diffusers/v0.43.0/ru/api/normalization.md

Слои нормализации

Специализированные слои нормализации для поддержки различных моделей в 🤗 Diffusers.

AdaLayerNorm[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm]]

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)

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : размер каждого вектора эмбеддинга.

num_embeddings (int, необязательный) : Размер словаря эмбеддингов.

output_dim (int, необязательный) --

norm_elementwise_affine (bool, по умолчанию `False) --

norm_eps (bool, по умолчанию False) --

chunk_dim (int, по умолчанию 0) --

Слой нормализации изменён для включения эмбеддингов временных шагов.

AdaLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero(embedding_dim: int, num_embeddings: int | None = None, norm_type = 'layer_norm', bias = True)

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : размер каждого вектора эмбеддинга.

num_embeddings (int) : Размер словаря эмбеддингов.

Нормализующий слой адаптивная нормализация нулей (adaLN-Zero).

AdaLayerNormSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle(embedding_dim: int, use_additional_conditions: bool = False)

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : размер каждого вектора эмбеддинга.

use_additional_conditions (bool) : Использовать дополнительные условия для нормализации или нет.

Нормализующий слой адаптивная нормализация по слоям single (adaLN-single).

Как предложено в PixArt-Alpha (см.: https://huggingface.co/papers/2310.00426; раздел 2.3).

AdaGroupNorm[[diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm]]

diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm[[diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm]]

diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm(embedding_dim: int, out_dim: int, num_groups: int, act_fn: str | None = None, eps: float = 1e-05)

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : размер каждого вектора эмбеддинга.

num_embeddings (int) : Размер словаря эмбеддингов.

num_groups (int) : Количество групп, на которые разделяются каналы.

act_fn (str, необязательный, по умолчанию None) : Функция активации, которую следует использовать.

eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-5) : Значение эпсилона, используемое для численной стабильности.

Слой GroupNorm, модифицированный для включения эмбеддингов временных шагов.

AdaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous(embedding_dim: int, conditioning_embedding_dim: int, elementwise_affine = True, eps = 1e-05, bias = True, norm_type = 'layer_norm')

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : Размерность эмбеддинга, используемая при проекции.

conditioning_embedding_dim (int) : Размерность входного условия.

elementwise_affine (bool, по умолчанию True) : Булев флаг, указывающий, следует ли применять аффинное преобразование.

eps (float, по умолчанию 1e-5) : Коэффициент эпсилона.

bias (bias, по умолчанию True) : Булев флаг, указывающий, следует ли использовать смещение.

norm_type (str, по умолчанию "layer_norm") : Слой нормализации для использования. Поддерживаемые значения: "layer_norm", "rms_norm".

Слой адаптивной нормализации со слоем нормализации (layer_norm или rms_norm).

RMSNorm[[diffusers.models.normalization.RMSNorm]]

diffusers.models.normalization.RMSNorm[[diffusers.models.normalization.RMSNorm]]

diffusers.models.normalization.RMSNorm(dim, eps: float, elementwise_affine: bool = True, bias: bool = False)

Источник

Параметры:

dim (int) : Количество измерений, используемых для weights. Действует только при elementwise_affine = True.

eps (float) : Малое значение, используемое при вычислении обратной величины квадратного корня.

elementwise_affine (bool, по умолчанию True) : Булев флаг, указывающий, следует ли применять аффинное преобразование.

bias (bool, по умолчанию False) : Если также обучать параметр bias.

RMS Norm, предложенный в https://huggingface.co/papers/1910.07467 Zhang et al.

GlobalResponseNorm[[diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm]]

diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm[[diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm]]

diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm(dim)

Источник

Параметры:

dim (int) : Количество измерений, используемых для gamma и beta.

Глобальная нормализация ответа, предложенная в ConvNeXt-v2 (https://huggingface.co/papers/2301.00808).

LuminaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous]]

diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous]]

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)

Источник

SD35AdaLayerNormZeroX[[diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX]]

diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX[[diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX]]

diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX(embedding_dim: int, norm_type: str = 'layer_norm', bias: bool = True)

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : размер каждого вектора эмбеддинга.

num_embeddings (int) : Размер словаря эмбеддингов.

Нормализующий слой адаптивной нормализации нулей (AdaLN-Zero).

AdaLayerNormZeroSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle]]

diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle(embedding_dim: int, norm_type = 'layer_norm', bias = True)

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : размер каждого вектора эмбеддинга.

num_embeddings (int) : Размер словаря эмбеддингов.

Нормализующий слой адаптивная нормализация нулей (adaLN-Zero).

LuminaRMSNormZero[[diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero]]

diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero[[diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero]]

diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero(embedding_dim: int, norm_eps: float, norm_elementwise_affine: bool)

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : размер каждого вектора эмбеддинга.

Слой нормализации адаптивная RMS-нормализация ноль.

LpNorm[[diffusers.models.normalization.LpNorm]]

diffusers.models.normalization.LpNorm[[diffusers.models.normalization.LpNorm]]

diffusers.models.normalization.LpNorm(p: int = 2, dim: int = -1, eps: float = 1e-12)

Источник

CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]]

diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]]

diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage(embedding_dim: int, dim: int)

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : размер каждого вектора эмбеддинга.

num_embeddings (int) : Размер словаря эмбеддингов.

Нормализующий слой адаптивная нормализация нулей (adaLN-Zero).

CogVideoXLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero]]

diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero]]

diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero(conditioning_dim: int, embedding_dim: int, elementwise_affine: bool = True, eps: float = 1e-05, bias: bool = True)

Источник

MochiRMSNormZero[[diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero]]

diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero[[diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero]]

diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero(embedding_dim: int, hidden_dim: int, eps: float = 1e-05, elementwise_affine: bool = False)

Источник

Параметры:

embedding_dim (int) : размер каждого вектора эмбеддинга.

Адаптивная RMS Norm, используемая в Mochi.

MochiRMSNorm[[diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm]]

diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm[[diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm]]

diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm(dim, eps: float, elementwise_affine: bool = True)

Источник