طبقات التطبيع

طبقات تطبيع مخصصة لدعم نماذج متنوعة في 🤗 Diffusers.

AdaLayerNorm

فئة diffusers.models.normalization.AdaLayerNorm

( embedding_dim: intnum_embeddings: int | None = Noneoutput_dim: int | None = Nonenorm_elementwise_affine: bool = Falsenorm_eps: float = 1e-05chunk_dim: int = 0 )

المعاملات

embedding_dim (int) — حجم كل متجه تضمين.
num_embeddings (int، اختياري) — حجم قاموس التضمينات.
output_dim (int، اختياري) —
norm_elementwise_affine (bool، القيمة الافتراضية `False) —
norm_eps (bool، القيمة الافتراضية False) —
chunk_dim (int، القيمة الافتراضية 0) —

طبقة التطبيع معدّلة لدمج تضمينات خطوة الزمن.

AdaLayerNormZero

فئة diffusers.models.normalization.AdaLayerNormZero

< source >

( embedding_dim: intnum_embeddings: int | None = Nonenorm_type = 'layer_norm'bias = True )

المعاملات

embedding_dim (int) — حجم كل متجه تضمين.
num_embeddings (int) — حجم قاموس التضمينات.

طبقة تطبيع التكيفية تطبيع الطبقة الصفري (adaLN-Zero).

AdaLayerNormSingle

فئة diffusers.models.normalization.AdaLayerNormSingle

< source >

( embedding_dim: intuse_additional_conditions: bool = False )

المعاملات

embedding_dim (int) — حجم كل متجه تضمين.
use_additional_conditions (bool) — لتحديد ما إذا كان سيتم استخدام شروط إضافية للتطبيع أم لا.

طبقة التطبيع التكيفية تطبيع الطبقة المفرد (adaLN-single).

كما اقترح في PixArt-Alpha (انظر: https://huggingface.co/papers/2310.00426؛ القسم 2.3).

AdaGroupNorm

فئة diffusers.models.normalization.AdaGroupNorm

< source >

( embedding_dim: intout_dim: intnum_groups: intact_fn: str | None = Noneeps: float = 1e-05 )

المعاملات

embedding_dim (int) — حجم كل متجه تضمين.
num_embeddings (int) — حجم قاموس التضمينات.
num_groups (int) — عدد المجموعات التي تُقسَّم إليها القنوات.
act_fn (str، اختياري، القيمة الافتراضية None) — دالة التنشيط المستخدمة.
eps (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1e-5) — قيمة الإيبسلون المستخدمة لضمان الاستقرار العددي.

طبقة GroupNorm معدّلة لدمج تضمينات خطوة الزمن.

AdaLayerNormContinuous

فئة diffusers.models.normalization.AdaLayerNormContinuous

< source >

( embedding_dim: intconditioning_embedding_dim: intelementwise_affine = Trueeps = 1e-05bias = Truenorm_type = 'layer_norm' )

المعاملات

embedding_dim (int) — بُعد التضمين المستخدم أثناء الإسقاط.
conditioning_embedding_dim (int) — بُعد شرط الإدخال.
elementwise_affine (bool، القيمة الافتراضية True) — علامة منطقية لتحديد ما إذا كان يجب تطبيق التحويل الأفيني.
eps (float، القيمة الافتراضية 1e-5) — معامل إبسيلون.
bias (bias، القيمة الافتراضية True) — علم منطقي لتحديد ما إذا كان يجب استخدام الانحياز.
norm_type (str، القيمة الافتراضية "layer_norm") — طبقة التطبيع المستخدمة. القيم المدعومة: “layer_norm”، “rms_norm”.

طبقة تطبيع تكيّفي مع طبقة تطبيع (layer_norm أو rms_norm).

RMSNorm

فئة diffusers.models.normalization.RMSNorm

< source >

( dimeps: floatelementwise_affine: bool = Truebias: bool = False )

المعاملات

dim (int) — عدد الأبعاد المستخدمة لـ weights. لا يكون فعالاً إلا عندما يكون elementwise_affine بقيمة True.
eps (float) — قيمة صغيرة تُستخدم عند حساب مقلوب الجذر التربيعي.
elementwise_affine (bool، القيمة الافتراضية True) — علامة منطقية لتحديد ما إذا كان يجب تطبيق التحويل الأفيني.
bias (bool، الافتراضي False) — إذا كان يتم تدريب معامل bias أيضًا.

تطبيع RMS كما تم تقديمه في https://huggingface.co/papers/1910.07467 من قبل تشانغ وآخرون.

GlobalResponseNorm

فئة diffusers.models.normalization.GlobalResponseNorm

< source >

( dim )

المعاملات

dim (int) — عدد الأبعاد المستخدمة في gamma وbeta.

تطبيع الاستجابة العالمية كما تم تقديمه في ConvNeXt-v2 (https://huggingface.co/papers/2301.00808).

LuminaLayerNormContinuous

فئة diffusers.models.normalization.LuminaLayerNormContinuous

< source >

( embedding_dim: intconditioning_embedding_dim: intelementwise_affine = Trueeps = 1e-05bias = Truenorm_type = 'layer_norm'out_dim: int | None = None )