its head like a turban. It should be positioned comfortably in the cup’s liquid, with gentle steam rising around it to blend with the cozy atmosphere. "
    "The mouse’s pose should be natural—perhaps sitting upright with paws resting lightly on the rim or submerged in the tea. The teacup’s floral design, gold trim, and warm lighting must remain unchanged to preserve the original aesthetic. The steam should softly swirl around the mouse, enhancing the spa-like, whimsical mood."
)

output = pipe(
    image=image,
    prompt=prompt,
    height=height,
    width=width,
    num_frames=5,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=5.0,
    enable_temporal_reasoning=False,
    num_temporal_reasoning_steps=0,
).frames[0]
Image.fromarray((output[-1] * 255).clip(0, 255).astype("uint8")).save("output.png")
```

必要に応じて、物理的な一貫性を向上させるために**時間的推論**を有効にします:
```py
output = pipe(
    image=image,
    prompt=prompt,
    height=height,
    width=width,
    num_frames=29,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=5.0,
    enable_temporal_reasoning=True,
    num_temporal_reasoning_steps=50,
).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4", fps=16)
Image.fromarray((output[-1] * 255).clip(0, 255).astype("uint8")).save("output.png")
```

### 8ステップ蒸留LoRAによる推論

```py
import torch
import numpy as np
from diffusers import AutoencoderKLWan, ChronoEditTransformer3DModel, ChronoEditPipeline
from diffusers.schedulers import UniPCMultistepScheduler
from diffusers.utils import export_to_video, load_image
from transformers import CLIPVisionModel
from PIL import Image

model_id = "nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers"
image_encoder = CLIPVisionModel.from_pretrained(model_id, subfolder="image_encoder", dtype=torch.float32)
vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained(model_id, subfolder="vae", dtype=torch.float32)
transformer = ChronoEditTransformer3DModel.from_pretrained(model_id, subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
pipe = ChronoEditPipeline.from_pretrained(model_id, image_encoder=image_encoder, transformer=transformer, vae=vae, dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights("nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers", weight_name="lora/chronoedit_distill_lora.safetensors", adapter_name="distill")
pipe.fuse_lora(adapter_names=["distill"], lora_scale=1.0)
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, flow_shift=2.0)
pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

image = load_image(
    "https://huggingface.co/spaces/nvidia/ChronoEdit/resolve/main/examples/3.png"
)
max_area = 720 * 1280
aspect_ratio = image.height / image.width
mod_value = pipe.vae_scale_factor_spatial * pipe.transformer.config.patch_size[1]
height = round(np.sqrt(max_area * aspect_ratio)) // mod_value * mod_value
width = round(np.sqrt(max_area / aspect_ratio)) // mod_value * mod_value
print("width", width, "height", height)
image = image.resize((width, height))
prompt = (
    "The user wants to transform the image by adding a small, cute mouse sitting inside the floral teacup, enjoying a spa bath. The mouse should appear relaxed and cheerful, with a tiny white bath towel draped over its head like a turban. It should be positioned comfortably in the cup’s liquid, with gentle steam rising around it to blend with the cozy atmosphere. "
    "The mouse’s pose should be natural—perhaps sitting upright with paws resting lightly on the rim or submerged in the tea. The teacup’s floral design, gold trim, and warm lighting must remain unchanged to preserve the original aesthetic. The steam should softly swirl around the mouse, enhancing the spa-like, whimsical mood."
)

output = pipe(
    image=image,
    prompt=prompt,
    height=height,
    width=width,
    num_frames=5,
    num_inference_steps=8,
    guidance_scale=1.0,
    enable_temporal_reasoning=False,
    num_temporal_reasoning_steps=0,
).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4", fps=16)
Image.fromarray((output[-1] * 255).clip(0, 255).astype("uint8")).save("output.png")
```

### 複数のLoRAを用いた推論

```py
import torch
import numpy as np
from diffusers import AutoencoderKLWan, ChronoEditTransformer3DModel, ChronoEditPipeline
from diffusers.schedulers import UniPCMultistepScheduler
from diffusers.utils import export_to_video, load_image
from transformers import CLIPVisionModel
from PIL import Image

model_id = "nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers"
image_encoder = CLIPVisionModel.from_pretrained(model_id, subfolder="image_encoder", dtype=torch.float32)
vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained(model_id, subfolder="vae", dtype=torch.float32)
transformer = ChronoEditTransformer3DModel.from_pretrained(model_id, subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
pipe = ChronoEditPipeline.from_pretrained(model_id, image_encoder=image_encoder, transformer=transformer, vae=vae, dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights("nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers-Paint-Brush-Lora", weight_name="paintbrush_lora_diffusers.safetensors", adapter_name="paintbrush")
pipe.load_lora_weights("nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers", weight_name="lora/chronoedit_distill_lora.safetensors", adapter_name="distill")
pipe.fuse_lora(adapter_names=["paintbrush", "distill"], lora_scale=1.0)
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, flow_shift=2.0)
pipe.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

image = load_image(
    "https://raw.githubusercontent.com/nv-tlabs/ChronoEdit/refs/heads/main/assets/images/input_paintbrush.png"
)
max_area = 720 * 1280
aspect_ratio = image.height / image.width
mod_value = pipe.vae_scale_factor_spatial * pipe.transformer.config.patch_size[1]
height = round(np.sqrt(max_area * aspect_ratio)) // mod_value * mod_value
width = round(np.sqrt(max_area / aspect_ratio)) // mod_value * mod_value
print("width", width, "height", height)
image = image.resize((width, height))
prompt = (
    "Turn the pencil sketch in the image into an actual object that is consistent with the image’s content. The user wants to change the sketch to a crown and a hat."
)

output = pipe(
    image=image,
    prompt=prompt,
    height=height,
    width=width,
    num_frames=5,
    num_inference_steps=8,
    guidance_scale=1.0,
    enable_temporal_reasoning=False,
    num_temporal_reasoning_steps=0,
).frames[0]
export_to_video(output, "output.mp4", fps=16)
Image.fromarray((output[-1] * 255).clip(0, 255).astype("uint8")).save("output_1.png")
```

## ChronoEditPipeline[[diffusers.ChronoEditPipeline]]

#### diffusers.ChronoEditPipeline[[diffusers.ChronoEditPipeline]]

```python
diffusers.ChronoEditPipeline(tokenizer: AutoTokenizer, text_encoder: UMT5EncoderModel, image_encoder: CLIPVisionModel, image_processor: CLIPImageProcessorPil, transformer: ChronoEditTransformer3DModel, vae: AutoencoderKLWan, scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chronoedit/pipeline_chronoedit.py#L128)

**パラメータ:**

tokenizer (`T5Tokenizer`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5Tokenizer)のTokenizer、具体的には[google/umt5-xxl](https://huggingface.co/google/umt5-xxl)バリアントです。

text_encoder (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel)、具体的には [google/umt5-xxl](https://huggingface.co/google/umt5-xxl) バリアントです。

image_encoder (`CLIPVisionModel`) : [CLIP](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionModel)、具体的には [clip-vit-huge-patch14](https://github.com/mlfoundations/open_clip/blob/main/docs/PRETRAINED.md#vit-h14-xlm-roberta-large) バリアントです。

transformer ([WanTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/wan_transformer_3d#diffusers.WanTransformer3DModel)) : 入力潜在変数に対するノイズ除去を行う条件付き Transformer。

scheduler ([UniPCMultistepScheduler](/docs/diffusers/main/ja/api/schedulers/unipc#diffusers.UniPCMultistepScheduler)) : `transformer` と組み合わせて、エンコードされた画像の潜在変数をデノイズするために使用するスケジューラ。

vae ([AutoencoderKLWan](/docs/diffusers/main/ja/api/models/autoencoder_kl_wan#diffusers.AutoencoderKLWan)) : 動画を潜在表現にエンコードし、潜在表現からデコードするための変分オートエンコーダ（VAE）モデル。

Wan を使用した画像から動画への生成を行う Pipeline です。

このモデルは [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) を継承しています。すべてのパイプラインに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロード、保存、特定のデバイスでの実行など）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

#### __call__[[diffusers.ChronoEditPipeline.__call__]]

```python
__call__(image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] = None, height: int = 480, width: int = 832, num_frames: int = 81, num_inference_steps: int = 50, guidance_scale: float = 5.0, num_videos_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'np', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int, NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback | diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 512, enable_temporal_reasoning: bool = False, num_temporal_reasoning_steps: int = 0)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chronoedit/pipeline_chronoedit.py#L470)

**パラメータ:**

image (`PipelineImageInput`) : 生成を条件づけるための入力画像。画像、画像のリスト、または`torch.Tensor`である必要があります。

prompt (`str` または `list[str]`、*省略可*) : 画像生成をガイドするためのプロンプトです。未定義の場合、代わりに `prompt_embeds` を渡す必要があります。

negative_prompt (`str` または `list[str]`、*省略可能*) : 画像生成をガイドしないプロンプトです。定義されていない場合、代わりに `negative_prompt_embeds` を渡す必要があります。ガイドを使用していない場合は無視されます（`guidance_scale` が `1` 未満の場合は無視されます）。

height (`int`、デフォルトは`480`) : 生成される動画の高さ。

width (`int`、デフォルトは`832`) : 生成される動画の幅。

num_frames (`int`、デフォルトは`81`) : 生成される動画のフレーム数。

num_inference_steps (`int`、デフォルトは`50`) : デノイジングのステップ数です。デノイジングのステップ数を増やすと、推論速度が遅くなる代わりに、通常はより高品質な画像が得られます。

guidance_scale (`float`、デフォルトは`5.0`) : [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://arxiv.org/abs/2207.12598)で定義されるガイダンススケール。`guidance_scale`は、[Imagen Paper](https://arxiv.org/pdf/2205.11487.pdf)の式2の`w`として定義されます。`guidance_scale > 1`を設定することで、ガイダンススケールが有効になります。ガイダンススケールを高くすると、`prompt`のテキストと密接に関連する画像の生成が促されますが、通常は画像の品質が低下する傾向があります。

num_videos_per_prompt (`int`、*任意*、デフォルトは 1) : プロンプトごとに生成する画像の数。

generator (`torch.Generator` または `list[torch.Generator]`、*任意*) : 生成を決定論的にするための [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html)。

latents (`torch.Tensor`, *任意*) : 画像生成の入力として使用される、ガウス分布からサンプリングされた事前生成されたノイジー・ラテンツ。異なるプロンプトで同じ生成を調整するために使用できます。指定されない場合、指定されたランダム`generator`を使用してサンプリングを行い、ラテンツのテンソルが生成されます。

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *任意*) : 事前に生成されたテキスト埋め込み。テキスト入力（プロンプトの重み付け）を簡単に調整するために使用できます。指定されない場合、`prompt` 入力引数からテキスト埋め込みが生成されます。

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *任意*) : 事前に生成されたテキスト埋め込み。テキスト入力（プロンプトの重み付け）を簡単に調整するために使用できます。指定されない場合、`negative_prompt` 入力引数からテキスト埋め込みが生成されます。

image_embeds (`torch.Tensor`, *任意*) : 事前に生成された画像エンベディング。画像入力（重み付け）を簡単に調整するために使用できます。指定されない場合、`image` 入力引数から画像エンベディングが生成されます。

output_type (`str`、*任意*、デフォルトは`"np"`) : 生成された画像の出力形式。`PIL.Image`または`np.array`から選択します。

return_dict (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`ChronoEditPipelineOutput`を返すかどうか。

attention_kwargs (`dict`, *任意*) : 指定された場合、[diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py) の `self.processor` で定義されている `AttentionProcessor` に渡される kwargs の辞書です。

callback_on_step_end (`Callable`、`PipelineCallback`、`MultiPipelineCallbacks`、*任意*) : 推論中の各デノイジングステップの終了時に呼び出される関数、または `PipelineCallback` または `MultiPipelineCallbacks` のサブクラスです。以下の引数を持ちます: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`。`callback_kwargs` には、`callback_on_step_end_tensor_inputs` で指定されたすべてのテンソルのリストが含まれます。

callback_on_step_end_tensor_inputs (`List`, *任意*) : `callback_on_step_end` 関数へのテンソル入力のリストです。リストで指定されたテンソルは、`callback_kwargs` 引数として渡されます。パイプラインクラスの `._callback_tensor_inputs` 属性にリストされている変数のみを包含できます。

max_sequence_length (`int`、デフォルトは`512`) : テキストエンコーダーの最大シーケンス長です。プロンプトがこの長さより長い場合は切り捨てられ、短い場合はこの長さにパディングされます。

enable_temporal_reasoning (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : 時間的推論を有効にするかどうか。

num_temporal_reasoning_steps (`int`、*任意*、デフォルトは`0`) : 時間的推論を有効にするステップ数。

**戻り値:** `~ChronoEditPipelineOutput` または `tuple`

`return_dict` が `True` の場合、`ChronoEditPipelineOutput` が返され、それ以外の場合は `tuple` が返されます。この `tuple` の最初の要素は生成された画像のリストであり、2番目の要素は、対応する生成画像に「not-safe-for-work」（nsfw）コンテンツが含まれているかどうかを示す `bool` のリストです。

生成用の pipeline への呼び出し関数。

例:
```python
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> from diffusers import AutoencoderKLWan, ChronoEditTransformer3DModel, ChronoEditPipeline
>>> from diffusers.utils import export_to_video, load_image
>>> from transformers import CLIPVisionModel

>>> # Available models: nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers
>>> model_id = "nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers"
>>> image_encoder = CLIPVisionModel.from_pretrained(
...     model_id, subfolder="image_encoder", torch_dtype=torch.float32
... )
>>> vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained(model_id, subfolder="vae", torch_dtype=torch.float32)
>>> transformer = ChronoEditTransformer3DModel.from_pretrained(
...     model_id, subfolder="transformer", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe = ChronoEditPipeline.from_pretrained(
...     model_id, vae=vae, image_encoder=image_encoder, transformer=transformer, torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")

>>> image = load_image("https://huggingface.co/spaces/nvidia/ChronoEdit/resolve/main/examples/3.png")
>>> max_area = 720 * 1280
>>> aspect_ratio = image.height / image.width
>>> mod_value = pipe.vae_scale_factor_spatial * pipe.transformer.config.patch_size[1]
>>> height = round(np.sqrt(max_area * aspect_ratio)) // mod_value * mod_value
>>> width = round(np.sqrt(max_area / aspect_ratio)) // mod_value * mod_value
>>> image = image.resize((width, height))
>>> prompt = (
...     "The user wants to transform the image by adding a small, cute mouse sitting inside the floral teacup, enjoying a spa bath. The mouse should appear relaxed and cheerful, with a tiny white bath towel draped over its head like a turban. It should be positioned comfortably in the cup’s liquid, with gentle steam rising around it to blend with the cozy atmosphere. "
...     "The mouse’s pose should be natural—perhaps sitting upright with paws resting lightly on the rim or submerged in the tea. The teacup’s floral design, gold trim, and warm lighting must remain unchanged to preserve the original aesthetic. The steam should softly swirl around the mouse, enhancing the spa-like, whimsical mood."
... )

>>> output = pipe(
...     image=image,
...     prompt=prompt,
...     height=height,
...     width=width,
...     num_frames=5,
...     guidance_scale=5.0,
...     enable_temporal_reasoning=False,
...     num_temporal_reasoning_steps=0,
... ).frames[0]
>>> export_to_video(output, "output.mp4", fps=16)
```

#### encode_prompt[[diffusers.ChronoEditPipeline.encode_prompt]]

```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] | None = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, num_videos_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 226, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chronoedit/pipeline_chronoedit.py#L242)

**パラメータ:**

prompt (`str` または `list[str]`、*省略可能*) : エンコードするプロンプト

negative_prompt (`str` または `list[str]`、*省略可能*) : 画像生成をガイドしないプロンプトです。定義されていない場合、代わりに `negative_prompt_embeds` を渡す必要があります。ガイドを使用していない場合は無視されます（`guidance_scale` が `1` 未満の場合は無視されます）。

do_classifier_free_guidance (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : classifier free guidance を使用するかどうか。

num_videos_per_prompt (`int`、*optional*、デフォルトは 1) : 各プロンプトに対して生成すべき動画の数。結果の埋め込みを配置する torch デバイス

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *任意*) : 事前生成されたテキスト埋め込み。テキスト入力の調整、*例えば*プロンプトの重み付けなどを容易に行うために使用できます。指定されない場合、`prompt` 入力引数からテキスト埋め込みが生成されます。

negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *任意*) : 事前に生成されたネガティブなテキスト埋め込み。テキスト入力の調整、*例えば*プロンプトの重み付けなどを容易に行うために使用できます。指定されない場合、`negative_prompt` 入力引数から negative_prompt_embeds が生成されます。

device : (`torch.device`, *任意*): torch デバイス

dtype : (`torch.dtype`, *任意*): torch dtype

プロンプトをテキストエンコーダーの隠れ状態にエンコードします。

## ChronoEditPipelineOutput[[diffusers.pipelines.chronoedit.pipeline_output.ChronoEditPipelineOutput]]

#### diffusers.pipelines.chronoedit.pipeline_output.ChronoEditPipelineOutput[[diffusers.pipelines.chronoedit.pipeline_output.ChronoEditPipelineOutput]]

```python
diffusers.pipelines.chronoedit.pipeline_output.ChronoEditPipelineOutput(frames: Tensor)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/chronoedit/pipeline_output.py#L9)

**パラメータ:**

frames (`torch.Tensor`、`np.ndarray`、または list[list[PIL.Image.Image]]) : 動画出力のリスト - `batch_size,` 長のネストされたリストであり、各サブリストには `num_frames.` 長のデノイズ済み PIL 画像シーケンスが含まれる場合があります。また、`(batch_size, num_frames, channels, height, width)` の形状を持つ NumPy 配列や Torch テンソルである場合もあります。

ChronoEdit パイプライン用の出力クラスです。