Buckets:
| ## LatteTransformer3DModel | |
| Một mô hình Diffusion Transformer cho dữ liệu 3D từ [Latte](https://github.com/Vchitect/Latte). | |
| ## LatteTransformer3DModel[[diffusers.LatteTransformer3DModel]] | |
| #### diffusers.LatteTransformer3DModel[[diffusers.LatteTransformer3DModel]] | |
| ```python | |
| diffusers.LatteTransformer3DModel(num_attention_heads: int = 16, attention_head_dim: int = 88, in_channels: int | None = None, out_channels: int | None = None, num_layers: int = 1, dropout: float = 0.0, cross_attention_dim: int | None = None, attention_bias: bool = False, sample_size: int = 64, patch_size: int | None = None, activation_fn: str = 'geglu', num_embeds_ada_norm: int | None = None, norm_type: str = 'layer_norm', norm_elementwise_affine: bool = True, norm_eps: float = 1e-05, caption_channels: int = None, video_length: int = 16) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/latte_transformer_3d.py#L27) | |
| #### forward[[diffusers.LatteTransformer3DModel.forward]] | |
| ```python | |
| forward(hidden_states: Tensor, timestep: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, enable_temporal_attentions: bool = True, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/latte_transformer_3d.py#L166) | |
| **Tham số:** | |
| hidden_states (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch size, channel, num_frame, height, width)`) : `hidden_states` đầu vào. | |
| timestep ( `torch.LongTensor`, *tùy chọn*) : Dùng để chỉ bước khử nhiễu. Timestep tùy chọn được áp dụng dưới dạng embedding trong `AdaLayerNorm`. | |
| encoder_hidden_states ( `torch.FloatTensor` có shape `(batch size, sequence len, embed dims)`, *optional*) : Các embedding điều kiện cho lớp cross attention. Nếu không được cung cấp, cross-attention sẽ mặc định là self-attention. | |
| encoder_attention_mask ( `torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Mặt nạ cross-attention được áp dụng cho `encoder_hidden_states`. Hỗ trợ hai định dạng: * Mặt nạ `(batcheight, sequence_length)` True = giữ lại, False = loại bỏ. * Bias `(batcheight, 1, sequence_length)` 0 = giữ lại, -10000 = loại bỏ. Nếu `ndim == 2`: sẽ được hiểu là một mặt nạ, sau đó được chuyển đổi thành một bias nhất quán với định dạng ở trên. Bias này sẽ được cộng vào điểm cross-attention. | |
| enable_temporal_attentions : (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`): Có bật chú ý thời gian (temporal attentions) hay không. | |
| return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~models.unet_2d_condition.UNet2DConditionOutput` thay vì một tuple thông thường hay không. | |
| **Trả về:** | |
| Nếu `return_dict` là True, một `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` sẽ được trả về, ngược lại một `tuple` trong đó phần tử đầu tiên là tensor mẫu. | |
| Phương thức forward của [LatteTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/latte_transformer3d#diffusers.LatteTransformer3DModel). | |
Xet Storage Details
- Size:
- 3.27 kB
- Xet hash:
- feae4a145434fce08da396b917aa65d2cac26949fda1bb394a0c2377a949b988
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.