Buckets:
| # SD3Transformer2D | |
| Bu sınıf, ağırlıkları yalnızca [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel) içine *yüklerken* kullanışlıdır. Ağırlıkları metin kodlayıcıya veya metin kodlayıcı ile SD3Transformer2DModel içine yüklemeniz gerekiyorsa, bunun yerine [`SD3LoraLoaderMixin`](lora#diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin) sınıfına bakın. | |
| `SD3Transformer2DLoadersMixin` sınıfı şu anda yalnızca IP-Adapter ağırlıklarını yükler, ancak gelecekte ağırlıkları kaydetmek ve LoRA'ları yüklemek için kullanılacaktır. | |
| > [!TIP] | |
| > LoRA ağırlıklarının nasıl yükleneceğini öğrenmek için [LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference) yükleme kılavuzuna bakın. | |
| ## SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]] | |
| #### diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]] | |
| ```python | |
| diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin() | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L27) | |
| IP-Adapters ve LoRA katmanlarını `[SD3Transformer2DModel]` içine yükleyin. | |
| #### _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) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L157) | |
| **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. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.39 kB
- Xet hash:
- 6672f3d72eb34733117ca51cc7158de465d8cdf2b47f533ea97a0bd2154d6993
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.