Buckets:
| ## LatteTransformer3DModel | |
| Модель Diffusion Transformer для 3D-данных из [Latte](https://github.com/Vchitect/Latte). | |
| ## LatteTransformer3DModel[[diffusers.LatteTransformer3DModel]] | |
| #### diffusers.LatteTransformer3DModel[[diffusers.LatteTransformer3DModel]] | |
| ```python | |
| diffusers.LatteTransformer3DModel(num_attention_heads: int = 16, attention_head_dim: int = 88, in_channels: int | None = None, out_channels: int | None = None, num_layers: int = 1, dropout: float = 0.0, cross_attention_dim: int | None = None, attention_bias: bool = False, sample_size: int = 64, patch_size: int | None = None, activation_fn: str = 'geglu', num_embeds_ada_norm: int | None = None, norm_type: str = 'layer_norm', norm_elementwise_affine: bool = True, norm_eps: float = 1e-05, caption_channels: int = None, video_length: int = 16) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/latte_transformer_3d.py#L27) | |
| #### forward[[diffusers.LatteTransformer3DModel.forward]] | |
| ```python | |
| forward(hidden_states: Tensor, timestep: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, enable_temporal_attentions: bool = True, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/latte_transformer_3d.py#L166) | |
| **Параметры:** | |
| hidden_states (`torch.Tensor` формы `(batch size, channel, num_frame, height, width)`) : Входные `hidden_states`. | |
| timestep ( `torch.LongTensor`, *необязательный*) : Используется для указания шага денойзинга. Необязательный временной шаг, применяемый как эмбеддинг в `AdaLayerNorm`. | |
| encoder_hidden_states ( `torch.FloatTensor` формы `(batch size, sequence len, embed dims)`, *необязательный*) : Условные эмбеддинги для слоя кросс-внимания. Если не заданы, кросс-внимание по умолчанию работает как само-внимание. | |
| encoder_attention_mask ( `torch.Tensor`, *необязательный*) : Маска кросс-внимания, применяемая к `encoder_hidden_states`. Поддерживаются два формата: * Маска `(batcheight, sequence_length)` True = сохранить, False = отбросить. * Смещение `(batcheight, 1, sequence_length)` 0 = сохранить, -10000 = отбросить. Если `ndim == 2`: значение будет интерпретировано как маска, а затем преобразовано в смещение, соответствующее описанному выше формату. Это смещение будет добавлено к оценкам кросс-внимания. | |
| enable_temporal_attentions : (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`): Включает ли временное внимание. | |
| return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~models.unet_2d_condition.UNet2DConditionOutput` вместо обычного кортежа. | |
| **Возвращает:** | |
| Если `return_dict` равно True, возвращается `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput`, иначе — `tuple`, первым элементом которого является тензор выборки. | |
| Метод forward модели [LatteTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/latte_transformer3d#diffusers.LatteTransformer3DModel). | |
Xet Storage Details
- Size:
- 3.78 kB
- Xet hash:
- 13f59cd9366bcc1924b9a8ce4d2a8b9c974f5c8e09228045ee6bd12c90f91b3b
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.