# AuraFlowTransformer2DModel

[AuraFlow](https://blog.fal.ai/auraflow/)'dan görüntü benzeri veriler için bir Transformer modeli.

## AuraFlowTransformer2DModel[[diffusers.AuraFlowTransformer2DModel]]

#### diffusers.AuraFlowTransformer2DModel[[diffusers.AuraFlowTransformer2DModel]]

```python
diffusers.AuraFlowTransformer2DModel(sample_size: int = 64, patch_size: int = 2, in_channels: int = 4, num_mmdit_layers: int = 4, num_single_dit_layers: int = 32, attention_head_dim: int = 256, num_attention_heads: int = 12, joint_attention_dim: int = 2048, caption_projection_dim: int = 3072, out_channels: int = 4, pos_embed_max_size: int = 1024)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/auraflow_transformer_2d.py#L278)

**Parametreler:**

sample_size (`int`) : Gizil görüntülerin genişliği. Bu, konum gömme sayısını öğrenmek için kullanıldığından eğitim sırasında sabittir.

patch_size (`int`) : Girdi verisini küçük yamalar (patch) haline getirmek için yama boyutu.

in_channels (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 4) : Girdideki kanal sayısı.

num_mmdit_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 4) : Kullanılacak MMDiT Transformer bloğu katman sayısı.

num_single_dit_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 32) : Kullanılacak Transformer bloğu katman sayısı. Bu bloklar, birleştirilmiş görüntü ve metin temsillerini kullanır.

attention_head_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 256) : Her baştaki kanal sayısı.

num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 12) : Çok başlı dikkat için kullanılacak baş sayısı.

joint_attention_dim (`int`, *isteğe bağlı*) : Kullanılacak `encoder_hidden_states` boyutlarının sayısı.

caption_projection_dim (`int`) : `encoder_hidden_states` projeksiyonunda kullanılacak boyut sayısı.

out_channels (`int`, varsayılan 4) : Çıkış kanalı sayısı.

pos_embed_max_size (`int`, varsayılan 1024) : Görsel latentlerden gömülecek en fazla konum sayısı.

AuraFlow'da (https://blog.fal.ai/auraflow/) tanıtılan 2B Transformer modeli.

#### forward[[diffusers.AuraFlowTransformer2DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: FloatTensor, encoder_hidden_states: FloatTensor = None, timestep: LongTensor = None, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, return_dict: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/auraflow_transformer_2d.py#L400)

**Parametreler:**

hidden_states (`torch.FloatTensor`, şekli `(batch size, channel, height, width)`) : Girdi `hidden_states`.

encoder_hidden_states (`torch.FloatTensor`, 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_kwargs (`dict`, *isteğe bağlı*) : Belirtilirse, [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py) içinde `self.processor` altında tanımlanan `AttentionProcessor`'a iletilen bir kwargs sözlüğü.

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.

[AuraFlowTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/aura_flow_transformer2d#diffusers.AuraFlowTransformer2DModel) ileri yöntemi.

#### fuse_qkv_projections[[diffusers.AuraFlowTransformer2DModel.fuse_qkv_projections]]

```python
fuse_qkv_projections()
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/auraflow_transformer_2d.py#L369)

Füzyonlu QKV projeksiyonlarını etkinleştirir. Kendi dikkat (self-attention) modülleri için tüm projeksiyon matrisleri (yani sorgu, anahtar, değer) füzyonlanır. Çapraz dikkat (cross-attention) modülleri için anahtar ve değer projeksiyon matrisleri füzyonlanır.

> [!WARNING] > Bu API 🧪 deneyseldir.

#### unfuse_qkv_projections[[diffusers.AuraFlowTransformer2DModel.unfuse_qkv_projections]]

```python
unfuse_qkv_projections()
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/auraflow_transformer_2d.py#L391)

Etkinleştirilmişse birleşik QKV projeksiyonunu devre dışı bırakır.

> [!WARNING] > Bu API 🧪 deneyseldir.