Buckets:
| # BriaTransformer2DModel | |
| [Bria](https://huggingface.co/briaai)による修正版のflux Transformerモデルです。 | |
| ## BriaTransformer2DModel[[diffusers.BriaTransformer2DModel]] | |
| #### diffusers.BriaTransformer2DModel[[diffusers.BriaTransformer2DModel]] | |
| ```python | |
| diffusers.BriaTransformer2DModel(patch_size: int = 1, in_channels: int = 64, num_layers: int = 19, num_single_layers: int = 38, attention_head_dim: int = 128, num_attention_heads: int = 24, joint_attention_dim: int = 4096, pooled_projection_dim: int = None, guidance_embeds: bool = False, axes_dims_rope: list[int] = [16, 56, 56], rope_theta = 10000, time_theta = 10000) | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_bria.py#L504) | |
| **パラメータ:** | |
| patch_size (`int`) : 入力データを小さなパッチに変換するためのパッチサイズ。 | |
| in_channels (`int`、*optional*、デフォルトは 16) : 入力におけるチャネル数。 | |
| num_layers (`int`、*optional*、デフォルトは 18) : 使用する MMDiT ブロックの層数。 | |
| num_single_layers (`int`, *optional*, デフォルトは 18) : 使用する単一 DiT ブロックの層数。 | |
| attention_head_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 64) : 各ヘッドのチャネル数。 | |
| num_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは 18) : マルチヘッドアテンションで使用するヘッド数。 | |
| joint_attention_dim (`int`, *任意*) : 使用する`encoder_hidden_states`の次元数。 | |
| pooled_projection_dim (`int`) : `pooled_projections`を投影する際に使用する次元数。 | |
| guidance_embeds (`bool`、デフォルトは False) : ガイダンス埋め込みを使用するかどうか。 | |
| Flux で導入された Transformer モデル。FluxPipeline をベースに、いくつかの変更を加えたものです: | |
| - プールの埋め込みはありません | |
| - プロンプトにはゼロパディングを使用します | |
| - これは蒸留版ではないため、ガイダンス埋め込みはありません | |
| 参考: https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-labs/ | |
| #### forward[[diffusers.BriaTransformer2DModel.forward]] | |
| ```python | |
| forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, pooled_projections: Tensor = None, timestep: LongTensor = None, img_ids: Tensor = None, txt_ids: Tensor = None, guidance: Tensor = None, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, return_dict: bool = True, controlnet_block_samples = None, controlnet_single_block_samples = None) | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_bria.py#L582) | |
| **パラメータ:** | |
| hidden_states (`torch.FloatTensor`、shape `(batch size, channel, height, width)`) : 入力 `hidden_states`。 | |
| encoder_hidden_states (`torch.FloatTensor`、shape `(batch size, sequence_len, embed_dims)`) : 使用する条件埋め込み（プロンプトなどの入力条件から計算される埋め込み）。 | |
| pooled_projections (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, projection_dim)`) : 入力条件の埋め込みから投影された埋め込み。 | |
| timestep ( `torch.LongTensor`) : デノイジングステップを示すために使用されます。 | |
| img_ids (`torch.Tensor`) : 回転位置埋め込みを計算するために使用される画像の位置 ID。 | |
| txt_ids (`torch.Tensor`) : 回転位置埋め込みを計算するために使用されるテキストの位置 ID。 | |
| guidance (`torch.Tensor`, *任意*) : モデルのガイダンス蒸留版に使用されるガイダンススケール埋め込み。 | |
| controlnet_block_samples (`list` of `torch.Tensor`, *optional*) : 指定された場合、transformer ブロックの残差に追加されるテンソルのリスト。 | |
| controlnet_single_block_samples (`list` of `torch.Tensor`, *optional*) : 指定された場合、単一の Transformer ブロックの残差に追加されるテンソルのリスト。 | |
| attention_kwargs (`dict`, *任意*) : 指定された場合、[diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py) の `self.processor` で定義されている `AttentionProcessor` に渡される kwargs の辞書です。 | |
| return_dict (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput`を返すかどうか。 | |
| **戻り値:** | |
| `return_dict` が True の場合、`~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` が返され、それ以外の場合は、最初の要素がサンプルテンソルである `tuple` が返されます。 | |
| [BriaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/bria_transformer#diffusers.BriaTransformer2DModel)のforwardメソッド。 | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.85 kB
- Xet hash:
- 4fb7573d987ddd9798526902e803869754361ad353c2a8041a55ac346ab8ab03
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.