diffusers/main/tr/api/loaders/transformer_sd3.md

SD3Transformer2D

Bu sınıf, ağırlıkları yalnızca SD3Transformer2DModel içine yüklerken kullanışlıdır. Ağırlıkları metin kodlayıcıya veya metin kodlayıcı ile SD3Transformer2DModel içine yüklemeniz gerekiyorsa, bunun yerine SD3LoraLoaderMixin sınıfına bakın.

SD3Transformer2DLoadersMixin sınıfı şu anda yalnızca IP-Adapter ağırlıklarını yükler, ancak gelecekte ağırlıkları kaydetmek ve LoRA'ları yüklemek için kullanılacaktır.

LoRA ağırlıklarının nasıl yükleneceğini öğrenmek için LoRA yükleme kılavuzuna bakın.

SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]]

diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]]

diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin()

Kaynak

IP-Adapters ve LoRA katmanlarını [SD3Transformer2DModel] içine yükleyin.

_load_ip_adapter_weights[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin._load_ip_adapter_weights]]

_load_ip_adapter_weights(state_dict: dict, low_cpu_mem_usage: bool = True)

Kaynak

Parametreler:

state_dict (Dict) : "ip_adapter" anahtarına sahip durum sözlüğü, dikkat işleyicileri için parametreleri ve "image_proj" anahtarına sahip durum sözlüğü, görüntü projeksiyon ağı için parametreleri içerir.

low_cpu_mem_usage (bool, isteğe bağlı, varsayılan olarak PyTorch sürümü >= 1.9.0 ise True, aksi halde False) : Ağırlıkları başlatmadan yalnızca önceden eğitilmiş ağırlıkları yükleyerek model yüklemesini hızlandırır. Bu, model yüklenirken (tepe bellek dahil) CPU belleğinde model boyutunun 1 katından fazlasını kullanmamaya da çalışır. Yalnızca PyTorch >= 1.9.0 için desteklenir. PyTorch'un daha eski bir sürümünü kullanıyorsanız, bu argümanı True olarak ayarlamak bir hata verecektir.

IP-Adapter dikkat işleyicilerini, görüntü projeksiyonunu ayarlar ve state_dict yükler.