Buckets:
| # Các lớp chuẩn hóa | |
| Các lớp chuẩn hóa tùy chỉnh để hỗ trợ nhiều mô hình khác nhau trong 🤗 Diffusers. | |
| ## 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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L27) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước của mỗi vector nhúng. | |
| num_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*) : Kích thước của từ điển nhúng. | |
| output_dim (`int`, *tùy chọn*) -- | |
| norm_elementwise_affine (`bool`, mặc định là `False) -- | |
| norm_eps (`bool`, mặc định là `False`) -- | |
| chunk_dim (`int`, mặc định là `0`) -- | |
| Tầng chuẩn hóa được sửa đổi để tích hợp các nhúng bước thời gian. | |
| ## 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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L130) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước của mỗi vector nhúng. | |
| num_embeddings (`int`) : Kích thước của từ điển embeddings. | |
| Tầng chuẩn hóa thích ứng chuẩn hóa lớp không (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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L235) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước của mỗi vector nhúng. | |
| use_additional_conditions (`bool`) : Có sử dụng các điều kiện bổ sung cho việc chuẩn hóa hay không. | |
| Tầng chuẩn hóa thích ứng chuẩn hóa lớp đơn (adaLN-single). | |
| Như đã đề xuất trong PixArt-Alpha (xem: https://huggingface.co/papers/2310.00426; Mục 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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L269) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước của mỗi vector nhúng. | |
| num_embeddings (`int`) : Kích thước của từ điển embeddings. | |
| num_groups (`int`) : Số nhóm để tách các kênh thành. | |
| act_fn (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `None`) : Hàm kích hoạt cần sử dụng. | |
| eps (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1e-5`) : Giá trị epsilon được sử dụng để đảm bảo ổn định số. | |
| Tầng GroupNorm được sửa đổi để tích hợp các nhúng bước thời gian. | |
| ## 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') | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L307) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước embedding cần sử dụng trong quá trình chiếu (projection). | |
| conditioning_embedding_dim (`int`) : Kích thước của điều kiện đầu vào. | |
| elementwise_affine (`bool`, defaults to `True`) : Boolean flag to denote if affine transformation should be applied. | |
| eps (`float`, mặc định là 1e-5) : Hệ số epsilon. | |
| bias (`bias`, mặc định là `True`) : Cờ Boolean để chỉ định có nên sử dụng bias hay không. | |
| norm_type (`str`, mặc định là `"layer_norm"`) : Lớp chuẩn hóa cần sử dụng. Các giá trị được hỗ trợ: "layer_norm", "rms_norm". | |
| Tầng chuẩn hóa thích ứng với một tầng chuẩn hóa (layer_norm hoặc rms_norm). | |
| ## 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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L472) | |
| **Tham số:** | |
| dim (`int`) : Số chiều cần sử dụng cho `weights`. Chỉ có hiệu lực khi `elementwise_affine` là True. | |
| eps (`float`) : Giá trị nhỏ được sử dụng khi tính nghịch đảo của căn bậc hai. | |
| elementwise_affine (`bool`, defaults to `True`) : Boolean flag to denote if affine transformation should be applied. | |
| bias (`bool`, mặc định là False) : Nếu cũng huấn luyện tham số `bias`. | |
| RMS Norm được giới thiệu trong https://huggingface.co/papers/1910.07467 bởi Zhang et al. | |
| ## GlobalResponseNorm[[diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm]] | |
| #### diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm[[diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm(dim) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L563) | |
| **Tham số:** | |
| dim (`int`) : Số chiều cần sử dụng cho `gamma` và `beta`. | |
| Chuẩn hóa phản hồi toàn cục như được giới thiệu trong ConvNeXt-v2 (https://huggingface.co/papers/2301.00808). | |
| ## 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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L96) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước của mỗi vector nhúng. | |
| num_embeddings (`int`) : Kích thước của từ điển embeddings. | |
| Tầng chuẩn hóa thích ứng chuẩn hóa lớp không (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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L173) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước của mỗi vector nhúng. | |
| num_embeddings (`int`) : Kích thước của từ điển embeddings. | |
| Tầng chuẩn hóa thích ứng chuẩn hóa lớp không (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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L205) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước của mỗi vector nhúng. | |
| Tầng chuẩn hóa chuẩn RMS thích ứng bằng không. | |
| ## 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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L583) | |
| ## CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]] | |
| #### diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage(embedding_dim: int, dim: int) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L403) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước của mỗi vector nhúng. | |
| num_embeddings (`int`) : Kích thước của từ điển embeddings. | |
| Tầng chuẩn hóa thích ứng chuẩn hóa lớp không (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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L88) | |
| **Tham số:** | |
| embedding_dim (`int`) : Kích thước của mỗi vector nhúng. | |
| Adaptive RMS Norm được sử dụng trong Mochi. | |
| ## 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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L535) | |
Xet Storage Details
- Size:
- 11.3 kB
- Xet hash:
- effd574398f69e1ee25f05dde75fbabc4f190b9936ce6b2380fd13fd0259f58e
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.