Buckets:
| # Normalizasyon katmanları | |
| 🤗 Diffusers'ta çeşitli modelleri desteklemek için özelleştirilmiş normalizasyon katmanları. | |
| ## AdaLayerNorm[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm]] | |
| #### diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm]] | |
| ```python | |
| 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](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L27) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero(embedding_dim: int, num_embeddings: int | None = None, norm_type = 'layer_norm', bias = True) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L130) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle(embedding_dim: int, use_additional_conditions: bool = False) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L235) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm(embedding_dim: int, out_dim: int, num_groups: int, act_fn: str | None = None, eps: float = 1e-05) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L269) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous(embedding_dim: int, conditioning_embedding_dim: int, elementwise_affine = True, eps = 1e-05, bias = True, norm_type = 'layer_norm') | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L307) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.RMSNorm(dim, eps: float, elementwise_affine: bool = True, bias: bool = False) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L510) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm(dim) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L601) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| 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](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L354) | |
| ## SD35AdaLayerNormZeroX[[diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX]] | |
| #### diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX[[diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX(embedding_dim: int, norm_type: str = 'layer_norm', bias: bool = True) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L96) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle(embedding_dim: int, norm_type = 'layer_norm', bias = True) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L173) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero(embedding_dim: int, norm_eps: float, norm_elementwise_affine: bool) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L205) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.LpNorm(p: int = 2, dim: int = -1, eps: float = 1e-12) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L621) | |
| ## CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]] | |
| #### diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage(embedding_dim: int, dim: int) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L403) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero(conditioning_dim: int, embedding_dim: int, elementwise_affine: bool = True, eps: float = 1e-05, bias: bool = True) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L448) | |
| ## MochiRMSNormZero[[diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero]] | |
| #### diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero[[diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero(embedding_dim: int, hidden_dim: int, eps: float = 1e-05, elementwise_affine: bool = False) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L88) | |
| **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]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm(dim, eps: float, elementwise_affine: bool = True) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L573) | |
Xet Storage Details
- Size:
- 10.9 kB
- Xet hash:
- 448703ab73960fd0b9c98d3b59235e07bba14587926e8bb78d8fdcd147bf6bdb
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.