# AllegroTransformer3DModel

Um modelo Diffusion Transformer para dados 3D da [Allegro](https://github.com/rhymes-ai/Allegro) foi introduzido em [Allegro: Open the Black Box of Commercial-Level Video Generation Model](https://huggingface.co/papers/2410.15458) pela RhymesAI.

O modelo pode ser carregado com o seguinte trecho de código.

```python
from diffusers import AllegroTransformer3DModel

transformer = AllegroTransformer3DModel.from_pretrained("rhymes-ai/Allegro", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
```

## AllegroTransformer3DModel[[diffusers.AllegroTransformer3DModel]]

#### diffusers.AllegroTransformer3DModel[[diffusers.AllegroTransformer3DModel]]

```python
diffusers.AllegroTransformer3DModel(patch_size: int = 2, patch_size_t: int = 1, num_attention_heads: int = 24, attention_head_dim: int = 96, in_channels: int = 4, out_channels: int = 4, num_layers: int = 32, dropout: float = 0.0, cross_attention_dim: int = 2304, attention_bias: bool = True, sample_height: int = 90, sample_width: int = 160, sample_frames: int = 22, activation_fn: str = 'gelu-approximate', norm_elementwise_affine: bool = False, norm_eps: float = 1e-06, caption_channels: int = 4096, interpolation_scale_h: float = 2.0, interpolation_scale_w: float = 2.0, interpolation_scale_t: float = 2.2)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_allegro.py#L174)

#### forward[[diffusers.AllegroTransformer3DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor, timestep: LongTensor, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_rotary_emb: tuple[torch.Tensor, torch.Tensor] | None = None, return_dict: bool = True)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_allegro.py#L305)

**Parâmetros:**

hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`) : `hidden_states` de entrada.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_len, embed_dims)`) : Embeddings condicionais (embeddings calculados a partir das condições de entrada, como prompts) a serem usados.

timestep (`torch.LongTensor`) : Usado para indicar o passo de desruidamento.

attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de autoatenção aplicada a `hidden_states`.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atenção cruzada aplicada a `encoder_hidden_states`.

image_rotary_emb (`tuple` de `torch.Tensor`, *opcional*) : Incorporações posicionais rotativas pré-computadas.

return_dict (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Indica se deve retornar um `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` em vez de uma tupla simples.

**Retorna:**

Se `return_dict` for True, um `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` é retornado; caso contrário, uma `tuple` onde o primeiro elemento é o tensor da amostra.

O método forward do [AllegroTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/allegro_transformer3d#diffusers.AllegroTransformer3DModel).

## Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]]

#### diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]]

```python
diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput(sample: torch.Tensor)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L21)

**Parâmetros:**

sample (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_channels, height, width)` ou `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)` se [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) for discreto) : A saída dos estados ocultos condicionada à entrada `encoder_hidden_states`. Se discreto, retorna distribuições de probabilidade para os pixels latentes sem ruído.

A saída de [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel).