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# CogView4Transformer2DModel

Un modèle Diffusion Transformer pour des données 2D issu de [CogView4]()

Le modèle peut être chargé à l'aide du fragment de code suivant.

```python
from diffusers import CogView4Transformer2DModel
transformer = CogView4Transformer2DModel.from_pretrained("THUDM/CogView4-6B", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
```

## CogView4Transformer2DModel[[diffusers.CogView4Transformer2DModel]]

#### diffusers.CogView4Transformer2DModel[[diffusers.CogView4Transformer2DModel]]

```python
diffusers.CogView4Transformer2DModel(patch_size: int = 2, in_channels: int = 16, out_channels: int = 16, num_layers: int = 30, attention_head_dim: int = 40, num_attention_heads: int = 64, text_embed_dim: int = 4096, time_embed_dim: int = 512, condition_dim: int = 256, pos_embed_max_size: int = 128, sample_size: int = 128, rope_axes_dim: tuple[int, int] = (256, 256))
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_cogview4.py#L617)

**Paramètres :**

patch_size (`int`, par défaut `2`) : La taille des patches à utiliser dans la couche d'encodage de patches.
in_channels (`int`, par défaut `16`) : Le nombre de canaux dans l'entrée.

num_layers (`int`, par défaut `30`) : Le nombre de blocs Transformer à utiliser.
attention_head_dim (`int`, par défaut `40`) : Le nombre de canaux dans chaque tête.
num_attention_heads (`int`, par défaut `64`) : Le nombre de têtes à utiliser pour l'attention multi-têtes.
out_channels (`int`, par défaut `16`) : Le nombre de canaux dans la sortie.

text_embed_dim (`int`, par défaut `4096`) : Dimension d'entrée des embeddings de texte issus de l'encodeur de texte.

time_embed_dim (`int`, par défaut `512`) : Dimension de sortie des embeddings de pas de temps.

condition_dim (`int`, par défaut `256`) : La dimension d'incorporation des conditions de résolution de style SDXL en entrée (original_size, target_size, crop_coords).

pos_embed_max_size (`int`, par défaut `128`) : La résolution maximale des embeddings positionnels, à partir de laquelle des tranches de forme `H x W` sont extraites et ajoutées aux latents patchés en entrée, où `H` et `W` sont respectivement la hauteur et la largeur des latents. Une valeur de 128 signifie que la hauteur et la largeur maximales prises en charge pour la génération d’images sont `128 * vae_scale_factor * patch_size => 128 * 8 * 2 => 2048`.

sample_size (`int`, par défaut `128`) : La résolution de base des latents d'entrée. Si la hauteur/largeur n'est pas fournie lors de la génération, cette valeur est utilisée pour déterminer la résolution comme `sample_size * vae_scale_factor => 128 * 8 => 1024`

#### forward[[diffusers.CogView4Transformer2DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor, timestep: LongTensor, original_size: Tensor, target_size: Tensor, crop_coords: Tensor, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, return_dict: bool = True, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_rotary_emb: tuple[torch.Tensor, torch.Tensor] | list[tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]] | None = None)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_cogview4.py#L704)

**Paramètres :**

hidden_states (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, in_channels, height, width)`) : `hidden_states` en entrée.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_len, embed_dims)`) : 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.

original_size (`torch.Tensor`) : Conditionnement sur la taille d'image d'origine.
target_size (`torch.Tensor`) : Conditionnement de la taille de l'image cible.

crop_coords (`torch.Tensor`) : Coordonnées de recadrage conditionnelles.
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](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

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

attention_mask (`torch.Tensor`, *facultatif*) : Masque appliqué aux scores d'attention.
image_rotary_emb (`tuple` de `torch.Tensor`, *facultatif*) : Incrustations positionnelles rotatives précalculées.
**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 [CogView4Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/fr/api/models/cogview4_transformer2d#diffusers.CogView4Transformer2DModel).
## 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)
```

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

**Paramètres :**

sample (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, height, width)` ou `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)` si [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/fr/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) est discret) : Les états cachés en sortie, conditionnés par l'entrée `encoder_hidden_states`. Si discret, renvoie les distributions de probabilité pour les pixels latents non bruités.

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

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	# CogView4Transformer2DModel

	Un modèle Diffusion Transformer pour des données 2D issu de [CogView4]()

	Le modèle peut être chargé à l'aide du fragment de code suivant.

	```python
	from diffusers import CogView4Transformer2DModel

	transformer = CogView4Transformer2DModel.from_pretrained("THUDM/CogView4-6B", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
	```

	## CogView4Transformer2DModel[[diffusers.CogView4Transformer2DModel]]

	#### diffusers.CogView4Transformer2DModel[[diffusers.CogView4Transformer2DModel]]

	```python
	diffusers.CogView4Transformer2DModel(patch_size: int = 2, in_channels: int = 16, out_channels: int = 16, num_layers: int = 30, attention_head_dim: int = 40, num_attention_heads: int = 64, text_embed_dim: int = 4096, time_embed_dim: int = 512, condition_dim: int = 256, pos_embed_max_size: int = 128, sample_size: int = 128, rope_axes_dim: tuple[int, int] = (256, 256))
	```

	[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_cogview4.py#L617)

	Paramètres :

	patch_size (`int`, par défaut `2`) : La taille des patches à utiliser dans la couche d'encodage de patches.

	in_channels (`int`, par défaut `16`) : Le nombre de canaux dans l'entrée.

	num_layers (`int`, par défaut `30`) : Le nombre de blocs Transformer à utiliser.

	attention_head_dim (`int`, par défaut `40`) : Le nombre de canaux dans chaque tête.

	num_attention_heads (`int`, par défaut `64`) : Le nombre de têtes à utiliser pour l'attention multi-têtes.

	out_channels (`int`, par défaut `16`) : Le nombre de canaux dans la sortie.

	text_embed_dim (`int`, par défaut `4096`) : Dimension d'entrée des embeddings de texte issus de l'encodeur de texte.

	time_embed_dim (`int`, par défaut `512`) : Dimension de sortie des embeddings de pas de temps.

	condition_dim (`int`, par défaut `256`) : La dimension d'incorporation des conditions de résolution de style SDXL en entrée (original_size, target_size, crop_coords).

	pos_embed_max_size (`int`, par défaut `128`) : La résolution maximale des embeddings positionnels, à partir de laquelle des tranches de forme `H x W` sont extraites et ajoutées aux latents patchés en entrée, où `H` et `W` sont respectivement la hauteur et la largeur des latents. Une valeur de 128 signifie que la hauteur et la largeur maximales prises en charge pour la génération d’images sont `128 * vae_scale_factor * patch_size => 128 * 8 * 2 => 2048`.

	sample_size (`int`, par défaut `128`) : La résolution de base des latents d'entrée. Si la hauteur/largeur n'est pas fournie lors de la génération, cette valeur est utilisée pour déterminer la résolution comme `sample_size * vae_scale_factor => 128 * 8 => 1024`

	#### forward[[diffusers.CogView4Transformer2DModel.forward]]

	```python
	forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor, timestep: LongTensor, original_size: Tensor, target_size: Tensor, crop_coords: Tensor, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] \| None = None, return_dict: bool = True, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_rotary_emb: tuple[torch.Tensor, torch.Tensor] \| list[tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]] \| None = None)
	```

	[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_cogview4.py#L704)

	Paramètres :

	hidden_states (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, in_channels, height, width)`) : `hidden_states` en entrée.

	encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_len, embed_dims)`) : 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.

	original_size (`torch.Tensor`) : Conditionnement sur la taille d'image d'origine.

	target_size (`torch.Tensor`) : Conditionnement de la taille de l'image cible.

	crop_coords (`torch.Tensor`) : Coordonnées de recadrage conditionnelles.

	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](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

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

	attention_mask (`torch.Tensor`, facultatif) : Masque appliqué aux scores d'attention.

	image_rotary_emb (`tuple` de `torch.Tensor`, facultatif) : Incrustations positionnelles rotatives précalculées.

	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 [CogView4Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/fr/api/models/cogview4_transformer2d#diffusers.CogView4Transformer2DModel).

	## 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)
	```

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

	Paramètres :

	sample (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, height, width)` ou `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)` si [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/fr/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) est discret) : Les états cachés en sortie, conditionnés par l'entrée `encoder_hidden_states`. Si discret, renvoie les distributions de probabilité pour les pixels latents non bruités.

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