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# QwenImageTransformer2DModel

El modelo se puede cargar con el siguiente fragmento de código.

```python
from diffusers import QwenImageTransformer2DModel
transformer = QwenImageTransformer2DModel.from_pretrained("Qwen/QwenImage-20B", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
```

## QwenImageTransformer2DModel[[diffusers.QwenImageTransformer2DModel]]

#### diffusers.QwenImageTransformer2DModel[[diffusers.QwenImageTransformer2DModel]]

```python
diffusers.QwenImageTransformer2DModel(patch_size: int = 2, in_channels: int = 64, out_channels: int | None = 16, num_layers: int = 60, attention_head_dim: int = 128, num_attention_heads: int = 24, joint_attention_dim: int = 3584, guidance_embeds: bool = False, axes_dims_rope: tuple[int, int, int] = (16, 56, 56), zero_cond_t: bool = False, use_additional_t_cond: bool = False, use_layer3d_rope: bool = False)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_qwenimage.py#L748)

**Parámetros:**

patch_size (`int`, por defecto `2`) : Tamaño del parche para convertir los datos de entrada en pequeños parches.
in_channels (`int`, por defecto `64`) : El número de canales en la entrada.

out_channels (`int`, *opcional*, valor predeterminado `None`) : El número de canales en la salida. Si no se especifica, el valor predeterminado es `in_channels`.

num_layers (`int`, por defecto `60`) : El número de capas de bloques DiT de doble flujo a utilizar.
attention_head_dim (`int`, por defecto `128`) : El número de dimensiones a utilizar para cada cabeza de atención.
num_attention_heads (`int`, por defecto `24`) : El número de cabezas de atención a utilizar.
joint_attention_dim (`int`, por defecto `3584`) : El número de dimensiones a utilizar para la atención conjunta (dimensión de incrustación/canal de `encoder_hidden_states`).
guidance_embeds (`bool`, por defecto `False`) : Si se deben usar embeddings de guía para la variante destilada por guía del modelo.

axes_dims_rope (`tuple[int]`, por defecto `(16, 56, 56)`) : Las dimensiones a utilizar para los embeddings posicionales rotatorios.

El modelo Transformer introducido en Qwen.

#### forward[[diffusers.QwenImageTransformer2DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, encoder_hidden_states_mask: Tensor = None, timestep: LongTensor = None, img_shapes: list[tuple[int, int, int]] | None = None, guidance: Tensor = None, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, controlnet_block_samples = None, additional_t_cond = None, return_dict: bool = True)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_qwenimage.py#L868)

**Parámetros:**

hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, image_sequence_length, in_channels)`) : `hidden_states` de entrada.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, text_sequence_length, joint_attention_dim)`) : Embeddings condicionales (embeddings calculados a partir de las condiciones de entrada, como los prompts) a utilizar.

encoder_hidden_states_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, text_sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para los estados ocultos del codificador. Se espera que tenga 1.0 para los tokens válidos y 0.0 para los tokens de relleno. Se utiliza en el procesador de atención para evitar prestar atención a los tokens de relleno. La máscara puede tener cualquier patrón (no solo tokens válidos contiguos seguidos de relleno) ya que se aplica elemento a elemento en la atención.

timestep ( `torch.LongTensor`) : Se utiliza para indicar el paso de desruido.

img_shapes (`list[tuple[int, int, int]]`, *opcional*) : Formas de imagen para el cálculo de RoPE.
guidance (`torch.Tensor`, *opcional*) : Tensor de guía para la generación condicional.
attention_kwargs (`dict`, *opcional*) : Un diccionario de kwargs que, si se especifica, se pasa al `AttentionProcessor` tal como se define bajo `self.processor` en [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

controlnet_block_samples (*opcional*) : Muestras de bloques de ControlNet para añadir a los bloques del transformer.

additional_t_cond (`torch.Tensor`, *opcional*) : Condicionamiento de paso temporal adicional añadido al embebido del paso temporal.

return_dict (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe devolver un `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` en lugar de una tupla simple.

**Devuelve:**

Si `return_dict` es True, se devuelve un `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput`; en caso contrario, se devuelve una `tuple` cuyo primer elemento es el tensor de la muestra.

El método forward de `QwenTransformer2DModel`.

## 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)
```
[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L21)
**Parámetros:**
sample (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, height, width)` o `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)` si [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/es/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) es discreto): las salidas de estados ocultos condicionadas a la entrada `encoder_hidden_states`. Si es discreto, devuelve distribuciones de probabilidad para los píxeles latentes sin ruido.
La salida de [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/es/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel).

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	# QwenImageTransformer2DModel

	El modelo se puede cargar con el siguiente fragmento de código.

	```python
	from diffusers import QwenImageTransformer2DModel

	transformer = QwenImageTransformer2DModel.from_pretrained("Qwen/QwenImage-20B", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
	```

	## QwenImageTransformer2DModel[[diffusers.QwenImageTransformer2DModel]]

	#### diffusers.QwenImageTransformer2DModel[[diffusers.QwenImageTransformer2DModel]]

	```python
	diffusers.QwenImageTransformer2DModel(patch_size: int = 2, in_channels: int = 64, out_channels: int \| None = 16, num_layers: int = 60, attention_head_dim: int = 128, num_attention_heads: int = 24, joint_attention_dim: int = 3584, guidance_embeds: bool = False, axes_dims_rope: tuple[int, int, int] = (16, 56, 56), zero_cond_t: bool = False, use_additional_t_cond: bool = False, use_layer3d_rope: bool = False)
	```

	[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_qwenimage.py#L748)

	Parámetros:

	patch_size (`int`, por defecto `2`) : Tamaño del parche para convertir los datos de entrada en pequeños parches.

	in_channels (`int`, por defecto `64`) : El número de canales en la entrada.

	out_channels (`int`, opcional, valor predeterminado `None`) : El número de canales en la salida. Si no se especifica, el valor predeterminado es `in_channels`.

	num_layers (`int`, por defecto `60`) : El número de capas de bloques DiT de doble flujo a utilizar.

	attention_head_dim (`int`, por defecto `128`) : El número de dimensiones a utilizar para cada cabeza de atención.

	num_attention_heads (`int`, por defecto `24`) : El número de cabezas de atención a utilizar.

	joint_attention_dim (`int`, por defecto `3584`) : El número de dimensiones a utilizar para la atención conjunta (dimensión de incrustación/canal de `encoder_hidden_states`).

	guidance_embeds (`bool`, por defecto `False`) : Si se deben usar embeddings de guía para la variante destilada por guía del modelo.

	axes_dims_rope (`tuple[int]`, por defecto `(16, 56, 56)`) : Las dimensiones a utilizar para los embeddings posicionales rotatorios.

	El modelo Transformer introducido en Qwen.

	#### forward[[diffusers.QwenImageTransformer2DModel.forward]]

	```python
	forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, encoder_hidden_states_mask: Tensor = None, timestep: LongTensor = None, img_shapes: list[tuple[int, int, int]] \| None = None, guidance: Tensor = None, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] \| None = None, controlnet_block_samples = None, additional_t_cond = None, return_dict: bool = True)
	```

	[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_qwenimage.py#L868)

	Parámetros:

	hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, image_sequence_length, in_channels)`) : `hidden_states` de entrada.

	encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, text_sequence_length, joint_attention_dim)`) : Embeddings condicionales (embeddings calculados a partir de las condiciones de entrada, como los prompts) a utilizar.

	encoder_hidden_states_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, text_sequence_length)`, opcional) : Máscara para los estados ocultos del codificador. Se espera que tenga 1.0 para los tokens válidos y 0.0 para los tokens de relleno. Se utiliza en el procesador de atención para evitar prestar atención a los tokens de relleno. La máscara puede tener cualquier patrón (no solo tokens válidos contiguos seguidos de relleno) ya que se aplica elemento a elemento en la atención.

	timestep ( `torch.LongTensor`) : Se utiliza para indicar el paso de desruido.

	img_shapes (`list[tuple[int, int, int]]`, opcional) : Formas de imagen para el cálculo de RoPE.

	guidance (`torch.Tensor`, opcional) : Tensor de guía para la generación condicional.

	attention_kwargs (`dict`, opcional) : Un diccionario de kwargs que, si se especifica, se pasa al `AttentionProcessor` tal como se define bajo `self.processor` en [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

	controlnet_block_samples (opcional) : Muestras de bloques de ControlNet para añadir a los bloques del transformer.

	additional_t_cond (`torch.Tensor`, opcional) : Condicionamiento de paso temporal adicional añadido al embebido del paso temporal.

	return_dict (`bool`, opcional, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe devolver un `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` en lugar de una tupla simple.

	Devuelve:

	Si `return_dict` es True, se devuelve un `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput`; en caso contrario, se devuelve una `tuple` cuyo primer elemento es el tensor de la muestra.

	El método forward de `QwenTransformer2DModel`.

	## 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)
	```

	[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L21)

	Parámetros:

	sample (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, height, width)` o `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)` si [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/es/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) es discreto): las salidas de estados ocultos condicionadas a la entrada `encoder_hidden_states`. Si es discreto, devuelve distribuciones de probabilidad para los píxeles latentes sin ruido.

	La salida de [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/es/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel).