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# ControlNetUnionModel

ControlNetUnionModel 是 Stable Diffusion XL 的 ControlNet 实现。

ControlNet 模型由 xinsir6 在 [ControlNetPlus](https://github.com/xinsir6/ControlNetPlus) 中提出。它支持多个条件输入，且不会增加计算量。

*我们设计了一种新架构，能够在条件文本到图像生成中支持 10 种以上的控制类型，并生成在视觉上可与 midjourney 媲美的高分辨率图像。该网络基于原始的 ControlNet 架构，我们提出了两个新模块：1. 扩展原始 ControlNet，使其能够使用相同的网络参数支持不同的图像条件。2. 在不增加计算开销的情况下支持多条件输入，这对于希望精细编辑图像的设计师尤为重要。不同的条件使用相同的条件编码器，无需增加额外的计算或参数。*

## 加载

默认情况下，[ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel) 应使用 [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained) 进行加载。

```py
from diffusers import StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline, ControlNetUnionModel
controlnet = ControlNetUnionModel.from_pretrained("xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0")
pipe = StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", controlnet=controlnet)
```

## ControlNetUnionModel[[diffusers.ControlNetUnionModel]]

#### diffusers.ControlNetUnionModel[[diffusers.ControlNetUnionModel]]

```python
diffusers.ControlNetUnionModel(in_channels: int = 4, conditioning_channels: int = 3, flip_sin_to_cos: bool = True, freq_shift: int = 0, down_block_types: tuple[str, ...] = ('CrossAttnDownBlock2D', 'CrossAttnDownBlock2D', 'CrossAttnDownBlock2D', 'DownBlock2D'), only_cross_attention: bool | tuple[bool] = False, block_out_channels: tuple[int, ...] = (320, 640, 1280, 1280), layers_per_block: int = 2, downsample_padding: int = 1, mid_block_scale_factor: float = 1, act_fn: str = 'silu', norm_num_groups: int | None = 32, norm_eps: float = 1e-05, cross_attention_dim: int = 1280, transformer_layers_per_block: int | tuple[int, ...] = 1, encoder_hid_dim: int | None = None, encoder_hid_dim_type: str | None = None, attention_head_dim: int | tuple[int, ...] = 8, num_attention_heads: int | tuple[int, ...] | None = None, use_linear_projection: bool = False, class_embed_type: str | None = None, addition_embed_type: str | None = None, addition_time_embed_dim: int | None = None, num_class_embeds: int | None = None, upcast_attention: bool = False, resnet_time_scale_shift: str = 'default', projection_class_embeddings_input_dim: int | None = None, controlnet_conditioning_channel_order: str = 'rgb', conditioning_embedding_out_channels: tuple[int, ...] | None = (48, 96, 192, 384), global_pool_conditions: bool = False, addition_embed_type_num_heads: int = 64, num_control_type: int = 6, num_trans_channel: int = 320, num_trans_head: int = 8, num_trans_layer: int = 1, num_proj_channel: int = 320)
```

[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L85)

**参数：**

in_channels (`int`，默认为 4)：输入样本的通道数。
flip_sin_to_cos (`bool`，默认为 `True`)：是否将时间嵌入中的 sin 翻转为 cos。

freq_shift (`int`，默认为 0)：应用于时间嵌入的频率偏移量。
down_block_types (`tuple[str]`，默认为 `("CrossAttnDownBlock2D", "CrossAttnDownBlock2D", "CrossAttnDownBlock2D", "DownBlock2D")`)：要使用的下采样块元组。
only_cross_attention (`bool | tuple[bool]`，默认为 `False`) --
block_out_channels (`tuple[int]`，默认为 `(320, 640, 1280, 1280)`)：每个 block 的输出通道数元组。
layers_per_block (`int`，默认为 2)：每个块中的层数。
downsample_padding (`int`，默认为 1)：用于下采样卷积的填充。

mid_block_scale_factor (`float`，默认为 1)：用于中间块的缩放因子。
act_fn (`str`，默认为 "silu")：要使用的激活函数。

norm_num_groups (`int`，*可选*，默认值为 32)：用于归一化的组数。如果为 None，则在后处理中跳过归一化和激活层。

norm_eps (`float`，默认为 1e-5)：用于归一化的 epsilon 值。
cross_attention_dim (`int`，默认为 1280)：交叉注意力特征的维度。
transformer_layers_per_block (`int` 或 `tuple[int]`，*可选*，默认为 1)：`BasicTransformerBlock` 类型 transformer 块的数量。仅对 `~models.unet_2d_blocks.CrossAttnDownBlock2D`、`~models.unet_2d_blocks.CrossAttnUpBlock2D`、`~models.unet_2d_blocks.UNetMidBlock2DCrossAttn` 有效。

encoder_hid_dim (`int`，*可选*，默认为 None)：如果定义了 `encoder_hid_dim_type`，`encoder_hidden_states` 将从 `encoder_hid_dim` 维度投影到 `cross_attention_dim`。

encoder_hid_dim_type (`str`，*可选*，默认为 `None`)：如果提供，则根据 `encoder_hid_dim_type` 将 `encoder_hidden_states` 及其他潜在嵌入下投影到维度为 `cross_attention` 的文本嵌入。
attention_head_dim (`int | tuple[int]`，默认为 8)：注意力头的维度。
use_linear_projection (`bool`，默认为 `False`) --
class_embed_type (`str`，*可选*，默认为 `None`)：要使用的类嵌入类型，最终会与时间嵌入相加。可选值包括 None、`"timestep"`、`"identity"`、`"projection"` 或 `"simple_projection"`。

addition_embed_type (`str`，*可选*，默认为 `None`)：配置一个可选的嵌入，该嵌入将与时间嵌入相加。可选值为 `None` 或 "text"。"text" 将使用 `TextTimeEmbedding` 层。

num_class_embeds (`int`，*可选*，默认值为 0)：当使用 `class_embed_type` 等于 `None` 的类别条件时，可学习嵌入矩阵的输入维度，该矩阵将被投影到 `time_embed_dim`。

upcast_attention (`bool`，默认为 `False`) --
resnet_time_scale_shift (`str`，默认为 `"default"`)：ResNet 块的时间尺度偏移配置（参见 `ResnetBlock2D`）。可选值为 `default` 或 `scale_shift`。

projection_class_embeddings_input_dim (`int`，*可选*，默认为 `None`)：当 `class_embed_type="projection"` 时，`class_labels` 输入的维度。当 `class_embed_type="projection"` 时必填。

controlnet_conditioning_channel_order (`str`，默认为 `"rgb"`)：条件图像的通道顺序。如果为 `bgr`，将转换为 `rgb`。
conditioning_embedding_out_channels (`tuple[int]`，*可选*，默认为 `(48, 96, 192, 384)`)：`conditioning_embedding` 层中每个块的输出通道数元组。

global_pool_conditions (`bool`，默认为 `False`) --

A ControlNetUnion 模型。

#### forward[[diffusers.ControlNetUnionModel.forward]]

```python
forward(sample: Tensor, timestep: typing.Union[torch.Tensor, float, int], encoder_hidden_states: Tensor, controlnet_cond: list[torch.Tensor], control_type: Tensor, control_type_idx: list[int], conditioning_scale: float | list[float] = 1.0, class_labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, timestep_cond: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, added_cond_kwargs: dict[str, torch.Tensor] | None = None, cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, from_multi: bool = False, guess_mode: bool = False, return_dict: bool = True)
```

[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L541)

**参数：**

sample (`torch.Tensor`) : 带噪声的输入张量。

timestep (`torch.Tensor | float | int`) : 用于对输入进行去噪的时间步数。

encoder_hidden_states (`torch.Tensor`) : 编码器隐藏状态。

controlnet_cond (`list[torch.Tensor]`) : 条件输入张量。
control_type (`torch.Tensor`) : 形状为 `(batch, num_control_type)` 的张量，其值为 `0` 或 `1`，具体取决于是否使用了该控制类型。

control_type_idx (`list[int]`) : `control_type` 的索引。

conditioning_scale (`float`，默认为 `1.0`)：ControlNet 输出的缩放因子。
class_labels (`torch.Tensor`，*可选*，默认为 `None`)：用于条件控制的可选类别标签。它们的嵌入将与时间步嵌入相加。

timestep_cond (`torch.Tensor`，*可选*，默认为 `None`)：用于时间步的额外条件嵌入。如果提供，这些嵌入将与通过 `self.time_embedding` 层传入的 timestep_embedding 相加，以得到最终的时间步嵌入。
attention_mask (`torch.Tensor`，*可选*，默认为 `None`)：形状为 `(batch, key_tokens)` 的注意力掩码将应用于 `encoder_hidden_states`。如果值为 `1`，则保留该掩码；如果值为 `0`，则丢弃该掩码。掩码将被转换为偏置，向对应于“丢弃”标记的注意力分数添加较大的负值。

added_cond_kwargs (`dict`) : Stable Diffusion XL UNet 的附加条件。

cross_attention_kwargs (`dict[str]`，*可选*，默认为 `None`)：一个 kwargs 字典，如果指定，将传递给 `AttnProcessor`。

from_multi (`bool`，默认为 `False`)：当从 `MultiControlNetUnionModel` 调用时，使用标准缩放。
guess_mode (`bool`，默认为 `False`)：在此模式下，即使您移除了所有提示词，ControlNet 编码器也会尽力识别输入内容。建议 `guidance_scale` 设置在 3.0 到 5.0 之间。

return_dict (`bool`，默认为 `True`)：是否返回 `~models.controlnet.ControlNetOutput` 而不是普通元组。
**返回：** `~models.controlnet.ControlNetOutput` **或** `tuple`
如果 `return_dict` 为 `True`，则返回 `~models.controlnet.ControlNetOutput`，否则返回一个元组，其中第一个元素是样本张量。

[ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel) 的前向方法。

#### from_unet[[diffusers.ControlNetUnionModel.from_unet]]

```python
from_unet(unet: UNet2DConditionModel, controlnet_conditioning_channel_order: str = 'rgb', conditioning_embedding_out_channels: tuple[int, ...] | None = (16, 32, 96, 256), load_weights_from_unet: bool = True)
```

[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L389)

**参数：**

unet (`UNet2DConditionModel`)：要复制到 [ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel) 的 UNet 模型权重。所有适用的配置选项也会一并复制。

从 [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) 实例化一个 [ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel)。

#### set_attention_slice[[diffusers.ControlNetUnionModel.set_attention_slice]]

```python
set_attention_slice(slice_size: str | int | list[int])
```

[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L476)

**参数：**

slice_size (`str` 或 `int` 或 `list(int)`，*可选*，默认为 `"auto"`)：当值为 `"auto"` 时，输入到注意力头的张量会被减半，因此注意力计算分两步进行。如果值为 `"max"`，则每次只运行一个切片，以节省最大内存。如果提供数字，则使用 `attention_head_dim // slice_size` 个切片。在这种情况下，`attention_head_dim` 必须是 `slice_size` 的倍数。
启用切片注意力计算。
启用此选项后，注意力模块会将输入张量切分为多个切片，分步计算注意力。这有助于节省部分内存，但会略微降低速度。
#### set_default_attn_processor[[diffusers.ControlNetUnionModel.set_default_attn_processor]]
```python
set_default_attn_processor()
```
[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L460)
禁用自定义注意力处理器并设置默认的注意力实现。

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	# ControlNetUnionModel

	ControlNetUnionModel 是 Stable Diffusion XL 的 ControlNet 实现。

	ControlNet 模型由 xinsir6 在 [ControlNetPlus](https://github.com/xinsir6/ControlNetPlus) 中提出。它支持多个条件输入，且不会增加计算量。

	我们设计了一种新架构，能够在条件文本到图像生成中支持 10 种以上的控制类型，并生成在视觉上可与 midjourney 媲美的高分辨率图像。该网络基于原始的 ControlNet 架构，我们提出了两个新模块：1. 扩展原始 ControlNet，使其能够使用相同的网络参数支持不同的图像条件。2. 在不增加计算开销的情况下支持多条件输入，这对于希望精细编辑图像的设计师尤为重要。不同的条件使用相同的条件编码器，无需增加额外的计算或参数。

	## 加载

	默认情况下，[ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel) 应使用 [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained) 进行加载。

	```py
	from diffusers import StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline, ControlNetUnionModel

	controlnet = ControlNetUnionModel.from_pretrained("xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0")
	pipe = StableDiffusionXLControlNetUnionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", controlnet=controlnet)
	```

	## ControlNetUnionModel[[diffusers.ControlNetUnionModel]]

	#### diffusers.ControlNetUnionModel[[diffusers.ControlNetUnionModel]]

	```python
	diffusers.ControlNetUnionModel(in_channels: int = 4, conditioning_channels: int = 3, flip_sin_to_cos: bool = True, freq_shift: int = 0, down_block_types: tuple[str, ...] = ('CrossAttnDownBlock2D', 'CrossAttnDownBlock2D', 'CrossAttnDownBlock2D', 'DownBlock2D'), only_cross_attention: bool \| tuple[bool] = False, block_out_channels: tuple[int, ...] = (320, 640, 1280, 1280), layers_per_block: int = 2, downsample_padding: int = 1, mid_block_scale_factor: float = 1, act_fn: str = 'silu', norm_num_groups: int \| None = 32, norm_eps: float = 1e-05, cross_attention_dim: int = 1280, transformer_layers_per_block: int \| tuple[int, ...] = 1, encoder_hid_dim: int \| None = None, encoder_hid_dim_type: str \| None = None, attention_head_dim: int \| tuple[int, ...] = 8, num_attention_heads: int \| tuple[int, ...] \| None = None, use_linear_projection: bool = False, class_embed_type: str \| None = None, addition_embed_type: str \| None = None, addition_time_embed_dim: int \| None = None, num_class_embeds: int \| None = None, upcast_attention: bool = False, resnet_time_scale_shift: str = 'default', projection_class_embeddings_input_dim: int \| None = None, controlnet_conditioning_channel_order: str = 'rgb', conditioning_embedding_out_channels: tuple[int, ...] \| None = (48, 96, 192, 384), global_pool_conditions: bool = False, addition_embed_type_num_heads: int = 64, num_control_type: int = 6, num_trans_channel: int = 320, num_trans_head: int = 8, num_trans_layer: int = 1, num_proj_channel: int = 320)
	```

	[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L85)

	参数：

	in_channels (`int`，默认为 4)：输入样本的通道数。

	flip_sin_to_cos (`bool`，默认为 `True`)：是否将时间嵌入中的 sin 翻转为 cos。

	freq_shift (`int`，默认为 0)：应用于时间嵌入的频率偏移量。

	down_block_types (`tuple[str]`，默认为 `("CrossAttnDownBlock2D", "CrossAttnDownBlock2D", "CrossAttnDownBlock2D", "DownBlock2D")`)：要使用的下采样块元组。

	only_cross_attention (`bool \| tuple[bool]`，默认为 `False`) --

	block_out_channels (`tuple[int]`，默认为 `(320, 640, 1280, 1280)`)：每个 block 的输出通道数元组。

	layers_per_block (`int`，默认为 2)：每个块中的层数。

	downsample_padding (`int`，默认为 1)：用于下采样卷积的填充。

	mid_block_scale_factor (`float`，默认为 1)：用于中间块的缩放因子。

	act_fn (`str`，默认为 "silu")：要使用的激活函数。

	norm_num_groups (`int`，可选，默认值为 32)：用于归一化的组数。如果为 None，则在后处理中跳过归一化和激活层。

	norm_eps (`float`，默认为 1e-5)：用于归一化的 epsilon 值。

	cross_attention_dim (`int`，默认为 1280)：交叉注意力特征的维度。

	transformer_layers_per_block (`int` 或 `tuple[int]`，可选，默认为 1)：`BasicTransformerBlock` 类型 transformer 块的数量。仅对 `~models.unet_2d_blocks.CrossAttnDownBlock2D`、`~models.unet_2d_blocks.CrossAttnUpBlock2D`、`~models.unet_2d_blocks.UNetMidBlock2DCrossAttn` 有效。

	encoder_hid_dim (`int`，可选，默认为 None)：如果定义了 `encoder_hid_dim_type`，`encoder_hidden_states` 将从 `encoder_hid_dim` 维度投影到 `cross_attention_dim`。

	encoder_hid_dim_type (`str`，可选，默认为 `None`)：如果提供，则根据 `encoder_hid_dim_type` 将 `encoder_hidden_states` 及其他潜在嵌入下投影到维度为 `cross_attention` 的文本嵌入。

	attention_head_dim (`int \| tuple[int]`，默认为 8)：注意力头的维度。

	use_linear_projection (`bool`，默认为 `False`) --

	class_embed_type (`str`，可选，默认为 `None`)：要使用的类嵌入类型，最终会与时间嵌入相加。可选值包括 None、`"timestep"`、`"identity"`、`"projection"` 或 `"simple_projection"`。

	addition_embed_type (`str`，可选，默认为 `None`)：配置一个可选的嵌入，该嵌入将与时间嵌入相加。可选值为 `None` 或 "text"。"text" 将使用 `TextTimeEmbedding` 层。

	num_class_embeds (`int`，可选，默认值为 0)：当使用 `class_embed_type` 等于 `None` 的类别条件时，可学习嵌入矩阵的输入维度，该矩阵将被投影到 `time_embed_dim`。

	upcast_attention (`bool`，默认为 `False`) --

	resnet_time_scale_shift (`str`，默认为 `"default"`)：ResNet 块的时间尺度偏移配置（参见 `ResnetBlock2D`）。可选值为 `default` 或 `scale_shift`。

	projection_class_embeddings_input_dim (`int`，可选，默认为 `None`)：当 `class_embed_type="projection"` 时，`class_labels` 输入的维度。当 `class_embed_type="projection"` 时必填。

	controlnet_conditioning_channel_order (`str`，默认为 `"rgb"`)：条件图像的通道顺序。如果为 `bgr`，将转换为 `rgb`。

	conditioning_embedding_out_channels (`tuple[int]`，可选，默认为 `(48, 96, 192, 384)`)：`conditioning_embedding` 层中每个块的输出通道数元组。

	global_pool_conditions (`bool`，默认为 `False`) --

	A ControlNetUnion 模型。

	#### forward[[diffusers.ControlNetUnionModel.forward]]

	```python
	forward(sample: Tensor, timestep: typing.Union[torch.Tensor, float, int], encoder_hidden_states: Tensor, controlnet_cond: list[torch.Tensor], control_type: Tensor, control_type_idx: list[int], conditioning_scale: float \| list[float] = 1.0, class_labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, timestep_cond: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, added_cond_kwargs: dict[str, torch.Tensor] \| None = None, cross_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] \| None = None, from_multi: bool = False, guess_mode: bool = False, return_dict: bool = True)
	```

	[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L541)

	参数：

	sample (`torch.Tensor`) : 带噪声的输入张量。

	timestep (`torch.Tensor \| float \| int`) : 用于对输入进行去噪的时间步数。

	encoder_hidden_states (`torch.Tensor`) : 编码器隐藏状态。

	controlnet_cond (`list[torch.Tensor]`) : 条件输入张量。

	control_type (`torch.Tensor`) : 形状为 `(batch, num_control_type)` 的张量，其值为 `0` 或 `1`，具体取决于是否使用了该控制类型。

	control_type_idx (`list[int]`) : `control_type` 的索引。

	conditioning_scale (`float`，默认为 `1.0`)：ControlNet 输出的缩放因子。

	class_labels (`torch.Tensor`，可选，默认为 `None`)：用于条件控制的可选类别标签。它们的嵌入将与时间步嵌入相加。

	timestep_cond (`torch.Tensor`，可选，默认为 `None`)：用于时间步的额外条件嵌入。如果提供，这些嵌入将与通过 `self.time_embedding` 层传入的 timestep_embedding 相加，以得到最终的时间步嵌入。

	attention_mask (`torch.Tensor`，可选，默认为 `None`)：形状为 `(batch, key_tokens)` 的注意力掩码将应用于 `encoder_hidden_states`。如果值为 `1`，则保留该掩码；如果值为 `0`，则丢弃该掩码。掩码将被转换为偏置，向对应于“丢弃”标记的注意力分数添加较大的负值。

	added_cond_kwargs (`dict`) : Stable Diffusion XL UNet 的附加条件。

	cross_attention_kwargs (`dict[str]`，可选，默认为 `None`)：一个 kwargs 字典，如果指定，将传递给 `AttnProcessor`。

	from_multi (`bool`，默认为 `False`)：当从 `MultiControlNetUnionModel` 调用时，使用标准缩放。

	guess_mode (`bool`，默认为 `False`)：在此模式下，即使您移除了所有提示词，ControlNet 编码器也会尽力识别输入内容。建议 `guidance_scale` 设置在 3.0 到 5.0 之间。

	return_dict (`bool`，默认为 `True`)：是否返回 `~models.controlnet.ControlNetOutput` 而不是普通元组。

	返回： `~models.controlnet.ControlNetOutput` 或 `tuple`

	如果 `return_dict` 为 `True`，则返回 `~models.controlnet.ControlNetOutput`，否则返回一个元组，其中第一个元素是样本张量。

	[ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel) 的前向方法。

	#### from_unet[[diffusers.ControlNetUnionModel.from_unet]]

	```python
	from_unet(unet: UNet2DConditionModel, controlnet_conditioning_channel_order: str = 'rgb', conditioning_embedding_out_channels: tuple[int, ...] \| None = (16, 32, 96, 256), load_weights_from_unet: bool = True)
	```

	[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L389)

	参数：

	unet (`UNet2DConditionModel`)：要复制到 [ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel) 的 UNet 模型权重。所有适用的配置选项也会一并复制。

	从 [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) 实例化一个 [ControlNetUnionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/models/controlnet_union#diffusers.ControlNetUnionModel)。

	#### set_attention_slice[[diffusers.ControlNetUnionModel.set_attention_slice]]

	```python
	set_attention_slice(slice_size: str \| int \| list[int])
	```

	[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L476)

	参数：

	slice_size (`str` 或 `int` 或 `list(int)`，可选，默认为 `"auto"`)：当值为 `"auto"` 时，输入到注意力头的张量会被减半，因此注意力计算分两步进行。如果值为 `"max"`，则每次只运行一个切片，以节省最大内存。如果提供数字，则使用 `attention_head_dim // slice_size` 个切片。在这种情况下，`attention_head_dim` 必须是 `slice_size` 的倍数。

	启用切片注意力计算。

	启用此选项后，注意力模块会将输入张量切分为多个切片，分步计算注意力。这有助于节省部分内存，但会略微降低速度。

	#### set_default_attn_processor[[diffusers.ControlNetUnionModel.set_default_attn_processor]]

	```python
	set_default_attn_processor()
	```

	[源代码](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/controlnets/controlnet_union.py#L460)

	禁用自定义注意力处理器并设置默认的注意力实现。