# 正規化レイヤー

🤗 Diffusers でさまざまなモデルをサポートするためのカスタマイズされた正規化レイヤー。

## 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L27)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 各埋め込みベクトルのサイズ。

num_embeddings (`int`, *任意*) : 埋め込み辞書のサイズ。

output_dim (`int`、*任意*) --

norm_elementwise_affine (`bool`、デフォルトは `False) --

norm_eps (`bool`、デフォルトは `False`) --

chunk_dim (`int`、デフォルトは`0`) --

タイムステップ埋め込みを組み込むよう修正されたNorm層。

## 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L130)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 各埋め込みベクトルのサイズ。

num_embeddings (`int`) : 埋め込み辞書のサイズ。

Norm層の適応型レイヤーノーマゼロ（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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L235)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 各埋め込みベクトルのサイズ。

use_additional_conditions (`bool`) : 正規化に追加条件を使用するかどうか。

Norm層 adaptive layer norm single (adaLN-single)。

PixArt-Alpha（参照: https://huggingface.co/papers/2310.00426; セクション 2.3）で提案された方法です。

## 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L269)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 各埋め込みベクトルのサイズ。

num_embeddings (`int`) : 埋め込み辞書のサイズ。

num_groups (`int`) : チャンネルを分割するグループの数。

act_fn (`str`、*任意*、デフォルトは`None`) : 使用する活性化関数。

eps (`float`、*任意*、デフォルトは`1e-5`) : 数値の安定性を確保するために使用するepsilon値です。

タイムステップ埋め込みを組み込むよう修正された GroupNorm レイヤー。

## 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')
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L307)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 投影時に使用する埋め込み次元。

conditioning_embedding_dim (`int`) : 入力条件の次元数。

elementwise_affine (`bool`、デフォルトは`True`) : 仿射変換を適用するかどうかを示すブールフラグ。

eps (`float`、デフォルト値は 1e-5) : Epsilon 係数。

bias (`bias`、デフォルトは`True`) : バイアスを使用するかどうかを示すブール値フラグ。

norm_type (`str`、デフォルトは`"layer_norm"`) : 使用する正規化レイヤー。サポートされる値: "layer_norm", "rms_norm"。

norm レイヤー（layer_norm または rms_norm）を備えた適応型正規化レイヤー。

## 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L472)

**パラメータ:**

dim (`int`) : `weights`に使用する次元数。`elementwise_affine`がTrueの場合にのみ有効です。

eps (`float`) : 平方根の逆数を計算する際に使用する小さな値。

elementwise_affine (`bool`、デフォルトは`True`) : 仿射変換を適用するかどうかを示すブールフラグ。

bias (`bool`、デフォルトは False) : `bias` パラメータも学習する場合に True にします。

Zhang らによって https://huggingface.co/papers/1910.07467 で導入された RMS Norm

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

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

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

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L563)

**パラメータ:**

dim (`int`) : `gamma` と `beta` に使用する次元数。

ConvNeXt-v2 (https://huggingface.co/papers/2301.00808) で導入されたグローバル応答正規化。

## 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L96)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 各埋め込みベクトルのサイズ。

num_embeddings (`int`) : 埋め込み辞書のサイズ。

Norm層のadaptive layer norm zero (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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L173)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 各埋め込みベクトルのサイズ。

num_embeddings (`int`) : 埋め込み辞書のサイズ。

Norm層の適応型レイヤーノーマゼロ（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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L205)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 各埋め込みベクトルのサイズ。

Norm層の適応型RMS正規化ゼロ。

## 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L583)

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

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

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

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L403)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 各埋め込みベクトルのサイズ。

num_embeddings (`int`) : 埋め込み辞書のサイズ。

Norm層の適応型レイヤーノーマゼロ（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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/transformers/transformer_mochi.py#L88)

**パラメータ:**

embedding_dim (`int`) : 各埋め込みベクトルのサイズ。

Mochiで使用されるAdaptive 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/normalization.py#L535)