Buckets:
| # StableCascadeUNet | |
| [Stable Cascade パイプライン](../pipelines/stable_cascade)からの UNet モデル。 | |
| ## StableCascadeUNet[[diffusers.models.StableCascadeUNet]] | |
| #### diffusers.models.StableCascadeUNet[[diffusers.models.StableCascadeUNet]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.StableCascadeUNet(in_channels: int = 16, out_channels: int = 16, timestep_ratio_embedding_dim: int = 64, patch_size: int = 1, conditioning_dim: int = 2048, block_out_channels: tuple[int, ...] = (2048, 2048), num_attention_heads: tuple[int, ...] = (32, 32), down_num_layers_per_block: tuple[int, ...] = (8, 24), up_num_layers_per_block: tuple[int, ...] = (24, 8), down_blocks_repeat_mappers: tuple[int] | None = (1, 1), up_blocks_repeat_mappers: tuple[int] | None = (1, 1), block_types_per_layer: tuple[tuple[str]] = (('SDCascadeResBlock', 'SDCascadeTimestepBlock', 'SDCascadeAttnBlock'), ('SDCascadeResBlock', 'SDCascadeTimestepBlock', 'SDCascadeAttnBlock')), clip_text_in_channels: int | None = None, clip_text_pooled_in_channels = 1280, clip_image_in_channels: int | None = None, clip_seq = 4, effnet_in_channels: int | None = None, pixel_mapper_in_channels: int | None = None, kernel_size = 3, dropout: float | tuple[float] = (0.1, 0.1), self_attn: bool | tuple[bool] = True, timestep_conditioning_type: tuple[str, ...] = ('sca', 'crp'), switch_level: tuple[bool] | None = None) | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/unets/unet_stable_cascade.py#L136) | |
| #### forward[[diffusers.models.StableCascadeUNet.forward]] | |
| ```python | |
| forward(sample, timestep_ratio, clip_text_pooled, clip_text = None, clip_img = None, effnet = None, pixels = None, sca = None, crp = None, return_dict = True) | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/unets/unet_stable_cascade.py#L538) | |
| **パラメータ:** | |
| sample (`torch.Tensor`) : ノイズが加えられた入力サンプル。 | |
| timestep_ratio (`torch.Tensor`) : タイムステップ埋め込みを計算するために使用されるタイムステップ比率。 | |
| clip_text_pooled (`torch.Tensor`) : プールされた CLIP テキスト埋め込み。 | |
| clip_text (`torch.Tensor`, *任意*) : シーケンスレベルのCLIPテキスト埋め込み。 | |
| clip_img (`torch.Tensor`、*任意*) : CLIP の画像埋め込み。 | |
| effnet (`torch.Tensor`, *任意*) : 追加の条件付けとして使用される EfficientNet の特徴マップ。 | |
| pixels (`torch.Tensor`, *任意*) : ピクセルレベルの条件付けテンソル。`None` の場合、ゼロのテンソルが使用されます。 | |
| sca (`torch.Tensor`, *任意*) : 時間ステップ埋め込みを構築するために使用される、任意の `sca` 条件付け値。 | |
| crp (`torch.Tensor`, *任意*) : 時間ステップ埋め込みを構築するために使用される、任意の `crp` 条件付け値。 | |
| return_dict (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`StableCascadeUNetOutput`を返すかどうか。 | |
| **戻り値:** | |
| `return_dict` が True の場合、`StableCascadeUNetOutput` 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。 | |
Xet Storage Details
- Size:
- 3.24 kB
- Xet hash:
- 993eb8e2acca2de0a4965c6bc8081a872bf0a366077c44037248a7eb2d0093ac
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.