Buckets:
| # JoyImageEditTransformer3DModel | |
| Model, aşağıdaki kod parçasıyla yüklenebilir. | |
| ```python | |
| 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]] | |
| ```python | |
| 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 = [16, 56, 56], rope_type: str = 'rope', theta: int = 256) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_joyimage.py#L372) | |
| Görsel oluşturma/düzenleme için JoyImage Transformer modeli. | |
| WAN tarzı koşullama gömme ve özel döner konum gömme içeren çift akışlı DiT mimarisi. | |
| #### forward[[diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel.forward]] | |
| ```python | |
| forward(hidden_states: Tensor, timestep: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_joyimage.py#L522) | |
| **Parametreler:** | |
| hidden_states (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)` veya `(batch_size, num_items, num_channels, num_frames, height, width)`) : Girdi `hidden_states`. | |
| timestep (`torch.LongTensor`) : Gürültü azaltma adımını belirtmek için kullanılır. | |
| encoder_hidden_states (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Kullanılacak koşullu gömlemeler (giriş koşullarından, örneğin istemlerden hesaplanan gömlemeler). | |
| return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` döndürülüp döndürülmediğini belirtir. | |
| **Dönüş:** | |
| `return_dict` True ise, `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` döndürülür, aksi takdirde ilk öğesi örnek tensörü olan bir `tuple` döndürülür. | |
| [JoyImageEditTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/transformer_joyimage#diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel) ileri yöntemi. | |
| ## Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]] | |
| #### diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput(sample: torch.Tensor) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L21) | |
| **Parametreler:** | |
| sample (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, height, width)` veya [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) ayrık (discrete) ise `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)`) : `encoder_hidden_states` girdisine koşullu gizli durum (hidden states) çıktısı. Ayrık (discrete) ise, gürültüsü olmayan (unnoised) gizli (latent) pikseller için olasılık dağılımlarını döndürür. | |
| [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel)'nin çıktısı. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 3.45 kB
- Xet hash:
- da3368b652350ec1f281dfefbeb07152117bf864c393665c7104d47564e03a4b
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.