# AllegroTransformer3DModel

[Allegro](https://github.com/rhymes-ai/Allegro) tarafından 3D veriler için bir Diffusion Transformer modeli, RhymesAI tarafından [Allegro: Open the Black Box of Commercial-Level Video Generation Model](https://huggingface.co/papers/2410.15458) makalesinde tanıtılmıştır.

Model, aşağıdaki kod parçasıyla yüklenebilir.

```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)
```

[Kaynak](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)
```

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

**Parametreler:**

hidden_states (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)`) : Girdi `hidden_states`.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_len, embed_dims)`) : Kullanılacak koşullu gömlemeler (giriş koşullarından, örneğin istemlerden hesaplanan gömlemeler).

timestep (`torch.LongTensor`) : Gürültü azaltma adımını belirtmek için kullanılır.

attention_mask (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : `hidden_states`'e uygulanan öz-dikkat maskesi.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : `encoder_hidden_states`'e uygulanan çapraz dikkat maskesi.

image_rotary_emb (`tuple` of `torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Ön hesaplanmış döner konumsal gömme (embedding) değerleri.

return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` döndürülüp döndürülmediğini belirtir.

**Dönüş:**

`return_dict` True ise, `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` döndürülür, aksi takdirde ilk öğesi örnek tensörü olan bir `tuple` döndürülür.

[AllegroTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/allegro_transformer3d#diffusers.AllegroTransformer3DModel) ileri yöntemi.

## 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)
```

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

**Parametreler:**

sample (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, height, width)` veya [Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) ayrık (discrete) ise `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)`) : `encoder_hidden_states` girdisine koşullu gizli durum (hidden states) çıktısı. Ayrık (discrete) ise, gürültüsü olmayan (unnoised) gizli (latent) pikseller için olasılık dağılımlarını döndürür.

[Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel)'nin çıktısı.