diffusers/main/ru/api/models/transformer_joyimage.md

JoyImageEditTransformer3DModel

Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода.

from diffusers import JoyImageEditTransformer3DModel

transformer = JoyImageEditTransformer3DModel.from_pretrained("jdopensource/JoyAI-Image-Edit-Diffusers", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)

JoyImageEditTransformer3DModel[[diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel]]

diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel[[diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel]]

diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel(patch_size: list = [1, 2, 2], in_channels: int = 16, out_channels: int | None = None, hidden_size: int = 3072, num_attention_heads: int = 24, text_dim: int = 4096, mlp_width_ratio: float = 4.0, num_layers: int = 20, rope_dim_list: list[int] = [16, 56, 56], rope_type: str = 'rope', theta: int = 256)

Источник

Модель JoyImage Transformer для генерации и редактирования изображений.

Архитектура DiT с двумя потоками, использующая условные эмбеддинги в стиле WAN и собственные вращательные позиционные эмбеддинги.

forward[[diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel.forward]]

forward(hidden_states: Tensor, timestep: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, return_dict: bool = True)

Источник

Параметры:

hidden_states (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, num_frames, height, width) или (batch_size, num_items, num_channels, num_frames, height, width)) : входные hidden_states.

timestep (torch.LongTensor) : Используется для указания шага денойзинга.

encoder_hidden_states (torch.Tensor, необязательный) : Условные эмбеддинги (эмбеддинги, вычисленные на основе входных условий, таких как промпты), которые следует использовать.

return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) : Возвращать ли ~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput 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 JoyImageEditTransformer3DModel.

Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]]

diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]]

diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput(sample: torch.Tensor)

Источник

Параметры:

sample (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, height, width) или (batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels), если Transformer2DModel дискретный): выходные скрытые состояния, обусловленные входом encoder_hidden_states. Если модель дискретная, возвращает распределения вероятностей для ненашумленных латентных пикселей.

Вывод Transformer2DModel.