Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files

xet

hf-doc-build/doc / diffusers /main /vi /api /models /mochi_transformer3d.md

mishig

8 days ago

preview code

download

raw

5.42 kB

# MochiTransformer3DModel

Một mô hình Diffusion Transformer cho dữ liệu dạng video 3D đã được giới thiệu trong [Mochi-1 Preview](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview) của Genmo.

Mô hình có thể được tải bằng đoạn mã sau.

```python
from diffusers import MochiTransformer3DModel
transformer = MochiTransformer3DModel.from_pretrained("genmo/mochi-1-preview", subfolder="transformer", dtype=torch.float16).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
```

## MochiTransformer3DModel[[diffusers.MochiTransformer3DModel]]

#### diffusers.MochiTransformer3DModel[[diffusers.MochiTransformer3DModel]]

```python
diffusers.MochiTransformer3DModel(patch_size: int = 2, num_attention_heads: int = 24, attention_head_dim: int = 128, num_layers: int = 48, pooled_projection_dim: int = 1536, in_channels: int = 12, out_channels: int | None = None, qk_norm: str = 'rms_norm', text_embed_dim: int = 4096, time_embed_dim: int = 256, activation_fn: str = 'swiglu', max_sequence_length: int = 256)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L309)

**Tham số:**

patch_size (`int`, mặc định là `2`) : Kích thước của các patch được sử dụng trong lớp nhúng patch.
num_attention_heads (`int`, mặc định là `24`) : Số lượng đầu (heads) được sử dụng cho cơ chế chú ý đa đầu (multi-head attention).
attention_head_dim (`int`, mặc định là `128`) : Số lượng kênh trong mỗi head.
num_layers (`int`, mặc định là `48`) : Số lượng lớp khối Transformer cần sử dụng.

in_channels (`int`, mặc định là `12`) : Số kênh trong đầu vào.
out_channels (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `None`) : Số lượng kênh trong đầu ra.

qk_norm (`str`, mặc định là `"rms_norm"`) : Lớp chuẩn hóa cần sử dụng.

text_embed_dim (`int`, mặc định là `4096`) : Kích thước chiều đầu vào của các vector nhúng văn bản từ bộ mã hóa văn bản.

time_embed_dim (`int`, mặc định là `256`) : Kích thước chiều đầu ra của các embedding bước thời gian.

activation_fn (`str`, mặc định là `"swiglu"`) : Hàm kích hoạt được sử dụng trong feed-forward.
max_sequence_length (`int`, mặc định là `256`) : Độ dài tối đa của chuỗi mà các embedding văn bản được hỗ trợ.
Một mô hình Transformer cho dữ liệu dạng video được giới thiệu trong [Mochi](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview).
#### forward[[diffusers.MochiTransformer3DModel.forward]]
```python
forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor, timestep: LongTensor, encoder_attention_mask: Tensor, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, return_dict: bool = True)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L407)
**Tham số:**
hidden_states (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`) : `hidden_states` đầu vào.
encoder_hidden_states (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, sequence_len, embed_dims)`) : Các embeddings điều kiện (embeddings được tính từ các điều kiện đầu vào như prompts) cần sử dụng.
timestep (`torch.LongTensor`) : Dùng để chỉ bước khử nhiễu.
encoder_attention_mask (`torch.Tensor`) : Mặt nạ được áp dụng cho `encoder_hidden_states` trong quá trình chú ý.
attention_kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.
**Trả về:** `torch.Tensor`
Tensor đầu ra đã khử nhiễu có hình dạng `(batch_size, out_channels, num_frames, height, width)`.
Phương thức forward của [MochiTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/mochi_transformer3d#diffusers.MochiTransformer3DModel).
## 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L21)
**Tham số:**
sample (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, height, width)` hoặc `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)` nếu [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) là discrete) : Đầu ra của hidden states được điều kiện bởi đầu vào `encoder_hidden_states`. Nếu là discrete, trả về các phân phối xác suất cho các latent pixels chưa bị nhiễu.
Đầu ra của [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel).

Xet Storage Details

Size:: 5.42 kB
Xet hash:: 5f355b9b41a53e5b5855dd58974215ee1c2bbbee6e6e90b5e11e3a3217b62f23

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.

	# MochiTransformer3DModel

	Một mô hình Diffusion Transformer cho dữ liệu dạng video 3D đã được giới thiệu trong [Mochi-1 Preview](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview) của Genmo.

	Mô hình có thể được tải bằng đoạn mã sau.

	```python
	from diffusers import MochiTransformer3DModel

	transformer = MochiTransformer3DModel.from_pretrained("genmo/mochi-1-preview", subfolder="transformer", dtype=torch.float16).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
	```

	## MochiTransformer3DModel[[diffusers.MochiTransformer3DModel]]

	#### diffusers.MochiTransformer3DModel[[diffusers.MochiTransformer3DModel]]

	```python
	diffusers.MochiTransformer3DModel(patch_size: int = 2, num_attention_heads: int = 24, attention_head_dim: int = 128, num_layers: int = 48, pooled_projection_dim: int = 1536, in_channels: int = 12, out_channels: int \| None = None, qk_norm: str = 'rms_norm', text_embed_dim: int = 4096, time_embed_dim: int = 256, activation_fn: str = 'swiglu', max_sequence_length: int = 256)
	```

	[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L309)

	Tham số:

	patch_size (`int`, mặc định là `2`) : Kích thước của các patch được sử dụng trong lớp nhúng patch.

	num_attention_heads (`int`, mặc định là `24`) : Số lượng đầu (heads) được sử dụng cho cơ chế chú ý đa đầu (multi-head attention).

	attention_head_dim (`int`, mặc định là `128`) : Số lượng kênh trong mỗi head.

	num_layers (`int`, mặc định là `48`) : Số lượng lớp khối Transformer cần sử dụng.

	in_channels (`int`, mặc định là `12`) : Số kênh trong đầu vào.

	out_channels (`int`, tuỳ chọn, mặc định là `None`) : Số lượng kênh trong đầu ra.

	qk_norm (`str`, mặc định là `"rms_norm"`) : Lớp chuẩn hóa cần sử dụng.

	text_embed_dim (`int`, mặc định là `4096`) : Kích thước chiều đầu vào của các vector nhúng văn bản từ bộ mã hóa văn bản.

	time_embed_dim (`int`, mặc định là `256`) : Kích thước chiều đầu ra của các embedding bước thời gian.

	activation_fn (`str`, mặc định là `"swiglu"`) : Hàm kích hoạt được sử dụng trong feed-forward.

	max_sequence_length (`int`, mặc định là `256`) : Độ dài tối đa của chuỗi mà các embedding văn bản được hỗ trợ.

	Một mô hình Transformer cho dữ liệu dạng video được giới thiệu trong [Mochi](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview).

	#### forward[[diffusers.MochiTransformer3DModel.forward]]

	```python
	forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor, timestep: LongTensor, encoder_attention_mask: Tensor, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] \| None = None, return_dict: bool = True)
	```

	[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L407)

	Tham số:

	hidden_states (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`) : `hidden_states` đầu vào.

	encoder_hidden_states (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, sequence_len, embed_dims)`) : Các embeddings điều kiện (embeddings được tính từ các điều kiện đầu vào như prompts) cần sử dụng.

	timestep (`torch.LongTensor`) : Dùng để chỉ bước khử nhiễu.

	encoder_attention_mask (`torch.Tensor`) : Mặt nạ được áp dụng cho `encoder_hidden_states` trong quá trình chú ý.

	attention_kwargs (`dict`, tùy chọn) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến `AttentionProcessor` như đã định nghĩa dưới `self.processor` trong [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).

	return_dict (`bool`, tùy chọn, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

	Trả về: `torch.Tensor`

	Tensor đầu ra đã khử nhiễu có hình dạng `(batch_size, out_channels, num_frames, height, width)`.

	Phương thức forward của [MochiTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/mochi_transformer3d#diffusers.MochiTransformer3DModel).

	## 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)
	```

	[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L21)

	Tham số:

	sample (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, height, width)` hoặc `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)` nếu [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) là discrete) : Đầu ra của hidden states được điều kiện bởi đầu vào `encoder_hidden_states`. Nếu là discrete, trả về các phân phối xác suất cho các latent pixels chưa bị nhiễu.

	Đầu ra của [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel).