# Dia

    
        
        
    

## نظرة عامة

[Dia](https://github.com/nari-labs/dia) هو نموذج مفتوح المصدر لتحويل النص إلى كلام (TTS) (1.6 مليار معامل) طورته [Nari Labs](https://huggingface.co/nari-labs). يمكنه توليد حوارات واقعية للغاية من النص المكتوب، بما في ذلك الاتصالات غير اللفظية مثل الضحك والسعال. علاوة على ذلك، يمكن التحكم في المشاعر والنبرة أيضًا من خلال التكييف الصوتي (استنساخ الصوت).

**بنية النموذج:** يعتمد Dia على معمارية الترانسفورمر المُشفِّر-المُفكِّك المستندة إلى معمارية الترانسفورمر الأصلية. ومع ذلك، فهي تتضمن أيضًا بعض الميزات الحديثة مثل التضمينات الموضعية الدورانية (RoPE). بالنسبة للجزء النصي (المُشفِّر)، يتم استخدام مُجزِّئ بايت، بينما بالنسبة للجزء الصوتي (المُفكِّك)، يُستخدم نموذج كوديك مُدرَّب مسبقًا [DAC](./dac) - حيث يقوم DAC بتشفير الكلام إلى رموز كودبوك منفصلة وفك تشفيرها مرة أخرى إلى صوت.

## نصائح للاستخدام

### التوليد باستخدام النص

```python
from transformers import AutoProcessor, DiaForConditionalGeneration

model_checkpoint = "nari-labs/Dia-1.6B-0626"

text = ["[S1] Dia is an open weights text to dialogue model."]
model = DiaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_checkpoint, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)

inputs = processor(text=text, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)  # corresponds to around ~2s

# save audio to a file
outputs = processor.batch_decode(outputs)
processor.save_audio(outputs, "example.wav")
```

### التوليد باستخدام النص والصوت (استنساخ الصوت)

```python
from datasets import Audio, load_dataset

from transformers import AutoProcessor, DiaForConditionalGeneration

model_checkpoint = "nari-labs/Dia-1.6B-0626"

ds = load_dataset("hf-internal-testing/dailytalk-dummy", split="train")
ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=44100))
audio = ds[-1]["audio"]["array"]
# text is a transcript of the audio + additional text you want as new audio
text = ["[S1] I know. It's going to save me a lot of money, I hope. [S2] I sure hope so for you."]

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
model = DiaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_checkpoint, device_map="auto")

inputs = processor(text=text, audio=audio, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device)
prompt_len = processor.get_audio_prompt_len(inputs["decoder_attention_mask"])
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)  # corresponds to around ~2s

# retrieve actually generated audio and save to a file
outputs = processor.batch_decode(outputs, audio_prompt_len=prompt_len)
processor.save_audio(outputs, "example_with_audio.wav")
```

### التدريب

```python
from datasets import Audio, load_dataset

from transformers import AutoProcessor, DiaForConditionalGeneration

model_checkpoint = "nari-labs/Dia-1.6B-0626"

ds = load_dataset("hf-internal-testing/dailytalk-dummy", split="train")
ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=44100))
audio = ds[-1]["audio"]["array"]
# text is a transcript of the audio
text = ["[S1] I know. It's going to save me a lot of money, I hope."]

model = DiaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_checkpoint, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)

inputs = processor(
    text=text,
    audio=audio,
    generation=False,
    output_labels=True,
    padding=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

out = model(**inputs)
out.loss.backward()
```

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [Jaeyong Sung](https://huggingface.co/buttercrab) و[Arthur Zucker](https://huggingface.co/ArthurZ) و[Anton Vlasjuk](https://huggingface.co/AntonV). يمكن العثور على الكود الأصلي [هنا](https://github.com/nari-labs/dia/).

## DiaConfig[[transformers.DiaConfig]]

#### transformers.DiaConfig[[transformers.DiaConfig]]

```python
transformers.DiaConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, is_encoder_decoder: bool = True, encoder_config: transformers.models.dia.configuration_dia.DiaEncoderConfig | dict | None = None, decoder_config: transformers.models.dia.configuration_dia.DiaDecoderConfig | dict | None = None, norm_eps: float = 1e-05, pad_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, bos_token_id: int | None = None, delay_pattern: list[int] | None = None, initializer_range: float = 0.02, use_cache: bool = True)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/configuration_dia.py#L87)

**المعاملات:**

is_encoder_decoder (`bool`، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان النموذج يُستخدم كمُشفِّر/مُفكِّك أم لا.

encoder_config (`Union[~models.dia.configuration_dia.DiaEncoderConfig, dict]`، *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري للترميز.

decoder_config (`Union[~models.dia.configuration_dia.DiaDecoderConfig, dict]`، *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري للوحف.

norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-05`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

pad_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز (Token id) المستخدم للتعبئة (padding) في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

bos_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

delay_pattern (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[0, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]`) : نمط التأخير الخاص بفك الترميز. يجب أن يطابق طول هذه القائمة `decoder_config.num_channels`.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

use_cache (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان `config.is_decoder=True` أو عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج DiaModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Dia وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [nari-labs/Dia-1.6B](https://huggingface.co/nari-labs/Dia-1.6B)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import DiaConfig, DiaModel

>>> # Initializing a DiaConfig with default values
>>> configuration = DiaConfig()

>>> # Initializing a DiaModel (with random weights) from the configuration
>>> model = DiaModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

#### get_text_config[[transformers.DiaConfig.get_text_config]]

```python
get_text_config(*args, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/configuration_dia.py#L159)

يتم افتراضياً استخدام إعدادات الصوت، حيث أن المُفكِّك في هذه الحالة هو عادةً العمود الفقري للنص

## DiaDecoderConfig[[transformers.DiaDecoderConfig]]

#### transformers.DiaDecoderConfig[[transformers.DiaDecoderConfig]]

```python
transformers.DiaDecoderConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, is_encoder_decoder: bool = True, max_position_embeddings: int = 3072, num_hidden_layers: int = 18, hidden_size: int = 2048, intermediate_size: int = 8192, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int = 4, head_dim: int = 128, cross_num_attention_heads: int = 16, cross_head_dim: int = 128, cross_num_key_value_heads: int = 16, cross_hidden_size: int = 1024, norm_eps: float = 1e-05, vocab_size: int = 1028, hidden_act: str = 'silu', num_channels: int = 9, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, initializer_range: float = 0.02, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 1025, eos_token_id: int | list[int] | None = 1024, bos_token_id: int | None = 1026)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/configuration_dia.py#L47)

**المعاملات:**

is_encoder_decoder (`bool`، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان النموذج يُستخدم كمُشفِّر/مُفكِّك أم لا.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3072`) : الحد الأقصى لطول التسلسل الذي قد يُستخدم به هذا النموذج على الإطلاق.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `18`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2048`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `8192`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تحقق متعددة الرؤوس إلى نقطة تحقق GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورق](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي `num_attention_heads`.

head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128`) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فستكون القيمة الافتراضية هي hidden_size // num_attention_heads

cross_num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16) : عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه متقاطع في مُفكِّك Transformer.

cross_head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 128) : بُعد رأس الانتباه المتقاطع.

cross_num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16) : عدد رؤوس المفاتيح والقيم لكل طبقة من طبقات الانتباه المتقاطع في مُفكِّك Transformer.

cross_hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1024) : بُعد طبقات الانتباه المتقاطع.

norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-05`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1028`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

num_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `9`) : عدد قنوات الإدخال.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`، *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، وبشكل اختياري معاملات تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

use_cache (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان `config.is_decoder=True` أو عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.

pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1025`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1024`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1026`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج DiaModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Dia وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [nari-labs/Dia-1.6B](https://huggingface.co/nari-labs/Dia-1.6B)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

## DiaEncoderConfig[[transformers.DiaEncoderConfig]]

#### transformers.DiaEncoderConfig[[transformers.DiaEncoderConfig]]

```python
transformers.DiaEncoderConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, max_position_embeddings: int = 1024, num_hidden_layers: int = 12, hidden_size: int = 1024, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int = 16, head_dim: int = 128, intermediate_size: int = 4096, norm_eps: float = 1e-05, vocab_size: int = 256, hidden_act: str = 'silu', rope_parameters: dict | None = None, initializer_range: float = 0.02)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/configuration_dia.py#L28)

**المعاملات:**

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `1024`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1024`) : بُعد التمثيلات المخفية.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تحقق متعددة الرؤوس إلى نقطة تحقق GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورق](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي `num_attention_heads`.

head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128`) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فستكون القيمة الافتراضية هي hidden_size // num_attention_heads

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : بُعد تمثيلات MLP.

norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-05`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `256`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

rope_parameters (`dict`, *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة لتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتصعيد في حال رغبتك في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج DiaModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Dia وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [nari-labs/Dia-1.6B](https://huggingface.co/nari-labs/Dia-1.6B)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

## DiaTokenizer[[transformers.DiaTokenizer]]

#### transformers.DiaTokenizer[[transformers.DiaTokenizer]]

```python
transformers.DiaTokenizer(pad_token: str | None = '<pad>', unk_token: str | None = '<pad>', max_length: int | None = 1024, offset: int = 0, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/tokenization_dia.py#L23)

**المعاملات:**

pad_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `"<pad>"`) : الرمز المستخدم للتعبئة، على سبيل المثال عند تجميع تسلسلات ذات أطوال مختلفة.

unk_token (`str`، *اختياري*، الافتراضي `"<pad>"`) : الرمز المجهول. لا يمكن تحويل الرمز غير الموجود في قاموس الكلمات إلى معرّف، لذا يُعيَّن هذا الرمز بدلاً منه.

max_length (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1024) : الحد الأقصى لطول التسلسلات عند الترميز. سيتم اقتطاع التسلسلات الأطول من هذا الحد.

offset (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0) : إزاحة مُجزِّئ النص.

أنشئ مُرمِّز Dia. يستخدم Dia ببساطة ترميز البايتات الخام utf-8 باستثناء الرموز الخاصة `[S1]` و`[S2]`.

يرث هذا المُجزِّئ من [PreTrainedTokenizerFast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) التي تتضمن معظم الطرق الأساسية. ينبغي للمستخدمين الرجوع إلى هذه الفئة الأصلية لمزيد من المعلومات حول تلك الطرق.

#### __call__[[transformers.DiaTokenizer.__call__]]

```python
__call__(text: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, text_pair: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, text_target: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, text_pair_target: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, add_special_tokens: bool = True, padding: bool | str | PaddingStrategy = False, truncation: bool | str | TruncationStrategy | None = None, max_length: int | None = None, stride: int = 0, is_split_into_words: bool = False, pad_to_multiple_of: int | None = None, padding_side: str | None = None, return_tensors: str | TensorType | None = None, return_token_type_ids: bool | None = None, return_attention_mask: bool | None = None, return_overflowing_tokens: bool = False, return_special_tokens_mask: bool = False, return_offsets_mapping: bool = False, return_length: bool = False, verbose: bool = True, tokenizer_kwargs: dict[str, Any] | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L2449)

**المعاملات:**

text (`str`، `list[str]`، `list[list[str]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا تم تقديم التسلسلات على شكل قائمة من النصوص (مُجزَّأة مسبقًا)، فيجب تعيين `is_split_into_words=True` (لرفع الغموض مع دفعة من التسلسلات).

text_pair (`str`، `list[str]`، `list[list[str]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا تم تقديم التسلسلات على شكل قائمة من النصوص (مُجزَّأة مسبقًا)، فيجب تعيين `is_split_into_words=True` (لرفع الغموض مع دفعة من التسلسلات).

text_target (`str`، `list[str]`، `list[list[str]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها كنصوص هدف. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُقسَّم مسبقًا إلى وحدات). إذا تم تقديم التسلسلات على شكل قائمة من النصوص (مقسمة مسبقًا)، فيجب تعيين `is_split_into_words=True` (لرفع الغموض مع دفعة من التسلسلات).

text_pair_target (`str`، `list[str]`، `list[list[str]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها كنصوص هدف. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُقسَّم مسبقًا إلى وحدات). إذا تم تقديم التسلسلات على شكل قائمة من النصوص (مقسمة مسبقًا)، فيجب تعيين `is_split_into_words=True` (لرفع الغموض مع دفعة من التسلسلات).

tokenizer_kwargs (`dict[str, Any]`، *اختياري*) : معاملات إضافية (kwargs) تُمرَّر إلى مُجزِّئ الرموز (tokenizer). سيتم دمج هذه المعاملات مع المعاملات الصريحة وغيرها من المعاملات الإضافية، مع إعطاء الأولوية للمعاملات الصريحة.

add_special_tokens (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إضافة الرموز الخاصة عند ترميز التسلسلات أم لا. سيستخدم هذا الدالة الأساسية `PretrainedTokenizerBase.build_inputs_with_special_tokens`، التي تحدد الرموز التي تُضاف تلقائيًا إلى معرّفات الإدخال. وهذا مفيد إذا كنت ترغب في إضافة رموز `bos` أو `eos` تلقائيًا.

padding (`bool` أو `str` أو [PaddingStrategy](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.utils.PaddingStrategy)، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `False`) : يُفعّل التحكم في الحشو. يقبل القيم التالية:  - `True` أو `'longest'`: حشو حتى أطول تسلسل في الدفعة (أو بدون حشو إذا تم تقديم تسلسل واحد فقط). - `'max_length'`: حشو حتى الحد الأقصى للطول المحدد بواسطة الحجة `max_length` أو حتى الحد الأقصى المقبول لطول الإدخال للنموذج إذا لم تُقدَّم تلك الحجة. - `False` أو `'do_not_pad'` (الافتراضي): بدون حشو (أي، يمكنه إخراج دفعة تحتوي على تسلسلات بطول مختلف).

truncation (`bool` أو `str` أو [TruncationStrategy](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.tokenization_utils_base.TruncationStrategy)، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : يُفعّل التحكم في القص. يقبل القيم التالية:  - `True` أو `'longest_first'`: يُقصّ إلى الحد الأقصى للطول المحدد عبر الحجة `max_length` أو إلى الحد الأقصى لطول الإدخال المقبول للنموذج إذا لم تُقدَّم تلك الحجة. سيؤدي هذا إلى القص رمزًا تلو الآخر، مع إزالة رمز من أطول تسلسل في الزوج إذا قُدِّم زوج من التسلسلات (أو دفعة من الأزواج). - `'only_first'`: يُقصّ إلى الحد الأقصى للطول المحدد عبر الحجة `max_length` أو إلى الحد الأقصى لطول الإدخال المقبول للنموذج إذا لم تُقدَّم تلك الحجة. سيؤدي هذا إلى قصّ التسلسل الأول من الزوج فقط إذا قُدِّم زوج من التسلسلات (أو دفعة من الأزواج). - `'only_second'`: يُقصّ إلى الحد الأقصى للطول المحدد عبر الحجة `max_length` أو إلى الحد الأقصى لطول الإدخال المقبول للنموذج إذا لم تُقدَّم تلك الحجة. سيؤدي هذا إلى قصّ التسلسل الثاني من الزوج فقط إذا قُدِّم زوج من التسلسلات (أو دفعة من الأزواج). - `False` أو `'do_not_truncate'` (الافتراضي): لا يوجد قص (أي، يمكن إخراج دفعة بأطوال تسلسلات أكبر من الحد الأقصى المقبول لحجم الإدخال للنموذج).

max_length (`int`, *اختياري*) : يتحكم في الحد الأقصى للطول الذي سيستخدمه أحد معاملات القص/الحشو. إذا تُرك غير مضبوط أو ضُبط على `None`، فسيتم استخدام الحد الأقصى للطول المحدد مسبقًا للنموذج إذا كان أحد معاملات القص/الحشو يتطلب حدًا أقصى للطول. إذا لم يكن للنموذج حد أقصى محدد لطول الإدخال (مثل XLNet)، فسيتم تعطيل القص/الحشو إلى حد أقصى للطول.

stride (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0) : إذا تم تعيينه إلى رقم مع `max_length`، فإن الرموز الزائدة المُعاد عند `return_overflowing_tokens=True` ستحتوي على بعض الرموز من نهاية التسلسل المُقتطع المُعاد، لتوفير بعض التداخل بين التسلسلات المُقتطعة والتسلسلات الزائدة. تحدد قيمة هذا الحجة عدد الرموز المتداخلة.

is_split_into_words (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كانت المدخلات مُجزّأة مسبقًا (مثل تقسيمها إلى كلمات) أم لا. إذا تم ضبطها على `True`، يفترض المُجزّئ أن المدخلات مُقسّمة مسبقًا إلى كلمات (على سبيل المثال، عن طريق تقسيمها على المسافات) وسيُجزّئها. هذا مفيد في مهام تحديد الكيانات الاسمية أو تصنيف الرموز.

pad_to_multiple_of (`int`, *اختياري*) : إذا تم ضبطه، سيتم توسيط التسلسل إلى مضاعف للقيمة المُقدَّمة. يتطلب تفعيل `padding`. وهذا مفيد بشكل خاص لتمكين استخدام نوى التENSOR على أجهزة NVIDIA التي تتمتع بقابلية حسابية `>= 7.5` (Volta).

padding_side (`str`، *اختياري*) : الجانب الذي يجب تطبيق الحشو عليه في النموذج. يجب اختياره من بين ['right', 'left']. القيمة الافتراضية تُستخرج من سمة الفئة التي تحمل الاسم نفسه.

return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات بدلاً من قائمة من الأعداد الصحيحة بلغة بايثون. القيم المقبولة هي: - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من Numpy.

return_token_type_ids (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إرجاع معرّفات أنواع الرموز. إذا تُركت القيمة الافتراضية، فسيتم إرجاع معرّفات أنواع الرموز وفقًا للقيمة الافتراضية الخاصة بمجزّئ الرموز المحدد، كما تحددها خاصية `return_outputs`.  [ما هي معرّفات أنواع الرموز؟](../glossary#token-type-ids)

return_attention_mask (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إرجاع قناع الانتباه. إذا تُركت القيمة الافتراضية، فسيتم إرجاع قناع الانتباه وفقاً للقيمة الافتراضية الخاصة بمجزّئ الرموز المعني، كما هو معرّف بواسطة الخاصية `return_outputs`.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

return_overflowing_tokens (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم إرجاع تسلسلات الرموز المتجاوزة أم لا. إذا تم تقديم زوج من تسلسلات معرّفات الإدخال (أو دفعة من الأزواج) مع `truncation_strategy = longest_first` أو `True`، فسيتم رفع خطأ بدلاً من إرجاع الرموز المتجاوزة.

return_special_tokens_mask (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم إرجاع معلومات قناع الرموز الخاصة أم لا.

return_offsets_mapping (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب إرجاع `(char_start, char_end)` لكل رمز. هذه الخاصية متاحة فقط في مُرمّزيات fast التي ترث من [PreTrainedTokenizerFast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)، وإذا كنت تستخدم مُرمّزي Python، فسيُطلق هذا الدالة `NotImplementedError`.

return_length (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان يجب إرجاع أطوال المدخلات المُرمّزة أم لا.

verbose (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب طباعة مزيد من المعلومات والتنبيهات أم لا.

- ****kwargs** : تُمرَّر إلى طريقة `self.tokenize()`

**يعيد:** [BatchEncoding](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding)

[BatchEncoding](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding) يحتوي على الحقول التالية:

- **input_ids** -- قائمة معرّفات الرموز المراد تغذيتها إلى النموذج.

  [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

- **token_type_ids** -- قائمة معرّفات أنواع الرموز التي تُمرَّر إلى النموذج (عندما يكون `return_token_type_ids=True` أو إذا كان *"token_type_ids"* ضمن `self.model_input_names`).

  [ما هي معرّفات أنواع الرموز؟](../glossary#token-type-ids)

- **attention_mask** -- قائمة بالفهارس تحدد الرموز التي يجب على النموذج الانتباه إليها (عندما يكون `return_attention_mask=True` أو إذا كان *"attention_mask"* ضمن `self.model_input_names`).

  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

- **overflowing_tokens** -- قائمة تسلسلات الرموز الزائدة (عند تحديد `max_length` و`return_overflowing_tokens=True`).
- **num_truncated_tokens** -- عدد الرموز التي تم اقتطاعها (عند تحديد `max_length` و`return_overflowing_tokens=True`).
- **special_tokens_mask** -- قائمة من الأصفار والواحدات، حيث تشير 1 إلى الرموز الخاصة المضافة وتُشير 0 إلى رموز التسلسل العادية (عندما تكون `add_special_tokens=True` و`return_special_tokens_mask=True`).
- **length** -- طول المدخلات (عندما يكون `return_length=True`)

الطريقة الرئيسية لتجزئة (tokenization) وتجهيز تسلسل واحد أو عدة تسلسلات، أو زوج واحد أو عدة أزواج من التسلسلات، للنموذج.

## DiaFeatureExtractor[[transformers.DiaFeatureExtractor]]

#### transformers.DiaFeatureExtractor[[transformers.DiaFeatureExtractor]]

```python
transformers.DiaFeatureExtractor(feature_size: int = 1, sampling_rate: int = 16000, padding_value: float = 0.0, hop_length: int = 512, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/feature_extraction_dia.py#L26)

**المعاملات:**

feature_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : بُعد الميزة للميزات المستخرجة. استخدم 1 للمono و2 للستيريو.

sampling_rate (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16000) : معدل أخذ العينات الذي يجب من خلاله تحويل الموجة الصوتية إلى شكل رقمي، ويُعبَّر عنه بالهرتز (Hz).

padding_value (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : القيمة المستخدمة للتعبئة.

hop_length (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 512) : طول التداخل بين النوافذ المتتالية.

ينشئ مستخرج ميزات Dia.

يرث مستخرج الميزات هذا من [SequenceFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/main_classes/feature_extractor#transformers.SequenceFeatureExtractor) الذي يحتوي على معظم الطرق الرئيسية. ينبغي للمستخدمين الرجوع إلى هذه الفئة الأصلية لمزيد من المعلومات حول تلك الطرق.

#### __call__[[transformers.DiaFeatureExtractor.__call__]]

```python
__call__(raw_audio: numpy.ndarray | list[float] | list[numpy.ndarray] | list[list[float]], padding: bool | str | transformers.utils.generic.PaddingStrategy | None = None, truncation: bool | None = False, max_length: int | None = None, return_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = None, sampling_rate: int | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/feature_extraction_dia.py#L57)

**المعاملات:**

raw_audio (`np.ndarray`، `list[float]`، `list[np.ndarray]`، `list[list[float]]`) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد معالجتها. يمكن أن يكون كل تسلسل مصفوفة numpy، أو قائمة من قيم float، أو قائمة من مصفوفات numpy، أو قائمة من قوائم قيم float. يجب أن تكون المصفوفة numpy من الشكل `(num_samples,)` للصوت أحادي القناة (`feature_size = 1`)، أو `(2, num_samples)` للصوت ثنائي القناة (`feature_size = 2`).

padding (`bool` أو `str` أو [PaddingStrategy](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.utils.PaddingStrategy)، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : اختيار استراتيجية لحشو التسلسلات المُعادَة (وفقًا لجانب الحشو وفهرس الحشو الخاص بالنموذج) من بين الخيارات التالية: - `True` أو `'longest'`: الحشو حتى أطول تسلسل في الدفعة (أو عدم الحشو إذا تم تقديم تسلسل واحد فقط). - `'max_length'`: الحشو حتى الحد الأقصى للطول المحدد بالحجة `max_length` أو حتى الحد الأقصى المقبول لطول الإدخال للنموذج إذا لم يتم تقديم تلك الحجة. - `False` أو `'do_not_pad'` (الافتراضي): لا يوجد حشو (أي، يمكن إخراج دفعة تحتوي على تسلسلات بطول مختلف).

truncation (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : يُفعّل القصّ لقطع تسلسلات الإدخال الأطول من `max_length` إلى `max_length`.

max_length (`int`، *اختياري*) : الحد الأقصى لطول القائمة المُعاد، وطول الحشو اختياريًا (انظر أعلاه).

return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*، الافتراضي هو 'pt') : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات بدلاً من قائمة من الأعداد الصحيحة بلغة بايثون. القيم المقبولة هي: - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من Numpy.

sampling_rate (`int`, *اختياري*) : معدل أخذ العينات الذي تم به أخذ عينات إدخال `audio`. يُوصى بشدة بتمرير `sampling_rate` عند استدعاء الأمامي لمنع الأخطاء الصامتة.

الطريقة الرئيسية لتحويل السلسلة أو السلاسل إلى ميزات وتجهيزها للنموذج.

## DiaProcessor[[transformers.DiaProcessor]]

#### transformers.DiaProcessor[[transformers.DiaProcessor]]

```python
transformers.DiaProcessor(feature_extractor, tokenizer, audio_tokenizer)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/processing_dia.py#L84)

**المعاملات:**

feature_extractor (`DiaFeatureExtractor`) : مُستخرج الميزات هو مدخل مطلوب.

tokenizer (`DiaTokenizer`) : مُجزِّئ النص (tokenizer) هو مدخل مطلوب.

audio_tokenizer (`DacModel`) : نسخة من [DacModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dac#transformers.DacModel) تُستخدم لتشفير/فك تشفير الصوت إلى/من كتل الرموز. وهو مدخل مطلوب.

ينشئ كائن DiaProcessor يغلّف مستخرج الميزات ومجزّئ الرموز في معالج واحد.

يوفر [DiaProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaProcessor) جميع وظائف [DiaFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaFeatureExtractor) و[DiaTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaTokenizer). راجع [~DiaFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaFeatureExtractor) و[~DiaTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaTokenizer) لمزيد من المعلومات.

#### __call__[[transformers.DiaProcessor.__call__]]

```python
__call__(text: str | list[str], audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, output_labels: bool | None = False, **kwargs: *<class 'transformers.models.dia.processing_dia.DiaProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/processing_dia.py#L144)

**المعاملات:**

text (`Union[str, list[str]]`) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا مررت مدخلات مُجزَّأة مسبقًا، فاضبط `is_split_into_words=True` لتجنب الغموض مع المدخلات المُجمَّعة في دفعات.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`، *اختياري*) : الصوت أو مجموعة الأصوات التي يجب تجهيزها. يمكن أن يكون كل صوت مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch. في حالة استخدام مصفوفة NumPy/متجه PyTorch، يجب أن يكون شكل كل صوت (C, T)، حيث C هو عدد القنوات، وT هو طول العينة للصوت.

output_labels (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب إرجاع التسميات للتدريب. عند تعيين `True`، يولّد المعالج التسميات من تسلسل مدخلات المُفكِّك بإزاحته بموضع واحد. تستخدم التسميات قيمًا خاصة: `-100` للرموز التي يجب تجاهلها في حساب الخسارة (رموز الحشو ورموز بداية الجملة)، و`-101` لإطارات الصوت المستخدمة فقط لنموذج الهيكل الأساسي (عندما يكون `depth_decoder_labels_ratio < 1.0`). لا يمكن استخدامه مع `generation=True`.

bos_token_id (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1026`) : معرّف الرمز المستخدم كرمز بداية التسلسل لكتب رموز الصوت. يُضاف هذا الرمز إلى بداية كل تسلسل صوتي أثناء الترميز.

eos_token_id (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1024`) : معرّف الرمز المستخدم كرمز نهاية التسلسل لكتب رموز الصوت. يُضاف هذا الرمز إلى تسلسلات الصوت أثناء التدريب (عندما يكون `generation=False`) لتمييز نهاية الصوت.

pad_token_id (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1025`) : معرّف الرمز المستخدم لتعبئة تسلسلات كودبوك الصوت. يُستخدم هذا الرمز لملء المواضع في نمط التأخير حيث لا يوجد رمز صوتي صالح.

delay_pattern (`list[int]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]`) : قائمة بقيم التأخير (بالإطارات) لكل قناة من قنوات كودبوك. يُنشئ نمط التأخير إزاحات زمنية بين قنوات كودبوك المختلفة، مما يتيح للنموذج التقاط التبعيات عبر القنوات. يمثل كل قيمة عدد الإطارات التي يجب تأخيرها لتلك القناة المحددة.

generation (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان المُعالِج يُستخدم للتوليد (النص إلى كلام) أو للتدريب. عند تعيينه إلى `True`، يُهيّئ المُعالِج المدخلات لوضع التوليد حيث يُنشأ الصوت من النص. عند تعيينه إلى `False`، يُهيّئ المدخلات للتدريب حيث يُوفَّر كلٌّ من النص والصوت.

return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي:  - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs)، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة.

#### batch_decode[[transformers.DiaProcessor.batch_decode]]

```python
batch_decode(decoder_input_ids: torch.Tensor, audio_prompt_len: int | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.dia.processing_dia.DiaProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/processing_dia.py#L247)

**المعاملات:**

decoder_input_ids (`torch.Tensor`) : تسلسل الإخراج الكامل لمفك التشفير.

audio_prompt_len (`int`) : طول بادئة الصوت (على سبيل المثال عند استخدام استنساخ الصوت).

يفكّك دفعة من تسلسلات كُتيّب رموز الصوت إلى موجات الصوت المقابلة لها عبر `audio_tokenizer`. راجع [decode()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dac#transformers.DacModel.decode) لمزيد من المعلومات.

#### فك الترميز[[transformers.DiaProcessor.decode]]

```python
decode(decoder_input_ids: torch.Tensor, audio_prompt_len: int | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.dia.processing_dia.DiaProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/processing_dia.py#L318)

يفكّك تسلسلاً واحداً من كتيّبات رموز الصوت إلى موجة الصوت المقابلة عبر `audio_tokenizer`. راجع [decode()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dac#transformers.DacModel.decode) و[batch_decode()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaProcessor.batch_decode) لمزيد من المعلومات.

## DiaModel[[transformers.DiaModel]]

#### transformers.DiaModel[[transformers.DiaModel]]

```python
transformers.DiaModel(config: DiaConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/modeling_dia.py#L640)

**المعاملات:**

config ([DiaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Dia العاري الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.DiaModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | tuple | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/modeling_dia.py#L648)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنّب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز **غير المقنّعة**، - 0 للرموز **المقنّعة**. [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size * num_codebooks, target_sequence_length) --

or (batch_size, target_sequence_length, num_codebooks)`, *optional*) : 1. (batch_size * num_codebooks, target_sequence_length): corresponds to the general use case where the audio input codebooks are flattened into the batch dimension. This also aligns with the flat- tened audio logits which are used to calculate the loss.  2. (batch_size, sequence_length, num_codebooks): corresponds to the internally used shape of Dia to calculate embeddings and subsequent steps more efficiently.  If no `decoder_input_ids` are provided, it will create a tensor of `bos_token_id` with shape `(batch_size, 1, num_codebooks)`. Indices can be obtained using the [DiaProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaProcessor). See [DiaProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaProcessor.__call__) for more details.  [What are decoder input IDs?](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات الموضع. تُستخدم لحساب تضمينات الموضع حتى `config.decoder_config.max_position_embeddings`.  [ما هي معرّفات الموضع؟](../glossary#position-ids)

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` بأبعاد `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنّب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز معينة. افتراضيًا، يُستخدم قناع سببي لضمان أن النموذج لا ينظر إلّا إلى المدخلات السابقة من أجل التنبؤ بالمستقبل.

encoder_outputs (`Union[~modeling_outputs.BaseModelOutput, tuple]`، *اختياري*) : يتكوّن المصفوفة (Tuple) من (`last_hidden_state`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `last_hidden_state` ذو الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) هو تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر (encoder). يُستخدم في الانتباه المتقاطع (cross-attention) لدى المُفكِّك (decoder).

past_key_values (`~cache_utils.EncoderDecoderCache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكون هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بمرجع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجد دليل [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) الخاص بنا. إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الكاش الذي يُدخل كمدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بشكل `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بشكل `(batch_size, sequence_length)`.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

**يعيد:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد (`None`) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [DiaModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaModel) الأمامية الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرج الطبقة الأخيرة من فاحش النموذج.

  إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج.
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (مفاتيح وقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية (Hidden-states) للوحدة الترميزية (decoder) عند مخرج كل طبقة، بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في المفكّك، بعد softmax الانتباه، المستخدمة لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في طبقة الانتباه المتقاطع للمفكّك، بعد softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه المتقاطع.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من المُشفِّر في النموذج.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية للمشفّر عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه للمُشفِّر، بعد softmax للانتباه، المُستخدَمة لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

## DiaForConditionalGeneration[[transformers.DiaForConditionalGeneration]]

#### transformers.DiaForConditionalGeneration[[transformers.DiaForConditionalGeneration]]

```python
transformers.DiaForConditionalGeneration(config: DiaConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/modeling_dia.py#L751)

**المعاملات:**

config ([DiaConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Dia المكوّن من مُشفّر نصّي (بايت) ومُفكّك صوتي مع رأس تنبؤ في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.DiaForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | tuple | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = None, use_cache: bool | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/modeling_dia.py#L770)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنّب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز **غير المقنّعة**، - 0 للرموز **المقنّعة**. [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size * num_codebooks, target_sequence_length) --

or (batch_size, target_sequence_length, num_codebooks)`, *optional*) : 1. (batch_size * num_codebooks, target_sequence_length): corresponds to the general use case where the audio input codebooks are flattened into the batch dimension. This also aligns with the flat- tened audio logits which are used to calculate the loss.  2. (batch_size, sequence_length, num_codebooks): corresponds to the internally used shape of Dia to calculate embeddings and subsequent steps more efficiently.  If no `decoder_input_ids` are provided, it will create a tensor of `bos_token_id` with shape `(batch_size, 1, num_codebooks)`. Indices can be obtained using the [DiaProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaProcessor). See [DiaProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaProcessor.__call__) for more details.  [What are decoder input IDs?](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات الموضع. تُستخدم لحساب تضمينات الموضع حتى `config.decoder_config.max_position_embeddings`.  [ما هي معرّفات الموضع؟](../glossary#position-ids)

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` بأبعاد `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنّب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز معينة. افتراضيًا، يُستخدم قناع سببي لضمان أن النموذج لا ينظر إلّا إلى المدخلات السابقة من أجل التنبؤ بالمستقبل.

encoder_outputs (`Union[~modeling_outputs.BaseModelOutput, tuple]`، *اختياري*) : يتكوّن المصفوفة (Tuple) من (`last_hidden_state`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `last_hidden_state` ذو الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) هو تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر (encoder). يُستخدم في الانتباه المتقاطع (cross-attention) لدى المُفكِّك (decoder).

past_key_values (`~cache_utils.EncoderDecoderCache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكون هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بمرجع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجد دليل [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) الخاص بنا. إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الكاش الذي يُدخل كمدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بشكل `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بشكل `(batch_size, sequence_length)`.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size * num_codebooks,)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.decoder_config.vocab_size - 1]` أو -100. يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة).

**يعيد:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد (`None`) والمدخلات.

تُعيد طريقة [DiaForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/dia#transformers.DiaForConditionalGeneration) الأمامية تعريف الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند تقديم `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة.
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (مفاتيح وقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية (Hidden states) لمفكّك الترميز (decoder) عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي (initial embedding).
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في المفكّك، بعد softmax الانتباه، المستخدمة لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في طبقة الانتباه المتقاطع للمفكّك، بعد softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه المتقاطع.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من المُشفِّر في النموذج.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية للمشفّر عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه للمُشفِّر، بعد softmax للانتباه، المُستخدَمة لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

#### generate[[transformers.DiaForConditionalGeneration.generate]]

```python
generate(inputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, generation_config: transformers.generation.configuration_utils.GenerationConfig | None = None, logits_processor: transformers.generation.logits_process.LogitsProcessorList | None = None, stopping_criteria: transformers.generation.stopping_criteria.StoppingCriteriaList | None = None, prefix_allowed_tokens_fn: collections.abc.Callable[[int, torch.Tensor], list[int]] | None = None, synced_gpus: bool | None = None, assistant_model: typing.Optional[ForwardRef('PreTrainedModel')] = None, streamer: typing.Optional[ForwardRef('BaseStreamer')] = None, negative_prompt_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, custom_generate: str | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dia/generation_dia.py#L416)