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ChromaTransformer2DModel

Un modèle Transformer de flux modifié de Chroma

ChromaTransformer2DModel[[diffusers.ChromaTransformer2DModel]]

diffusers.ChromaTransformer2DModel[[diffusers.ChromaTransformer2DModel]]

diffusers.ChromaTransformer2DModel(patch_size: int = 1, in_channels: int = 64, out_channels: int | None = None, num_layers: int = 19, num_single_layers: int = 38, attention_head_dim: int = 128, num_attention_heads: int = 24, joint_attention_dim: int = 4096, axes_dims_rope: tuple[int, ...] = (16, 56, 56), approximator_num_channels: int = 64, approximator_hidden_dim: int = 5120, approximator_layers: int = 5)

Source

Paramètres :

patch_size (int, par défaut 1) : Taille des patches pour découper les données d'entrée en petits patches.

in_channels (int, par défaut 64) : Le nombre de canaux dans l'entrée.

out_channels (int, facultatif, par défaut None) : Le nombre de canaux dans la sortie. S'il n'est pas spécifié, il est défini sur in_channels par défaut.

num_layers (int, par défaut 19) : Le nombre de blocs DiT à double flux à utiliser.

num_single_layers (int, par défaut 38) : Le nombre de blocs DiT à flux unique à utiliser.

attention_head_dim (int, par défaut 128) : Le nombre de dimensions à utiliser pour chaque tête d'attention.

num_attention_heads (int, par défaut 24) : Le nombre de têtes d'attention à utiliser.

joint_attention_dim (int, par défaut 4096) : Le nombre de dimensions à utiliser pour l'attention conjointe (dimension d'embedding/canal de encoder_hidden_states).

axes_dims_rope (tuple[int], par défaut (16, 56, 56)) : Les dimensions à utiliser pour les embeddings positionnels rotatifs.

Le modèle Transformer introduit dans Flux, modifié pour Chroma.

Référence : https://huggingface.co/lodestones/Chroma1-HD

forward[[diffusers.ChromaTransformer2DModel.forward]]

forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, timestep: LongTensor = None, img_ids: Tensor = None, txt_ids: Tensor = None, attention_mask: Tensor = None, joint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, controlnet_block_samples = None, controlnet_single_block_samples = None, return_dict: bool = True, controlnet_blocks_repeat: bool = False)

Source

Paramètres :

hidden_states (torch.Tensor de forme (batch_size, image_sequence_length, in_channels)) : hidden_states d'entrée.

encoder_hidden_states (torch.Tensor de forme (batch_size, text_sequence_length, joint_attention_dim)) : Embeddings conditionnels (embeddings calculés à partir des conditions d'entrée, telles que les prompts) à utiliser.

timestep ( torch.LongTensor) : Utilisé pour indiquer l'étape de débruitage.

img_ids (torch.Tensor) : Identifiants de position d'image utilisés pour calculer les embeddings positionnels rotatifs.

txt_ids (torch.Tensor) : Identifiants de position du texte utilisés pour calculer les embeddings positionnels rotatifs.

attention_mask (torch.Tensor, facultatif) : Masque appliqué à encoder_hidden_states lors de l'attention.

controlnet_block_samples (list de torch.Tensor, facultatif) : Une liste de tenseurs qui, si elle est spécifiée, est ajoutée aux résidus des blocs de transformeur.

controlnet_single_block_samples (list de torch.Tensor, facultatif) : Une liste de tenseurs qui, si elle est spécifiée, est ajoutée aux résidus des blocs de transformeur individuels.

controlnet_blocks_repeat (bool, facultatif, par défaut False) : Indique s'il faut répéter les échantillons du bloc controlnet sur tous les blocs transformer.

joint_attention_kwargs (dict, facultatif) : Un dictionnaire de kwargs qui, s'il est spécifié, est transmis à l'AttentionProcessor tel que défini sous self.processor dans diffusers.models.attention_processor.

return_dict (bool, facultatif, par défaut True) : Indique s'il faut retourner un ~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput plutôt qu'un simple tuple.

Retourne :

Si return_dict est True, un ~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput est renvoyé, sinon un tuple dont le premier élément est le tenseur d'échantillon.

La méthode forward du FluxTransformer2DModel.