diffusers/main/tr/api/normalization.md

Normalizasyon katmanları

🤗 Diffusers'ta çeşitli modelleri desteklemek için özelleştirilmiş normalizasyon katmanları.

AdaLayerNorm[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm(embedding_dim: int, num_embeddings: int | None = None, output_dim: int | None = None, norm_elementwise_affine: bool = False, norm_eps: float = 1e-05, chunk_dim: int = 0)

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (int, isteğe bağlı) : Gömme sözlüğünün boyutu.

output_dim (int, isteğe bağlı) --

norm_elementwise_affine (bool, varsayılan olarak `False) --

norm_eps (bool, varsayılan False) --

chunk_dim (int, varsayılan 0) --

Adım (timestep) gömmelemelerini (embeddings) içerecek şekilde değiştirilen Norm katmanı.

AdaLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero(embedding_dim: int, num_embeddings: int | None = None, norm_type = 'layer_norm', bias = True)

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (int) : Gömme sözlüğünün boyutu.

Norm katmanı adaptif katman normu sıfır (adaLN-Zero).

AdaLayerNormSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle(embedding_dim: int, use_additional_conditions: bool = False)

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Her gömme vektörünün boyutu.

use_additional_conditions (bool) : Normalizasyon için ek koşulların kullanılıp kullanılmayacağı.

Norm katmanı adaptif katman normu tekli (adaLN-single).

PixArt-Alpha'da önerildiği gibi (bkz: https://huggingface.co/papers/2310.00426; Bölüm 2.3).

AdaGroupNorm[[diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm]]

diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm[[diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm]]

diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm(embedding_dim: int, out_dim: int, num_groups: int, act_fn: str | None = None, eps: float = 1e-05)

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (int) : Gömme sözlüğünün boyutu.

num_groups (int) : Kanalların ayrılacağı grup sayısı.

act_fn (str, isteğe bağlı, varsayılan None) : Kullanılacak aktivasyon fonksiyonu.

eps (float, isteğe bağlı, varsayılan 1e-5) : Sayısal kararlılık için kullanılacak epsilon değeri.

Adım (timestep) gömmelemelerini (embeddings) içerecek şekilde değiştirilen GroupNorm katmanı.

AdaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous(embedding_dim: int, conditioning_embedding_dim: int, elementwise_affine = True, eps = 1e-05, bias = True, norm_type = 'layer_norm')

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Projeksiyon sırasında kullanılacak gömme boyutu.

conditioning_embedding_dim (int) : Girdi koşulunun boyutu.

elementwise_affine (bool, varsayılan True) : Afin dönüşümün uygulanıp uygulanmayacağını belirtmek için mantıksal bayrak.

eps (float, varsayılan 1e-5) : Epsilon faktörü.

bias (bias, varsayılan olarak True) : Bias'ın kullanılıp kullanılmayacağını belirtmek için bir Boolean bayrağı.

norm_type (str, varsayılan "layer_norm") : Kullanılacak normalizasyon katmanı. Desteklenen değerler: "layer_norm", "rms_norm".

Bir norm katmanı (layer_norm veya rms_norm) içeren uyumlu normalizasyon katmanı.

RMSNorm[[diffusers.models.normalization.RMSNorm]]

diffusers.models.normalization.RMSNorm[[diffusers.models.normalization.RMSNorm]]

diffusers.models.normalization.RMSNorm(dim, eps: float, elementwise_affine: bool = True, bias: bool = False)

Kaynak

Parametreler:

dim (int) : weights için kullanılacak boyut sayısı. Yalnızca elementwise_affine True olduğunda etkilidir.

eps (float) : Karekökün tersinin hesaplanmasında kullanılacak küçük değer.

elementwise_affine (bool, varsayılan True) : Afin dönüşümün uygulanıp uygulanmayacağını belirtmek için mantıksal bayrak.

bias (bool, varsayılan olarak False) : bias parametresinin de eğitilip eğitilmeyeceği.

Zhang ve ark. tarafından https://huggingface.co/papers/1910.07467 adresinde tanıtılan RMS Norm

GlobalResponseNorm[[diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm]]

diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm[[diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm]]

diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm(dim)

Kaynak

Parametreler:

dim (int) : gamma ve beta için kullanılacak boyut sayısı.

ConvNeXt-v2'de (https://huggingface.co/papers/2301.00808) tanıtılan küresel yanıt normalizasyonu.

LuminaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous]]

diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous]]

diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous(embedding_dim: int, conditioning_embedding_dim: int, elementwise_affine = True, eps = 1e-05, bias = True, norm_type = 'layer_norm', out_dim: int | None = None)

Kaynak

SD35AdaLayerNormZeroX[[diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX]]

diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX[[diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX]]

diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX(embedding_dim: int, norm_type: str = 'layer_norm', bias: bool = True)

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (int) : Gömme sözlüğünün boyutu.

Norm katmanı adaptif katman normu sıfır (AdaLN-Zero).

AdaLayerNormZeroSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle(embedding_dim: int, norm_type = 'layer_norm', bias = True)

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (int) : Gömme sözlüğünün boyutu.

Norm katmanı adaptif katman normu sıfır (adaLN-Zero).

LuminaRMSNormZero[[diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero]]

diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero[[diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero]]

diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero(embedding_dim: int, norm_eps: float, norm_elementwise_affine: bool)

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Her gömme vektörünün boyutu.

Norm katmanı adaptif RMS normalizasyon sıfır.

LpNorm[[diffusers.models.normalization.LpNorm]]

diffusers.models.normalization.LpNorm[[diffusers.models.normalization.LpNorm]]

diffusers.models.normalization.LpNorm(p: int = 2, dim: int = -1, eps: float = 1e-12)

Kaynak

CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]]

diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]]

diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage(embedding_dim: int, dim: int)

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (int) : Gömme sözlüğünün boyutu.

Norm katmanı adaptif katman normu sıfır (adaLN-Zero).

CogVideoXLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero]]

diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero]]

diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero(conditioning_dim: int, embedding_dim: int, elementwise_affine: bool = True, eps: float = 1e-05, bias: bool = True)

Kaynak

MochiRMSNormZero[[diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero]]

diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero[[diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero]]

diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero(embedding_dim: int, hidden_dim: int, eps: float = 1e-05, elementwise_affine: bool = False)

Kaynak

Parametreler:

embedding_dim (int) : Her gömme vektörünün boyutu.

Mochi'de kullanılan Adaptif RMS Norm.

MochiRMSNorm[[diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm]]

diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm[[diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm]]

diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm(dim, eps: float, elementwise_affine: bool = True)

Kaynak