# ErnieImageTransformer2DModel

[ERNIE-Image](https://huggingface.co/baidu/ERNIE-Image)의 이미지형 데이터용 Transformer 모델입니다.

[ERNIE-Image-Turbo](https://huggingface.co/baidu/ERNIE-Image-Turbo)의 이미지형 데이터용 Transformer 모델입니다.

## ErnieImageTransformer2DModel[[diffusers.ErnieImageTransformer2DModel]]

#### diffusers.ErnieImageTransformer2DModel[[diffusers.ErnieImageTransformer2DModel]]

```python
diffusers.ErnieImageTransformer2DModel(hidden_size: int = 3072, num_attention_heads: int = 24, num_layers: int = 24, ffn_hidden_size: int = 8192, in_channels: int = 128, out_channels: int = 128, patch_size: int = 1, text_in_dim: int = 2560, rope_theta: int = 256, rope_axes_dim: typing.Tuple[int, int, int] = (32, 48, 48), eps: float = 1e-06, qk_layernorm: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_ernie_image.py#L296)

#### forward[[diffusers.ErnieImageTransformer2DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, timestep: Tensor, text_bth: Tensor, text_lens: Tensor, return_dict: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_ernie_image.py#L348)

**매개변수:**

hidden_states (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, in_channels, height, width)`) : 입력 `hidden_states`.

timestep (`torch.LongTensor`) : 노이즈 제거 단계를 나타내는 데 사용됩니다.

text_bth (`torch.Tensor`) : 사용할 조건부 텍스트 임베딩(프롬프트와 같은 입력 조건에서 계산된 임베딩)으로, 모양은 `(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*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput`을 반환할지 여부.

**반환값:**

`return_dict`가 True이면 `ErnieImageTransformer2DModelOutput`이 반환되고, 그렇지 않으면 첫 번째 요소가 샘플 텐서인 `tuple`이 반환됩니다.

[ErnieImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ko/api/models/ernie_image_transformer2d#diffusers.ErnieImageTransformer2DModel)의 forward 메서드입니다.