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DiTTransformer2DModel
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DiTTransformer2DModel
来自 DiT 的图像类数据的 Transformer 模型。
DiTTransformer2DModel
class diffusers.DiTTransformer2DModel
< 来源 >( num_attention_heads: int = 16 attention_head_dim: int = 72 in_channels: int = 4 out_channels: typing.Optional[int] = None num_layers: int = 28 dropout: float = 0.0 norm_num_groups: int = 32 attention_bias: bool = True sample_size: int = 32 patch_size: int = 2 activation_fn: str = 'gelu-approximate' num_embeds_ada_norm: typing.Optional[int] = 1000 upcast_attention: bool = False norm_type: str = 'ada_norm_zero' norm_elementwise_affine: bool = False norm_eps: float = 1e-05 )
参数
- num_attention_heads (int, 可选，默认为 16) — 用于多头注意力机制的头数量。
- attention_head_dim (int, 可选，默认为 72) — 每个头的通道数。
- in_channels (int, 默认为 4) — 输入的通道数。
- out_channels (int, 可选) — 输出的通道数。如果输出通道数与输入不同，则指定此参数。
- num_layers (int, 可选，默认为 28) — 要使用的 Transformer 块层数。
- dropout (float, 可选，默认为 0.0) — 在 Transformer 块中使用的 dropout 概率。
- norm_num_groups (int, 可选，默认为 32) — Transformer 块中用于组归一化的组数。
- attention_bias (bool, 可选，默认为 True) — 配置 Transformer 块的注意力机制是否包含偏置参数。
- sample_size (int, 默认为 32) — 潜在图像的宽度。此参数在训练期间是固定的。
- patch_size (int, 默认为 2) — 模型处理的补丁大小，与处理非序列数据的架构相关。
- activation_fn (str, 可选，默认为 “gelu-approximate”) — 在 Transformer 块的前馈网络中使用的激活函数。
- num_embeds_ada_norm (int, 可选，默认为 1000) — AdaLayerNorm 的嵌入数量，在训练期间固定，并影响推理期间的最大去噪步数。
- upcast_attention (bool, 可选，默认为 False) — 如果为 True，则向上转换注意力机制的维度，以提高性能。
- norm_type (str, 可选，默认为 “ada_norm_zero”) — 指定使用的归一化类型，可以是 “ada_norm_zero”。
- norm_elementwise_affine (bool, 可选，默认为 False) — 如果为 True，则在归一化层中启用逐元素仿射参数。
- norm_eps (float, 可选，默认为 1e-5) — 添加到归一化层分母中的小常数，以防止除以零。
DiT (https://huggingface.co/papers/2212.09748) 中引入的 2D Transformer 模型。
forward
< 来源 >( hidden_states: Tensor timestep: typing.Optional[torch.LongTensor] = None class_labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None cross_attention_kwargs: typing.Dict[str, typing.Any] = None return_dict: bool = True )
参数
- hidden_states (如果离散，形状为
(batch size, num latent pixels)的torch.LongTensor；如果连续，形状为(batch size, channel, height, width)的torch.FloatTensor) — 输入hidden_states。 - timestep (
torch.LongTensor, 可选) — 用于指示去噪步骤。可选的时间步，作为嵌入应用到AdaLayerNorm。 - class_labels (形状为
(batch size, num classes)的torch.LongTensor, 可选) — 用于指示类别标签条件。可选的类别标签，作为嵌入应用到AdaLayerZeroNorm。 - cross_attention_kwargs (
Dict[str, Any], 可选) — 一个 kwargs 字典，如果指定，将作为参数传递给 diffusers.models.attention_processor 中定义的self.processor的AttentionProcessor。 - return_dict (
bool, 可选, 默认为True) — 是否返回 UNet2DConditionOutput 而不是普通元组。
的 DiTTransformer2DModel 前向方法。