Buckets:
| # MochiTransformer3DModel | |
| Model Diffusion Transformer untuk data video 3D diperkenalkan dalam [Mochi-1 Preview](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview) oleh Genmo. | |
| Model dapat dimuat dengan potongan kode berikut. | |
| ```python | |
| from diffusers import MochiTransformer3DModel | |
| transformer = MochiTransformer3DModel.from_pretrained("genmo/mochi-1-preview", subfolder="transformer", dtype=torch.float16).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| ``` | |
| ## MochiTransformer3DModel[[diffusers.MochiTransformer3DModel]] | |
| #### diffusers.MochiTransformer3DModel[[diffusers.MochiTransformer3DModel]] | |
| ```python | |
| diffusers.MochiTransformer3DModel(patch_size: int = 2, num_attention_heads: int = 24, attention_head_dim: int = 128, num_layers: int = 48, pooled_projection_dim: int = 1536, in_channels: int = 12, out_channels: int | None = None, qk_norm: str = 'rms_norm', text_embed_dim: int = 4096, time_embed_dim: int = 256, activation_fn: str = 'swiglu', max_sequence_length: int = 256) | |
| ``` | |
| [Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L309) | |
| **Parameter:** | |
| patch_size (`int`, defaultnya `2`) : Ukuran patch yang akan digunakan di lapisan patch embedding. | |
| num_attention_heads (`int`, defaultnya `24`) : Jumlah kepala yang digunakan untuk multi-head attention. | |
| attention_head_dim (`int`, defaultnya `128`) : Jumlah channel di setiap head. | |
| num_layers (`int`, defaultnya `48`) : Jumlah lapisan blok Transformer yang akan digunakan. | |
| in_channels (`int`, defaultnya `12`) : Jumlah channel pada input. | |
| out_channels (`int`, *opsional*, defaultnya `None`) : Jumlah channel pada output. | |
| qk_norm (`str`, defaultnya `"rms_norm"`) : Lapisan normalisasi yang akan digunakan. | |
| text_embed_dim (`int`, defaultnya `4096`) : Dimensi input dari embedding teks yang berasal dari text encoder. | |
| time_embed_dim (`int`, defaultnya `256`) : Dimensi output dari embedding timestep. | |
| activation_fn (`str`, defaultnya `"swiglu"`) : Fungsi aktivasi yang digunakan dalam feed-forward. | |
| max_sequence_length (`int`, defaultnya `256`) : Panjang maksimum sekuens untuk embedding teks yang didukung. | |
| Model Transformer untuk data mirip video yang diperkenalkan dalam [Mochi](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview). | |
| #### forward[[diffusers.MochiTransformer3DModel.forward]] | |
| ```python | |
| forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor, timestep: LongTensor, encoder_attention_mask: Tensor, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L407) | |
| **Parameter:** | |
| hidden_states (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`) : Input `hidden_states`. | |
| encoder_hidden_states (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_len, embed_dims)`) : Embedding kondisional (embedding yang dihitung dari kondisi input seperti prompt) yang akan digunakan. | |
| timestep (`torch.LongTensor`) : Digunakan untuk menunjukkan langkah denoising. | |
| encoder_attention_mask (`torch.Tensor`) : Mask yang diterapkan pada `encoder_hidden_states` selama perhatian. | |
| attention_kwargs (`dict`, *opsional*) : Kamus kwargs yang jika ditentukan akan diteruskan ke `AttentionProcessor` seperti yang didefinisikan di bawah `self.processor` dalam [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py). | |
| return_dict (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengembalikan `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` alih-alih tuple biasa. | |
| **Mengembalikan:** `torch.Tensor` | |
| Tensor output yang telah didenoise dengan bentuk `(batch_size, out_channels, num_frames, height, width)`. | |
| Metode forward dari [MochiTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/id/api/models/mochi_transformer3d#diffusers.MochiTransformer3DModel). | |
| ## 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) | |
| ``` | |
| [Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L21) | |
| **Parameter:** | |
| sample (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, height, width)` atau `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)` jika [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/id/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) bersifat diskrit) : Output hidden states yang dikondisikan pada input `encoder_hidden_states`. Jika diskrit, mengembalikan distribusi probabilitas untuk piksel laten yang tidak berisik. | |
| Output dari [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/id/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel). | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.91 kB
- Xet hash:
- 37190194347c4b6b50b90987b49ba2957e8f5e38145ec60b7f76379a7796f80e
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.