# SD3Transformer2D

تُعد هذه الفئة مفيدة عند تحميل الأوزان *فقط* في [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ar/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel). إذا كنت بحاجة إلى تحميل الأوزان في مُشفّر النص أو في مُشفّر النص وSD3Transformer2DModel، فراجع فئة [`SD3LoraLoaderMixin`](lora#diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin) بدلاً من ذلك.

تقوم فئة `SD3Transformer2DLoadersMixin` حاليًا بتحميل أوزان IP-Adapter فقط، لكنها ستُستخدم في المستقبل لحفظ الأوزان وتحميل LoRAs.

> [!TIP]
> للتعرف على المزيد حول كيفية تحميل أوزان LoRA، راجد دليل تحميل [LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference).

## SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]]

#### diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]]

```python
diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L27)

حمّل طبقات IP-Adapters وLoRA إلى `[SD3Transformer2DModel]`.

#### _load_ip_adapter_weights[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin._load_ip_adapter_weights]]

```python
_load_ip_adapter_weights(state_dict: dict, low_cpu_mem_usage: bool = True)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L145)

**المعاملات:**

state_dict (`Dict`) : قاموس الحالة الذي يحتوي على المفتاح "ip_adapter" الذي يضم معاملات معالجات الانتباه، والمفتاح "image_proj" الذي يضم معاملات شبكة الإسقاط الصوري.

low_cpu_mem_usage (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `True` إذا كانت إصدار torch >= 1.9.0 وإلا `False`) : تسريع تحميل النموذج من خلال تحميل الأوزان المُسبقة التدريب فقط دون تهيئة الأوزان. كما يحاول هذا الخيار عدم استخدام أكثر من 1x حجم النموذج في ذاكرة المعالج المركزي (بما في ذلك الذروة) أثناء تحميل النموذج. مدعوم فقط لـ PyTorch >= 1.9.0. إذا كنت تستخدم إصدارًا أقدم من PyTorch، فإن تعيين هذا الحجة إلى `True` سيؤدي إلى رفع خطأ.

يُعيّن معالجات الانتباه الخاصة بـ IP-Adapter، ويُحمّل الإسقاط الصوري وstate_dict.