Buckets:
| # SD3Transformer2D | |
| Этот класс полезен, когда *только* загружаются веса в [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel). Если вам нужно загрузить веса в текстовый энкодер или в текстовый энкодер и SD3Transformer2DModel, используйте вместо этого класс [`SD3LoraLoaderMixin`](lora#diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin). | |
| Класс `SD3Transformer2DLoadersMixin` на данный момент загружает только веса IP-Adapter, но в будущем будет использоваться для сохранения весов и загрузки LoRA. | |
| > [!TIP] | |
| > Чтобы узнать больше о том, как загрузить веса LoRA, см. руководство по загрузке [LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference). | |
| ## SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]] | |
| #### diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]] | |
| ```python | |
| diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin() | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L27) | |
| Загрузите IP-Adapters и слои LoRA в `[SD3Transformer2DModel]`. | |
| #### _load_ip_adapter_weights[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin._load_ip_adapter_weights]] | |
| ```python | |
| _load_ip_adapter_weights(state_dict: dict, low_cpu_mem_usage: bool = True) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L145) | |
| **Параметры:** | |
| state_dict (`Dict`) : Словарь состояния с ключами "ip_adapter", содержащим параметры для процессоров внимания, и "image_proj", содержащим параметры для сети проекции изображений. | |
| low_cpu_mem_usage (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`, если версия torch >= 1.9.0, иначе `False`) : Ускоряет загрузку модели, загружая только предобученные веса и не инициализируя их. Также это позволяет не использовать больше 1x размера модели в оперативной памяти (включая пиковое потребление) при загрузке модели. Поддерживается только для PyTorch >= 1.9.0. Если вы используете более старую версию PyTorch, установка этого аргумента в `True` вызовет ошибку. | |
| Устанавливает процессоры внимания IP-Adapter, проекцию изображения и загружает state_dict. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.99 kB
- Xet hash:
- d70c4c1befa25454cfb4679a26a83535704e67116f401cabf44a49a70fc4f261
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.