Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files

xet

hf-doc-build/doc / diffusers /main /vi /api /models /ovisimage_transformer2d.md

mishig

3 days ago

preview code

download

raw

4.22 kB

# OvisImageTransformer2DModel

Mô hình có thể được tải bằng đoạn mã sau.

```python
from diffusers import OvisImageTransformer2DModel
transformer = OvisImageTransformer2DModel.from_pretrained("AIDC-AI/Ovis-Image-7B", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
```

## OvisImageTransformer2DModel[[diffusers.OvisImageTransformer2DModel]]

#### diffusers.OvisImageTransformer2DModel[[diffusers.OvisImageTransformer2DModel]]

```python
diffusers.OvisImageTransformer2DModel(patch_size: int = 1, in_channels: int = 64, out_channels: int | None = 64, num_layers: int = 6, num_single_layers: int = 27, attention_head_dim: int = 128, num_attention_heads: int = 24, joint_attention_dim: int = 2048, axes_dims_rope: tuple[int, int, int] = (16, 56, 56))
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_ovis_image.py#L384)

**Tham số:**

patch_size (`int`, mặc định là `1`) : Kích thước patch để chuyển dữ liệu đầu vào thành các patch nhỏ.
in_channels (`int`, mặc định là `64`) : Số lượng kênh trong đầu vào.

out_channels (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `None`) : Số lượng kênh trong đầu ra. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là `in_channels`.

num_layers (`int`, mặc định là `6`) : Số lượng lớp của các khối DiT dual stream cần sử dụng.
num_single_layers (`int`, mặc định là `27`) : Số lượng lớp của các khối DiT single stream cần sử dụng.
attention_head_dim (`int`, mặc định là `128`) : Số chiều được sử dụng cho mỗi đầu chú ý.
num_attention_heads (`int`, mặc định là `24`) : Số lượng đầu chú ý (attention heads) cần sử dụng.
joint_attention_dim (`int`, mặc định là `2048`) : Số chiều được sử dụng cho chú ý liên hợp (chiều nhúng/kênh của `encoder_hidden_states`).
axes_dims_rope (`tuple[int]`, mặc định là `(16, 56, 56)`) : Các kích thước cần sử dụng cho các nhúng vị trí quay (rotary positional embeddings).
Mô hình Transformer được giới thiệu trong Ovis-Image.
Tham khảo: https://github.com/AIDC-AI/Ovis-Image
#### forward[[diffusers.OvisImageTransformer2DModel.forward]]
```python
forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, timestep: LongTensor = None, img_ids: Tensor = None, txt_ids: Tensor = None, joint_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_ovis_image.py#L476)
**Tham số:**
hidden_states (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, image_sequence_length, in_channels)`) : `hidden_states` đầu vào.

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

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

img_ids : (`torch.Tensor`): Các id vị trí cho các token hình ảnh.
txt_ids (`torch.Tensor`) : Các id vị trí cho các token văn bản.

joint_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:**

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 [OvisImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/ovisimage_transformer2d#diffusers.OvisImageTransformer2DModel).

Xet Storage Details

Size:: 4.22 kB
Xet hash:: af1fc6196ba0bd65d6631a0bb9ea94c9be96428454c14f80ec816fe2b8f22bce

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

	# OvisImageTransformer2DModel

	Mô hình có thể được tải bằng đoạn mã sau.

	```python
	from diffusers import OvisImageTransformer2DModel

	transformer = OvisImageTransformer2DModel.from_pretrained("AIDC-AI/Ovis-Image-7B", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
	```

	## OvisImageTransformer2DModel[[diffusers.OvisImageTransformer2DModel]]

	#### diffusers.OvisImageTransformer2DModel[[diffusers.OvisImageTransformer2DModel]]

	```python
	diffusers.OvisImageTransformer2DModel(patch_size: int = 1, in_channels: int = 64, out_channels: int \| None = 64, num_layers: int = 6, num_single_layers: int = 27, attention_head_dim: int = 128, num_attention_heads: int = 24, joint_attention_dim: int = 2048, axes_dims_rope: tuple[int, int, int] = (16, 56, 56))
	```

	[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_ovis_image.py#L384)

	Tham số:

	patch_size (`int`, mặc định là `1`) : Kích thước patch để chuyển dữ liệu đầu vào thành các patch nhỏ.

	in_channels (`int`, mặc định là `64`) : Số lượng kênh trong đầu vào.

	out_channels (`int`, tuỳ chọn, mặc định là `None`) : Số lượng kênh trong đầu ra. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là `in_channels`.

	num_layers (`int`, mặc định là `6`) : Số lượng lớp của các khối DiT dual stream cần sử dụng.

	num_single_layers (`int`, mặc định là `27`) : Số lượng lớp của các khối DiT single stream cần sử dụng.

	attention_head_dim (`int`, mặc định là `128`) : Số chiều được sử dụng cho mỗi đầu chú ý.

	num_attention_heads (`int`, mặc định là `24`) : Số lượng đầu chú ý (attention heads) cần sử dụng.

	joint_attention_dim (`int`, mặc định là `2048`) : Số chiều được sử dụng cho chú ý liên hợp (chiều nhúng/kênh của `encoder_hidden_states`).

	axes_dims_rope (`tuple[int]`, mặc định là `(16, 56, 56)`) : Các kích thước cần sử dụng cho các nhúng vị trí quay (rotary positional embeddings).

	Mô hình Transformer được giới thiệu trong Ovis-Image.

	Tham khảo: https://github.com/AIDC-AI/Ovis-Image

	#### forward[[diffusers.OvisImageTransformer2DModel.forward]]

	```python
	forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, timestep: LongTensor = None, img_ids: Tensor = None, txt_ids: Tensor = None, joint_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_ovis_image.py#L476)

	Tham số:

	hidden_states (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, image_sequence_length, in_channels)`) : `hidden_states` đầu vào.

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

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

	img_ids : (`torch.Tensor`): Các id vị trí cho các token hình ảnh.

	txt_ids (`torch.Tensor`) : Các id vị trí cho các token văn bản.

	joint_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:

	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 [OvisImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/vi/api/models/ovisimage_transformer2d#diffusers.OvisImageTransformer2DModel).