## LatteTransformer3DModel

[Latte](https://github.com/Vchitect/Latte)'den 3B veriler için bir Diffusion Transformer modeli.

## LatteTransformer3DModel[[diffusers.LatteTransformer3DModel]]

#### diffusers.LatteTransformer3DModel[[diffusers.LatteTransformer3DModel]]

```python
diffusers.LatteTransformer3DModel(num_attention_heads: int = 16, attention_head_dim: int = 88, in_channels: int | None = None, out_channels: int | None = None, num_layers: int = 1, dropout: float = 0.0, cross_attention_dim: int | None = None, attention_bias: bool = False, sample_size: int = 64, patch_size: int | None = None, activation_fn: str = 'geglu', num_embeds_ada_norm: int | None = None, norm_type: str = 'layer_norm', norm_elementwise_affine: bool = True, norm_eps: float = 1e-05, caption_channels: int = None, video_length: int = 16)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/latte_transformer_3d.py#L27)

#### forward[[diffusers.LatteTransformer3DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, timestep: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, enable_temporal_attentions: bool = True, return_dict: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/latte_transformer_3d.py#L166)

**Parametreler:**

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

timestep ( `torch.LongTensor`, *isteğe bağlı*) : Gürültü azaltma adımını belirtmek için kullanılır. `AdaLayerNorm` içinde gömme olarak uygulanacak isteğe bağlı zaman adımı.

encoder_hidden_states ( `torch.FloatTensor` şekli `(batch size, sequence len, embed dims)`, *opsiyonel*) : Çapraz dikkat katmanı için koşullu gömme (embedding) değerleri. Verilmezse, çapraz dikkat varsayılan olarak kendine dikkat (self-attention) olarak çalışır.

encoder_attention_mask ( `torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : `encoder_hidden_states` uygulanan çapraz dikkat maskesi. İki format desteklenir:  * Mask `(batcheight, sequence_length)` True = koru, False = at. * Bias `(batcheight, 1, sequence_length)` 0 = koru, -10000 = at.  `ndim == 2` ise: bir maske olarak yorumlanır, ardından yukarıdaki formata uygun bir bias'a dönüştürülür. Bu bias, çapraz dikkat puanlarına eklenecektir.

enable_temporal_attentions : (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`): Zamanlı dikkat mekanizmalarının etkinleştirilip etkinleştirilmeyeceğini belirtir.

return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~models.unet_2d_condition.UNet2DConditionOutput` döndürülüp döndürülmediğini belirtir.

**Dönüş:**

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

[LatteTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/latte_transformer3d#diffusers.LatteTransformer3DModel) ileri (forward) yöntemi.