Buckets:
| # PixArtTransformer2DModel | |
| نموذج Transformer للبيانات المشابهة للصور من [PixArt-Alpha](https://huggingface.co/papers/2310.00426) و [PixArt-Sigma](https://huggingface.co/papers/2403.04692). | |
| ## PixArtTransformer2DModel[[diffusers.PixArtTransformer2DModel]] | |
| #### diffusers.PixArtTransformer2DModel[[diffusers.PixArtTransformer2DModel]] | |
| ```python | |
| diffusers.PixArtTransformer2DModel(num_attention_heads: int = 16, attention_head_dim: int = 72, in_channels: int = 4, out_channels: int | None = 8, num_layers: int = 28, dropout: float = 0.0, norm_num_groups: int = 32, cross_attention_dim: int | None = 1152, attention_bias: bool = True, sample_size: int = 128, patch_size: int = 2, activation_fn: str = 'gelu-approximate', num_embeds_ada_norm: int | None = 1000, upcast_attention: bool = False, norm_type: str = 'ada_norm_single', norm_elementwise_affine: bool = False, norm_eps: float = 1e-06, interpolation_scale: int | None = None, use_additional_conditions: bool | None = None, caption_channels: int | None = None, attention_type: str | None = 'default') | |
| ``` | |
| [المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/pixart_transformer_2d.py#L32) | |
| **المعاملات:** | |
| num_attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 16) : عدد الرؤوس المستخدمة في الانتباه متعدد الرؤوس. | |
| attention_head_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 72) : عدد القنوات في كل رأس. | |
| in_channels (int، القيمة الافتراضية 4) : عدد القنوات في المدخلات. | |
| out_channels (int, اختياري) : عدد القنوات في المخرجات. حدد هذا المعامل إذا كان عدد قنوات المخرجات يختلف عن عدد قنوات المدخلات. | |
| num_layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 28) : عدد طبقات كتل Transformer التي سيتم استخدامها. | |
| dropout (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) : احتمال الإسقاط (dropout) المستخدم داخل كتل Transformer. | |
| norm_num_groups (int، اختياري، القيمة الافتراضية 32) : عدد المجموعات لتطبيع المجموعات داخل كتل Transformer. | |
| cross_attention_dim (int, اختياري) : بُعد طبقات الانتباه المتقاطع، وهو عادةً ما يطابق بُعد المخفي في المُشفِّر. | |
| attention_bias (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) : يحدد ما إذا كان ينبغي أن تحتوي انتباه كتل Transformer على معامل انحياز. | |
| sample_size (int، القيمة الافتراضية 128) : عرض الصور الكامنة. تُثبَّت هذه المعلمة أثناء التدريب. | |
| patch_size (int، القيمة الافتراضية 2) : حجم البقع التي يعالجها النموذج، وهو أمر ذو صلة بالهياكل المعمارية التي تعمل على بيانات غير متسلسلة. | |
| activation_fn (str، اختياري، القيمة الافتراضية "gelu-approximate") : دالة التنشيط المستخدمة في الشبكات الأمامية داخل كتل Transformer. | |
| num_embeds_ada_norm (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1000) : عدد التضمينات لـ AdaLayerNorm، يُثبَّت أثناء التدريب ويؤثر على عدد خطوات إزالة الضوضاء القصوى أثناء الاستدلال. | |
| upcast_attention (bool, اختياري، القيمة الافتراضية False) : إذا كانت القيمة صحيحة، يتم رفع أبعاد آلية الانتباه (attention) لتحسين الأداء المحتمل. | |
| norm_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "ada_norm_zero") : يحدد نوع التطبيع المستخدم، ويمكن أن يكون 'ada_norm_zero'. | |
| norm_elementwise_affine (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) : إذا كانت القيمة true، يتم تفعيل معاملات أفينية لكل عنصر في طبقات التطبيع. | |
| norm_eps (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1e-6) : ثابت صغير يُضاف إلى المقام في طبقات التطبيع لمنع القسمة على الصفر. | |
| interpolation_scale (int, اختياري) : معامل المقياس المستخدم أثناء استيفاء تضمينات المواقع. | |
| use_additional_conditions (bool, اختياري) : إذا كنا نستخدم شروطًا إضافية كمدخلات. | |
| attention_type (str، اختياري، القيمة الافتراضية "default") : نوع آلية الانتباه (attention) التي سيتم استخدامها. | |
| caption_channels (int، اختياري، القيمة الافتراضية None) : عدد القنوات المستخدمة لإسقاط تمثيلات الوصف النصي. | |
| use_linear_projection (bool, اختياري، القيمة الافتراضية False) : حُجج غير مستحسنة. ستُزال في إصدار مستقبلي. | |
| num_vector_embeds (bool, اختياري، القيمة الافتراضية False) : حُجج غير مستحسنة. ستُزال في إصدار مستقبلي. | |
| نموذج Transformer ثنائي الأبعاد كما تم تقديمه في عائلة نماذج PixArt (https://huggingface.co/papers/2310.00426, https://huggingface.co/papers/2403.04692). | |
| #### forward[[diffusers.PixArtTransformer2DModel.forward]] | |
| ```python | |
| forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, timestep: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, added_cond_kwargs: dict[str, torch.Tensor] = None, cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/pixart_transformer_2d.py#L227) | |
| **المعاملات:** | |
| hidden_states (`torch.FloatTensor` من الشكل `(batch size, channel, height, width)`) : مدخلات `hidden_states`. | |
| encoder_hidden_states (`torch.FloatTensor` من الشكل `(batch size, sequence len, embed dims)`، *اختياري*) : تمثيلات شرطية لطبقة الانتباه المتقاطع. إذا لم تُقدَّم، فإن الانتباه المتقاطع يتحول افتراضيًا إلى الانتباه الذاتي. | |
| timestep (`torch.LongTensor`، *اختياري*) : يُستخدم للإشارة إلى خطوة إزالة الضوضاء. خطوة زمنية اختيارية تُطبَّق كتمثيل مضمّن في `AdaLayerNorm`. | |
| added_cond_kwargs : (`dict[str, Any]`، *اختياري*): شروط إضافية تُستخدم كمدخلات. | |
| cross_attention_kwargs ( `dict[str, Any]`, *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). | |
| attention_mask ( `torch.Tensor`, *اختياري*) : يُطبَّق قناع انتباه على `encoder_hidden_states` بشكل `(batch, key_tokens)`. إذا كان `1` يُحافظ على القناع، وإلا إذا كان `0` يُستبعد. سيُحوَّل القناع إلى انحياز، يضيف قيمًا سالبة كبيرة إلى درجات الانتباه المقابلة لرموز "الاستبعاد". | |
| encoder_attention_mask ( `torch.Tensor`, *اختياري*) : قناع الانتباه المتقاطع المطبّق على `encoder_hidden_states`. يتم دعم صيغتين: * قناع `(batch, sequence_length)` حيث True = الإبقاء، False = التخلّي. * انحياز `(batch, 1, sequence_length)` حيث 0 = الإبقاء، -10000 = التخلّي. إذا كان `ndim == 2`: سيتم تفسيره كقناع، ثم تحويله إلى انحياز متوافق مع الصيغة المذكورة أعلاه. سيُضاف هذا الانحياز إلى درجات الانتباه المتقاطع. | |
| return_dict (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إرجاع [UNet2DConditionOutput](/docs/diffusers/main/ar/api/models/unet2d-cond#diffusers.models.unets.unet_2d_condition.UNet2DConditionOutput) بدلاً من tuple عادي. | |
| **يعيد:** | |
| إذا كان `return_dict` صحيحًا، يُعاد `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput`، وإلا يُعاد `tuple` يكون عنصره الأول هو تينسور العينة. | |
| طريقة [PixArtTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/pixart_transformer2d#diffusers.PixArtTransformer2DModel) الأمامية. | |
| #### fuse_qkv_projections[[diffusers.PixArtTransformer2DModel.fuse_qkv_projections]] | |
| ```python | |
| fuse_qkv_projections() | |
| ``` | |
| [المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/pixart_transformer_2d.py#L196) | |
| … | |
| > [!WARNING] > هذه الواجهة البرمجية 🧪 تجريبية. | |
| #### set_default_attn_processor[[diffusers.PixArtTransformer2DModel.set_default_attn_processor]] | |
| ```python | |
| set_default_attn_processor() | |
| ``` | |
| [المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/pixart_transformer_2d.py#L187) | |
| يعطّل معالجات الانتباه المخصصة ويضبط تطبيق الانتباه الافتراضي. | |
| لا مشكلة في استخدام `AttnProcessor()` مباشرةً، إذ لا يحتوي نموذج PixArt الافتراضي على أي معالجات انتباه غير تقليدية. | |
| #### unfuse_qkv_projections[[diffusers.PixArtTransformer2DModel.unfuse_qkv_projections]] | |
| ```python | |
| unfuse_qkv_projections() | |
| ``` | |
| [المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/pixart_transformer_2d.py#L218) | |
| يعطّل إسقاط QKV المدمج إذا كان مفعّلًا. | |
| > [!WARNING] > هذه الواجهة البرمجية 🧪 تجريبية. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 10.4 kB
- Xet hash:
- fa9705bf3db6befdbfa46656c0bb605b49d9049079837e3e344c548569d19d14
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.