Diffusers documentation
ErnieImageTransformer2DModel
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ErnieImageTransformer2DModel
ERNIE-Image의 이미지형 데이터용 Transformer 모델입니다.
ERNIE-Image-Turbo의 이미지형 데이터용 Transformer 모델입니다.
ErnieImageTransformer2DModel
class 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 )
매개변수
- hidden_states (
torch.Tensor, shape(batch_size, in_channels, height, width)) — 입력hidden_states. - timestep (
torch.LongTensor) — 디노이징 단계를 나타내는 데 사용됩니다. - text_bth (
torch.Tensor) — 사용할 조건부 텍스트 임베딩(프롬프트와 같은 입력 조건에서 계산된 임베딩)으로, 크기는(batch_size, text_length, embed_dims)입니다. - text_lens (
torch.Tensor) — 어텐션 마스크를 구성하는 데 사용되는 샘플별 텍스트 시퀀스 길이. - return_dict (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 단순 tuple 대신~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput를 반환할지 여부.
ErnieImageTransformer2DModel의 forward 메서드입니다.