Buckets:
| # SD3Transformer2D | |
| Esta clase es útil cuando *solo* se cargan pesos en un [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/es/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel). Si necesitas cargar pesos en el codificador de texto o en un codificador de texto y un SD3Transformer2DModel, consulta en su lugar la clase [`SD3LoraLoaderMixin`](lora#diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin). | |
| La clase `SD3Transformer2DLoadersMixin` actualmente solo carga pesos de IP-Adapter, pero se utilizará en el futuro para guardar pesos y cargar LoRAs. | |
| > [!TIP] | |
| > Para obtener más información sobre cómo cargar los pesos de LoRA, consulte la guía de carga de [LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference). | |
| ## SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]] | |
| #### diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]] | |
| ```python | |
| diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin() | |
| ``` | |
| [Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L27) | |
| Carga adaptadores IP y capas LoRA en un `[SD3Transformer2DModel]`. | |
| #### _load_ip_adapter_weights[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin._load_ip_adapter_weights]] | |
| ```python | |
| _load_ip_adapter_weights(state_dict: dict, low_cpu_mem_usage: bool = True) | |
| ``` | |
| [Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L145) | |
| **Parámetros:** | |
| state_dict (`Dict`) : Diccionario de estado con las claves "ip_adapter", que contiene los parámetros para los procesadores de atención, e "image_proj", que contiene los parámetros para la red de proyección de imagen. | |
| low_cpu_mem_usage (`bool`, *opcional*, por defecto `True` si la versión de torch >= 1.9.0, en caso contrario `False`) : Acelera la carga del modelo cargando solo los pesos preentrenados y no inicializando los pesos. Esto también intenta no usar más de 1x el tamaño del modelo en la memoria de CPU (incluida la memoria pico) mientras se carga el modelo. Solo se admite para PyTorch >= 1.9.0. Si estás usando una versión anterior de PyTorch, establecer este argumento en `True` generará un error. | |
| Establece los procesadores de atención de IP-Adapter, la proyección de imagen y carga state_dict. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.28 kB
- Xet hash:
- 5fad1d11cd3b928a4599407bc93fc62844f6f0de2a37421881a9da11d211f715
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.