Buckets:
| # MochiTransformer3DModel | |
| تم تقديم نموذج [Mochi-1 Preview](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview) من نوع Diffusion Transformer للبيانات المشابهة للفيديو ثلاثي الأبعاد بواسطة Genmo. | |
| يمكن تحميل النموذج باستخدام مقتطف الشيفرة التالي. | |
| ```python | |
| from diffusers import MochiTransformer3DModel | |
| transformer = MochiTransformer3DModel.from_pretrained("genmo/mochi-1-preview", subfolder="transformer", dtype=torch.float16).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| ``` | |
| ## MochiTransformer3DModel[[diffusers.MochiTransformer3DModel]] | |
| #### diffusers.MochiTransformer3DModel[[diffusers.MochiTransformer3DModel]] | |
| ```python | |
| diffusers.MochiTransformer3DModel(patch_size: int = 2, num_attention_heads: int = 24, attention_head_dim: int = 128, num_layers: int = 48, pooled_projection_dim: int = 1536, in_channels: int = 12, out_channels: int | None = None, qk_norm: str = 'rms_norm', text_embed_dim: int = 4096, time_embed_dim: int = 256, activation_fn: str = 'swiglu', max_sequence_length: int = 256) | |
| ``` | |
| [المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L309) | |
| **المعاملات:** | |
| patch_size (`int`، القيمة الافتراضية `2`) : حجم البقع المستخدمة في طبقة تضمين البقع. | |
| num_attention_heads (`int`، القيمة الافتراضية `24`) : عدد الرؤوس المستخدمة في الانتباه متعدد الرؤوس. | |
| attention_head_dim (`int`، القيمة الافتراضية `128`) : عدد القنوات في كل رأس. | |
| num_layers (`int`، القيمة الافتراضية `48`) : عدد طبقات كتل Transformer المستخدمة. | |
| in_channels (`int`، القيمة الافتراضية `12`) : عدد القنوات في المدخلات. | |
| out_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : عدد القنوات في المخرجات. | |
| qk_norm (`str`، الافتراضي `"rms_norm"`) : طبقة التطبيع المستخدمة. | |
| text_embed_dim (`int`، القيمة الافتراضية `4096`) : بُعد الإدخال لتضمينات النص من مُشفِّر النص. | |
| time_embed_dim (`int`، القيمة الافتراضية `256`) : بُعد المخرجات لتضمينات خطوة الزمن. | |
| activation_fn (`str`، الافتراضي `"swiglu"`) : دالة التنشيط المستخدمة في الشبكة الأمامية. | |
| max_sequence_length (`int`، القيمة الافتراضية `256`) : الحد الأقصى لطول التسلسل المدعوم لتضمينات النص. | |
| نموذج Transformer لبيانات تشبه الفيديو تم تقديمه في [Mochi](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview). | |
| #### forward[[diffusers.MochiTransformer3DModel.forward]] | |
| ```python | |
| forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor, timestep: LongTensor, encoder_attention_mask: Tensor, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L407) | |
| **المعاملات:** | |
| hidden_states (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`) : مدخلات `hidden_states`. | |
| encoder_hidden_states (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_len, embed_dims)`) : التضمينات الشرطية (التضمينات المحسوبة من الشروط المدخلة مثل الأوامر) للاستخدام. | |
| timestep (`torch.LongTensor`) : يُستخدم للإشارة إلى خطوة إزالة الضوضاء. | |
| encoder_attention_mask (`torch.Tensor`) : القناع المطبَّق على `encoder_hidden_states` أثناء الانتباه. | |
| attention_kwargs (`dict`، *اختياري*) : قاموس kwargs يُمرَّر إلى `AttentionProcessor` إذا تم تحديده، كما هو معرَّف تحت `self.processor` في [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py). | |
| return_dict (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` بدلاً من tuple عادي. | |
| **يعيد:** `torch.Tensor` | |
| مصفوفة المخرجات بعد إزالة الضوضاء ذات الشكل `(batch_size, out_channels, num_frames, height, width)`. | |
| طريقة [MochiTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/mochi_transformer3d#diffusers.MochiTransformer3DModel) الأمامية. | |
| ## Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]] | |
| #### diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput(sample: torch.Tensor) | |
| ``` | |
| [المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L21) | |
| **المعاملات:** | |
| sample (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, height, width)` أو `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)` إذا كان [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) منفصلاً): مخرجات الحالات المخفية المشروطة على مدخل `encoder_hidden_states`. إذا كان منفصلاً، يعيد توزيعات الاحتمال للبكسلات الكامنة غير الملوثة. | |
| مخرجات [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel). | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.8 kB
- Xet hash:
- 215954ab2bb91618da141c348ac122dfe5eb97bbbcce1a5c4e50d636b788456d
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.