Hugging Face's logo

Diffusers documentation

SD3Transformer2D

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

SD3Transformer2D

Bu sınıf, ağırlıkları yalnızca SD3Transformer2DModel içine yüklerken kullanışlıdır. Ağırlıkları metin kodlayıcıya veya metin kodlayıcı ile SD3Transformer2DModel içine yüklemeniz gerekiyorsa, bunun yerine SD3LoraLoaderMixin sınıfına bakın.

SD3Transformer2DLoadersMixin sınıfı şu anda yalnızca IP-Adapter ağırlıklarını yükler, ancak gelecekte ağırlıkları kaydetmek ve LoRA'ları yüklemek için kullanılacaktır.

LoRA ağırlıklarının nasıl yükleneceğini öğrenmek için LoRA yükleme kılavuzuna bakın.

SD3Transformer2DLoadersMixin

sınıf diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin

< >

( )

IP-Adapters ve LoRA katmanlarını [SD3Transformer2DModel] içine yükleyin.

_load_ip_adapter_weights

< >

( state_dict: dictlow_cpu_mem_usage: bool = True )

Parametreler

  • state_dict (Dict) — “ip_adapter” anahtarına sahip durum sözlüğü, dikkat işleyicileri için parametreleri ve “image_proj” anahtarına sahip, görüntü projeksiyon ağı için parametreleri içerir.
  • low_cpu_mem_usage (bool, isteğe bağlı, varsayılan olarak torch sürümü >= 1.9.0 ise True, aksi halde False) — Modeli yalnızca önceden eğitilmiş ağırlıkları yükleyerek ve ağırlıkları başlatmadan yüklemeyi hızlandırır. Bu, model yüklenirken (tepe bellek dahil) CPU belleğinde model boyutunun 1 katından fazlasını kullanmamaya da çalışır. Yalnızca PyTorch >= 1.9.0 için desteklenir. PyTorch'un daha eski bir sürümünü kullanıyorsanız, bu argümanı True olarak ayarlamak bir hata verecektir.

IP-Adapter dikkat işleyicilerini, görüntü projeksiyonunu ayarlar ve state_dict yükler.

Update on GitHub

←UNet PEFT→