# Normalizasyon katmanları

🤗 Diffusers'ta çeşitli modelleri desteklemek için özelleştirilmiş normalizasyon katmanları.

## AdaLayerNorm[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm]]

#### diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm]]

```python
diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm(embedding_dim: int, num_embeddings: int | None = None, output_dim: int | None = None, norm_elementwise_affine: bool = False, norm_eps: float = 1e-05, chunk_dim: int = 0)
```

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

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (`int`, *isteğe bağlı*) : Gömme sözlüğünün boyutu.

output_dim (`int`, *isteğe bağlı*) --

norm_elementwise_affine (`bool`, varsayılan olarak `False) --

norm_eps (`bool`, varsayılan `False`) --

chunk_dim (`int`, varsayılan `0`) --

Adım (timestep) gömmelemelerini (embeddings) içerecek şekilde değiştirilen Norm katmanı.

## AdaLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero]]

#### diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero]]

```python
diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero(embedding_dim: int, num_embeddings: int | None = None, norm_type = 'layer_norm', bias = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L130)

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (`int`) : Gömme sözlüğünün boyutu.

Norm katmanı adaptif katman normu sıfır (adaLN-Zero).

## AdaLayerNormSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle]]

#### diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle]]

```python
diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle(embedding_dim: int, use_additional_conditions: bool = False)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L235)

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Her gömme vektörünün boyutu.

use_additional_conditions (`bool`) : Normalizasyon için ek koşulların kullanılıp kullanılmayacağı.

Norm katmanı adaptif katman normu tekli (adaLN-single).

PixArt-Alpha'da önerildiği gibi (bkz: https://huggingface.co/papers/2310.00426; Bölüm 2.3).

## AdaGroupNorm[[diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm]]

#### diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm[[diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm]]

```python
diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm(embedding_dim: int, out_dim: int, num_groups: int, act_fn: str | None = None, eps: float = 1e-05)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L269)

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (`int`) : Gömme sözlüğünün boyutu.

num_groups (`int`) : Kanalların ayrılacağı grup sayısı.

act_fn (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `None`) : Kullanılacak aktivasyon fonksiyonu.

eps (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1e-5`) : Sayısal kararlılık için kullanılacak epsilon değeri.

Adım (timestep) gömmelemelerini (embeddings) içerecek şekilde değiştirilen GroupNorm katmanı.

## AdaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous]]

#### diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous]]

```python
diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous(embedding_dim: int, conditioning_embedding_dim: int, elementwise_affine = True, eps = 1e-05, bias = True, norm_type = 'layer_norm')
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L307)

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Projeksiyon sırasında kullanılacak gömme boyutu.

conditioning_embedding_dim (`int`) : Girdi koşulunun boyutu.

elementwise_affine (`bool`, varsayılan `True`) : Afin dönüşümün uygulanıp uygulanmayacağını belirtmek için mantıksal bayrak.

eps (`float`, varsayılan 1e-5) : Epsilon faktörü.

bias (`bias`, varsayılan olarak `True`) : Bias'ın kullanılıp kullanılmayacağını belirtmek için bir Boolean bayrağı.

norm_type (`str`, varsayılan `"layer_norm"`) : Kullanılacak normalizasyon katmanı. Desteklenen değerler: "layer_norm", "rms_norm".

Bir norm katmanı (layer_norm veya rms_norm) içeren uyumlu normalizasyon katmanı.

## RMSNorm[[diffusers.models.normalization.RMSNorm]]

#### diffusers.models.normalization.RMSNorm[[diffusers.models.normalization.RMSNorm]]

```python
diffusers.models.normalization.RMSNorm(dim, eps: float, elementwise_affine: bool = True, bias: bool = False)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L510)

**Parametreler:**

dim (`int`) : `weights` için kullanılacak boyut sayısı. Yalnızca `elementwise_affine` True olduğunda etkilidir.

eps (`float`) : Karekökün tersinin hesaplanmasında kullanılacak küçük değer.

elementwise_affine (`bool`, varsayılan `True`) : Afin dönüşümün uygulanıp uygulanmayacağını belirtmek için mantıksal bayrak.

bias (`bool`, varsayılan olarak False) : `bias` parametresinin de eğitilip eğitilmeyeceği.

Zhang ve ark. tarafından https://huggingface.co/papers/1910.07467 adresinde tanıtılan RMS Norm

## GlobalResponseNorm[[diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm]]

#### diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm[[diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm]]

```python
diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm(dim)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L601)

**Parametreler:**

dim (`int`) : `gamma` ve `beta` için kullanılacak boyut sayısı.

ConvNeXt-v2'de (https://huggingface.co/papers/2301.00808) tanıtılan küresel yanıt normalizasyonu.

## LuminaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous]]

#### diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous[[diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous]]

```python
diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous(embedding_dim: int, conditioning_embedding_dim: int, elementwise_affine = True, eps = 1e-05, bias = True, norm_type = 'layer_norm', out_dim: int | None = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L354)

## SD35AdaLayerNormZeroX[[diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX]]

#### diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX[[diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX]]

```python
diffusers.models.normalization.SD35AdaLayerNormZeroX(embedding_dim: int, norm_type: str = 'layer_norm', bias: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L96)

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (`int`) : Gömme sözlüğünün boyutu.

Norm katmanı adaptif katman normu sıfır (AdaLN-Zero).

## AdaLayerNormZeroSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle]]

#### diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle[[diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle]]

```python
diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZeroSingle(embedding_dim: int, norm_type = 'layer_norm', bias = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L173)

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (`int`) : Gömme sözlüğünün boyutu.

Norm katmanı adaptif katman normu sıfır (adaLN-Zero).

## LuminaRMSNormZero[[diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero]]

#### diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero[[diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero]]

```python
diffusers.models.normalization.LuminaRMSNormZero(embedding_dim: int, norm_eps: float, norm_elementwise_affine: bool)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L205)

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Her gömme vektörünün boyutu.

Norm katmanı adaptif RMS normalizasyon sıfır.

## LpNorm[[diffusers.models.normalization.LpNorm]]

#### diffusers.models.normalization.LpNorm[[diffusers.models.normalization.LpNorm]]

```python
diffusers.models.normalization.LpNorm(p: int = 2, dim: int = -1, eps: float = 1e-12)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L621)

## CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]]

#### diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage[[diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage]]

```python
diffusers.models.normalization.CogView3PlusAdaLayerNormZeroTextImage(embedding_dim: int, dim: int)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L403)

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Her gömme vektörünün boyutu.

num_embeddings (`int`) : Gömme sözlüğünün boyutu.

Norm katmanı adaptif katman normu sıfır (adaLN-Zero).

## CogVideoXLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero]]

#### diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero[[diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero]]

```python
diffusers.models.normalization.CogVideoXLayerNormZero(conditioning_dim: int, embedding_dim: int, elementwise_affine: bool = True, eps: float = 1e-05, bias: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L448)

## MochiRMSNormZero[[diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero]]

#### diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero[[diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero]]

```python
diffusers.models.transformers.transformer_mochi.MochiRMSNormZero(embedding_dim: int, hidden_dim: int, eps: float = 1e-05, elementwise_affine: bool = False)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L88)

**Parametreler:**

embedding_dim (`int`) : Her gömme vektörünün boyutu.

Mochi'de kullanılan Adaptif RMS Norm.

## MochiRMSNorm[[diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm]]

#### diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm[[diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm]]

```python
diffusers.models.normalization.MochiRMSNorm(dim, eps: float, elementwise_affine: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/normalization.py#L573)