Diffusers documentation
ErnieImageTransformer2DModel
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v0.43.0).
ErnieImageTransformer2DModel
نموذج Transformer للبيانات المشابهة للصور من ERNIE-Image.
نموذج Transformer لبيانات تشبه الصور من ERNIE-Image-Turbo.
ErnieImageTransformer2DModel
فئة diffusers.ErnieImageTransformer2DModel
< source >( hidden_size: int = 3072num_attention_heads: int = 24num_layers: int = 24ffn_hidden_size: int = 8192in_channels: int = 128out_channels: int = 128patch_size: int = 1text_in_dim: int = 2560rope_theta: int = 256rope_axes_dim: typing.Tuple[int, int, int] = (32, 48, 48)eps: float = 1e-06qk_layernorm: bool = True )
forward
< source >( hidden_states: Tensortimestep: Tensortext_bth: Tensortext_lens: Tensorreturn_dict: bool = True )
المعاملات
- hidden_states (
torch.Tensorمن الشكل(batch_size, in_channels, height, width)) — مدخلاتhidden_states. - timestep (
torch.LongTensor) — يُستخدم للإشارة إلى خطوة إزالة الضوضاء. - text_bth (
torch.Tensor) — تضمينات نصية شرطية (تضمينات محسوبة من الشروط المدخلة مثل الأوامر النصية) للاستخدام، بشكل(batch_size, text_length, embed_dims). - text_lens (
torch.Tensor) — أطوال تسلسلات النص لكل عينة، المستخدمة لبناء قناع الانتباه. - return_dict (
bool، اختياري، القيمة الافتراضيةTrue) — ما إذا كان يجب إرجاع~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutputبدلاً من tuple عادي.
طريقة ErnieImageTransformer2DModel الأمامية.