# LongCatImageTransformer2DModel

Model, aşağıdaki kod parçasıyla yüklenebilir.

```python
from diffusers import LongCatImageTransformer2DModel

transformer = LongCatImageTransformer2DModel.from_pretrained("meituan-longcat/LongCat-Image ", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
```

## LongCatImageTransformer2DModel[[diffusers.LongCatImageTransformer2DModel]]

#### diffusers.LongCatImageTransformer2DModel[[diffusers.LongCatImageTransformer2DModel]]

```python
diffusers.LongCatImageTransformer2DModel(patch_size: int = 1, in_channels: int = 64, num_layers: int = 19, num_single_layers: int = 38, attention_head_dim: int = 128, num_attention_heads: int = 24, joint_attention_dim: int = 3584, pooled_projection_dim: int = 3584, axes_dims_rope: list = [16, 56, 56])
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_longcat_image.py#L395)

Longcat-Image'de tanıtılan Transformer modeli.

#### forward[[diffusers.LongCatImageTransformer2DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, timestep: LongTensor = None, img_ids: Tensor = None, txt_ids: Tensor = None, guidance: Tensor = None, return_dict: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_longcat_image.py#L464)

**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.

img_ids (`torch.Tensor`) : Döner konumsal gömme hesaplamalarında kullanılan görüntü konum kimlikleri.

txt_ids (`torch.Tensor`) : Döner konumsal gömme hesaplamalarında kullanılan metin konum kimlikleri.

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

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.

İleri yönlendirme yöntemi.