# HunyuanImageTransformer2DModel

[HunyuanImage2.1](https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-2.1) için bir Diffusion Transformer modeli.

Model, aşağıdaki kod parçasıyla yüklenebilir.

```python
from diffusers import HunyuanImageTransformer2DModel

transformer = HunyuanImageTransformer2DModel.from_pretrained("hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
```

## HunyuanImageTransformer2DModel[[diffusers.HunyuanImageTransformer2DModel]]

#### diffusers.HunyuanImageTransformer2DModel[[diffusers.HunyuanImageTransformer2DModel]]

```python
diffusers.HunyuanImageTransformer2DModel(in_channels: int = 64, out_channels: int = 64, num_attention_heads: int = 28, attention_head_dim: int = 128, num_layers: int = 20, num_single_layers: int = 40, num_refiner_layers: int = 2, mlp_ratio: float = 4.0, patch_size: tuple = (1, 1), qk_norm: str = 'rms_norm', guidance_embeds: bool = False, text_embed_dim: int = 3584, text_embed_2_dim: int | None = None, rope_theta: float = 256.0, rope_axes_dim: tuple = (64, 64), use_meanflow: bool = False)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_hunyuanimage.py#L617)

**Parametreler:**

in_channels (`int`, varsayılan `16`) : Girdideki kanal sayısı.

out_channels (`int`, varsayılan `16`) : Çıktıdaki kanal sayısı.

num_attention_heads (`int`, varsayılan `24`) : Çok başlı dikkat için kullanılacak baş sayısı.

attention_head_dim (`int`, varsayılan `128`) : Her baştaki kanal sayısı.

num_layers (`int`, varsayılan `20`) : Kullanılacak çift akış bloğu katman sayısı.

num_single_layers (`int`, varsayılan `40`) : Kullanılacak tek akışlı blok katman sayısı.

num_refiner_layers (`int`, varsayılan `2`) : Kullanılacak refiner bloğu katman sayısı.

mlp_ratio (`float`, varsayılan `4.0`) : İleri beslemeli ağda gizli katman boyutunun giriş boyutuna oranı.

patch_size (`int`, varsayılan `2`) : Yama gömme katmanında kullanılacak uzamsal yamaların boyutu.

patch_size_t (`int`, varsayılan `1`) : Yama gömme katmanında kullanılacak zamansal yamaların boyutu.

qk_norm (`str`, varsayılan `rms_norm`) : Dikkat katmanlarında sorgu ve anahtar projeksiyonları için kullanılacak normalizasyon.

guidance_embeds (`bool`, varsayılan `True`) : Modelde yönlendirme gömme (guidance embeddings) kullanılıp kullanılmayacağı.

text_embed_dim (`int`, varsayılan `4096`) : Metin kodlayıcısından gelen metin gömme girdi boyutu.

pooled_projection_dim (`int`, varsayılan `768`) : Metin gömme vektörlerinin havuzlanmış yansımalarının boyutu.

rope_theta (`float`, varsayılan `256.0`) : RoPE katmanında kullanılacak theta değeri.

rope_axes_dim (`tuple[int]`, varsayılan `(16, 56, 56)`) : RoPE katmanında kullanılacak eksenlerin boyutları.

image_condition_type (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `None`) : Kullanılacak görüntü koşullandırma türü. `None` ise, görüntü koşullandırması kullanılmaz. `latent_concat` ise, görüntü latent akışa eklenir. `token_replace` ise, görüntü, latent akıştaki ilk kare token'larını değiştirmek ve koşullandırmayı uygulamak için kullanılır.

[HunyuanImage-2.1](https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-2.1)'de kullanılan Transformer modeli.

#### forward[[diffusers.HunyuanImageTransformer2DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, timestep: LongTensor, encoder_hidden_states: Tensor, encoder_attention_mask: Tensor, timestep_r: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_hidden_states_2: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask_2: typing.Optional[torch.Tensor] = None, guidance: typing.Optional[torch.Tensor] = 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/transformer_hunyuanimage.py#L743)

**Parametreler:**

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

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

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

encoder_attention_mask (`torch.Tensor`) : Dikkat sırasında `encoder_hidden_states` uygulanan maske.

timestep_r (`torch.LongTensor`, *isteğe bağlı*) : Refiner zaman adımı koşullandırması.

encoder_hidden_states_2 (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : İkinci bir metin kodlayıcıdan hesaplanan ek koşullu gömme değerleri.

encoder_attention_mask_2 (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Dikkat sırasında `encoder_hidden_states_2`'ye uygulanan maske.

guidance (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Modelin rehberlik-distilled varyantları için kullanılan rehberlik ölçeği gömme (embedding).

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.

[HunyuanImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/hunyuanimage_transformer_2d#diffusers.HunyuanImageTransformer2DModel) 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.