Hugging Face's logo

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).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

ErnieImageTransformer2DModel

Модель Transformer для изображений от ERNIE-Image.

Модель Transformer для изображений от ERNIE-Image-Turbo.

ErnieImageTransformer2DModel

класс diffusers.ErnieImageTransformer2DModel

< >

( 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

< >

( hidden_states: Tensortimestep: Tensortext_bth: Tensortext_lens: Tensorreturn_dict: bool = True )

Параметры

  • hidden_states (torch.Tensor формы (batch_size, in_channels, height, width)) — Входные hidden_states.
  • timestep (torch.LongTensor) — Используется для указания шага денойзинга.
  • text_bth (torch.Tensor) — условные текстовые эмбеддинги (эмбеддинги, вычисленные на основе входных условий, таких как промпты), которые следует использовать, с формой (batch_size, text_length, embed_dims).
  • text_lens (torch.Tensor) — Длины текстовых последовательностей для каждого примера, используемые для построения маски внимания.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать ~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput вместо обычного кортежа.

Метод forward модели ErnieImageTransformer2DModel.

Update on GitHub

←EasyAnimateTransformer3DModel Flux2Transformer2DModel→