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Cosmos3 Edge

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このモデルは2026年7月16日にHugging Face Transformersに貢献されました。

Cosmos3 Edge

Cosmos3 Edge は、Cosmos3 ファミリーに属する NVIDIA のマルチモーダル推論モデルです。Transformers では Reasoner タワーのみを統合しており、チェックポイント内の拡散型 Generator、VAE、スケジューラー、その他の生成コンポーネントは Diffusers のコンポーネントとして残ります。

Reasoner は、28 個のデコーダーブロック（それぞれにアテンションと MLP を含む）を備えた、Llama 互換の dense な言語タワーを使用しています。その SigLIP2 ビジョンエンコーダーは、パックされた可変解像度のパッチを受け入れ、ビジョンアテンション実行中に画像と動画フレームを独立させるためにシーケンス境界を使用し、パッチを空間的に 2×2 のブロックでグループ化して言語モデルに射影します。画像および動画の入力にはマルチモーダルな回転位置 ID が使用され、動画プロンプトはサンプリングされた各フレームごとにタイムスタンプ付きのビジョンスパンに展開されます。

使用方法

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_id = "nvidia/Cosmos3-Edge"
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids) :] for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
print(processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True))

Cosmos3EdgeConfig

クラス transformers.Cosmos3EdgeConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: transformers.models.cosmos3_edge.configuration_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeTextConfig | dict | None = Nonevision_config: transformers.models.cosmos3_edge.configuration_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeVisionConfig | dict | None = Noneprojector_hidden_size: int = 11520image_token_id: int = 19video_token_id: int = 18vision_start_token_id: int = 20vision_end_token_id: int = 21tie_word_embeddings: bool = False )

パラメータ

  • text_config (Union[~models.cosmos3_edge.configuration_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeTextConfig, dict], 省略可) — テキストバックボーンの config オブジェクトまたは辞書です。
  • vision_config (Union[~models.cosmos3_edge.configuration_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeVisionConfig, dict], 任意) — ビジョンバックボーンの設定オブジェクトまたは辞書です。
  • projector_hidden_size (int、任意、デフォルトは 11520) — ビジョンから言語へのプロジェクター MLP の中間隠れ層サイズです。
  • image_token_id (int、任意、デフォルトは 19) — 入力画像のプレースホルダーとして使用される画像トークンのインデックスです。
  • video_token_id (int、任意、デフォルトは 18) — 入力動画のプレースホルダーとして使用される動画トークンのインデックスです。
  • vision_start_token_id (int、任意、デフォルトは 20) — マルチモーダル入力シーケンスにおける視覚セグメントの開始を示すトークン ID。
  • vision_end_token_id (int、任意、デフォルトは 21) — マルチモーダル入力シーケンスにおける視覚セグメントの終了を示すトークン ID。
  • tie_word_embeddings (bool、任意、デフォルトは False) — モデルの tied_weights_keys マッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。

これは Cosmos3EdgeModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Cosmos3 Edge モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、nvidia/Cosmos3-Edge と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。

例:

>>> from transformers import Cosmos3EdgeConfig, Cosmos3EdgeForConditionalGeneration

>>> configuration = Cosmos3EdgeConfig()
>>> model = Cosmos3EdgeForConditionalGeneration(configuration)

Cosmos3EdgeTextConfig

class transformers.Cosmos3EdgeTextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 131072hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 9216num_hidden_layers: int = 28num_attention_heads: int = 16num_key_value_heads: int | None = 8hidden_act: str = 'relu2'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 11pretraining_tp: int | None = 1tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int = 128 )

パラメータ

  • vocab_size (int、任意、デフォルトは 131072) — モデルの語彙サイズです。input_ids で表現できるトークンの種類数を定義します。
  • hidden_size (int、任意、デフォルトは 2048) — 隠れ表現の次元数。
  • intermediate_size (int、任意、デフォルトは 9216) — MLP 表現の次元数。
  • num_hidden_layers (int、任意、デフォルトは 28) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。
  • num_attention_heads (int、任意、デフォルトは 16) — Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。
  • num_key_value_heads (int、任意、デフォルトは8) — Grouped Query Attention の実装に使用する key_value ヘッドの数を指定します。 num_key_value_heads=num_attention_heads の場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、 num_key_value_heads=1 の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。 マルチヘッドのチェックポイントを GQA のチェックポイントに変換する際は、各グループの key ヘッドと value ヘッドを、そのグループ内の元のすべてのヘッドの平均プーリングによって構築する必要があります。詳細については、この論文を参照してください。指定しない場合、デフォルトで num_attention_heads が使用されます。
  • hidden_act (str、任意、デフォルトは relu2) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）です。例えば、"gelu"、 "relu"、"silu" などです。
  • max_position_embeddings (int、任意、デフォルトは 131072) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。
  • initializer_range (float、任意、デフォルトは 0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。
  • rms_norm_eps (float、任意、デフォルト値は1e-05) — RMS正規化レイヤーで使用するepsilonです。
  • use_cache (bool、任意、デフォルトは True) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。config.is_decoder=True の場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。
  • pad_token_id (int、任意、デフォルトは 0) — 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。
  • bos_token_id (int、任意、デフォルトは 1) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。
  • eos_token_id (Union[int, list[int]]、任意、デフォルトは 11) — 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。
  • pretraining_tp (int、任意、デフォルトは 1) — 実験的な機能です。事前学習中に使用される Tensor parallelism のランクです。詳細については、このドキュメントを参照してください。この値は、事前学習の結果を正確に再現するために必要です。詳細については、この issueを参照してください。
  • tie_word_embeddings (bool、任意、デフォルトは False) — モデルの tied_weights_keys マッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。
  • rope_parameters (dict, 任意) — RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。辞書には rope_theta の値が含まれており、より長い max_position_embeddings で RoPE を使用する場合、スケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。
  • attention_bias (bool、任意、デフォルトはFalse) — 自己注意機構において、クエリ、キー、バリュー、出力の投影層にバイアスを使用するかどうかを指定します。
  • attention_dropout (Union[float, int]、任意、デフォルトは 0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。
  • mlp_bias (bool、任意、デフォルトはFalse) — MLP層のup_proj、down_proj、gate_proj層でバイアスを使用するかどうかを指定します。
  • head_dim (int、任意、デフォルトは128) — アテンションヘッドの次元です。None の場合、hidden_size // num_attention_heads がデフォルトとして使用されます。

これは Cosmos3EdgeModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Cosmos3 Edge モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、nvidia/Cosmos3-Edge と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。

>>> from transformers import Cosmos3EdgeTextModel, Cosmos3EdgeTextConfig

>>> # Initializing a Cosmos3EdgeText cosmos3_edge_text-7b style configuration
>>> configuration = Cosmos3EdgeTextConfig()

>>> # Initializing a model from the cosmos3_edge_text-7b style configuration
>>> model = Cosmos3EdgeTextModel(configuration)

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

Cosmos3EdgeVisionConfig

class transformers.Cosmos3EdgeVisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1152intermediate_size: int = 4304num_hidden_layers: int = 27num_attention_heads: int = 16num_channels: int = 3patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh'layer_norm_eps: float = 1e-06attention_dropout: float | int = 0.0num_patches: int = 256spatial_merge_size: int = 2 )

パラメータ

  • hidden_size (int、任意、デフォルトは 1152) — 隠れ表現の次元数。
  • intermediate_size (int、任意、デフォルトは 4304) — MLP 表現の次元数。
  • num_hidden_layers (int、任意、デフォルトは 27) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。
  • num_attention_heads (int、任意、デフォルトは 16) — Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。
  • num_channels (int、任意、デフォルトは3) — 入力チャネル数。
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]、任意、デフォルトは16) — 各パッチのサイズ（解像度）です。
  • hidden_act (str、任意、デフォルトは gelu_pytorch_tanh) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）です。例えば、"gelu"、 "relu"、"silu" などです。
  • layer_norm_eps (float、任意、デフォルトは 1e-06) — レイヤーノーマル層で使用する epsilon です。
  • attention_dropout (Union[float, int]、任意、デフォルトは 0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。
  • num_patches (int、任意、デフォルトは 256) — 学習された参照位置埋め込みグリッドにおけるパッチの数。
  • spatial_merge_size (int, 省略可、デフォルトは 2) — 隣接するパッチをマージしてビジュアルトークンの数を削減するために使用される、空間マージウィンドウのサイズです。

これは Cosmos3EdgeModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Cosmos3 Edge モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、nvidia/Cosmos3-Edge と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。

Cosmos3EdgeProcessor

クラス transformers.Cosmos3EdgeProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonevideo_processor = Nonechat_template = None**kwargs )

パラメータ

  • image_processor (Cosmos3EdgeImageProcessor) — 画像プロセッサは必須の入力です。
  • tokenizer (tokenizer_class) — トークナイザーは必須の入力です。
  • video_processor (Cosmos3EdgeVideoProcessor) — 動画プロセッサは必須の入力です。
  • chat_template (str) — チャット内のメッセージのリストをトークン化可能な文字列に変換するための Jinja テンプレート。

画像プロセッサ、トークナイザー、および動画プロセッサを単一のプロセッサにラップするCosmos3EdgeProcessorを構築します。

Cosmos3EdgeProcessor は、Cosmos3EdgeImageProcessor、tokenizer_class、および Cosmos3EdgeVideoProcessor のすべての機能を提供します。詳細については、~Cosmos3EdgeImageProcessor、~tokenizer_class、および ~Cosmos3EdgeVideoProcessor を参照してください。

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )

パラメータ

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], 任意) — 前処理対象の画像です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチを想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、do_rescale=False を設定してください。
  • text (Union[str, list[str], list[list[str]]]、省略可) — エンコード対象のシーケンスまたはシーケンスのバッチです。各シーケンスは文字列、または文字列のリスト（事前トークン化済み文字列）であることができます。事前トークン化済みの入力を渡す場合は、バッチ入力との曖昧さを避けるために is_split_into_words=True を設定してください。
  • videos (Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]], 任意) — 前処理を行う動画です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある、単一の動画またはバッチの動画を想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある動画を渡す場合は、do_rescale=False を設定してください。
  • audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], 任意) — 準備対象のオーディオまたはオーディオのバッチです。各オーディオは NumPy 配列または PyTorch テンソルであることができます。 NumPy 配列/PyTorch テンソルの場合、各オーディオの形状は (C, T) である必要があります。ここで C はチャネル数、T はオーディオのサンプル長です。
  • return_tensors (str または TensorType, 省略可) — 設定すると、特定のフレームワークのテンソルを返します。使用可能な値は以下の通りです:
    • 'pt': PyTorchのtorch.Tensorオブジェクトを返します。
    • 'np': NumPyのnp.ndarrayオブジェクトを返します。
  • **kwargs (ProcessingKwargs、任意) — 各モダリティ（テキスト、画像、動画、音声）の追加処理オプション。モデル固有のパラメータは上記にリストされています。サポートされている引数の完全なリストについては、TypedDictクラスを参照してください。

apply_chat_template

< >

( conversation: list[dict[str, str]] | list[list[dict[str, str]]]chat_template: str | None = Nonetools: list[dict] | None = Nonedocuments: list[dict[str, str]] | None = Noneadd_generation_prompt: bool = Falsecontinue_final_message: bool | str = Falsereturn_assistant_tokens_mask: bool = Falsetokenize: bool = Falsereturn_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = 'auto'return_dict: bool = Falseload_audio_from_video: bool = Falseprocessor_kwargs: dict | None = None**kwargs )

パラメータ

  • conversation (Union[list[Dict, [str, str]], list[list[dict[str, str]]]]) — フォーマット対象の会話です。
  • chat_template (Optional[str]、省略可) — 会話を整形するために使用する Jinja テンプレートです。指定しない場合、トークナイザーのチャットテンプレートが使用されます。

トークナイザーのapply_chat_templateメソッドと同様に、このメソッドは入力された会話にJinjaテンプレートを適用し、それを単一のトークナイズ可能な文字列に変換します。

入力には、各メッセージのコンテンツがテキストと、任意の画像または動画の入力からなるリストである、以下の形式が期待されます。return_dict=True の場合、画像、動画、URL、またはローカルパスを指定することもでき、それらは pixel_values を形成するために使用されます。指定しない場合、フォーマットされたテキストのみ、または任意でトークン化されたテキストのみが返されます。

conversation = [ { “role”: “user”, “content”: [ {“type”: “image”, “url”: “https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg”}, {“type”: “text”, “text”: “Please describe this image in detail.”}, ], }, ]

Cosmos3EdgeImageProcessor

class transformers.Cosmos3EdgeImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

パラメータ

  • do_convert_rgb (bool、kwargs、optional、デフォルトは True) — 画像を RGB に変換するかどうか。
  • do_resize (bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリサイズするかどうか。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs、デフォルトは {'shortest_edge' -- 65536, 'longest_edge': 16777216}): モデルへの入力サイズの最大値を指定します。
  • default_to_square (bool、kwargs、任意、デフォルトは False) — size が整数の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop を適用した後の出力画像のサイズ。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs、デフォルトは 3) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタです。PILImageResampling の列挙型のいずれかを使用できます。do_resize が True に設定されている場合のみ、効果が現れます。
  • do_rescale (bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。
  • rescale_factor (float、kwargs、任意、デフォルト値は 0.00392156862745098) — do_rescale が True に設定されている場合、画像をリスケールするための係数です。
  • do_normalize (bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を正規化するかどうかを指定します。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、任意、デフォルトは [0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional、デフォルト値は [0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_size が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True. の場合のみ適用されます。
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのは ChannelDimension.FIRST のみです。slow processors との互換性のために追加されました。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:
    • "channels_first" または ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。
    • "channels_last" または ChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。
    • "none" または ChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。
  • Returns が 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 —

Cosmos3EdgeImageProcessor の画像プロセッサを構築します。

disable_grouping (bool, kwargs, optional): サイズによる画像のグループ化を無効にし、バッチ処理ではなく個別に処理するかどうかを指定します。 None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (int, kwargs, optional): 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.cosmos3_edge.image_processing_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

パラメータ

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 前処理対象の画像です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチを想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、do_rescale=False を設定してください。
  • do_convert_rgb (bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。
  • do_resize (bool、kwargs、optional) — 画像をリサイズするかどうか。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — モデルへの最大入力次元を記述します。
  • default_to_square (bool、kwargs、任意) — サイズが整数の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop を適用した後の出力画像のサイズ。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタ。PILImageResampling の列挙型のいずれかを使用できます。do_resize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • do_rescale (bool、kwargs、optional) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。
  • rescale_factor (float、kwargs、任意) — do_rescale が True に設定されている場合、画像をリスケールするための係数。
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 画像を正規化するかどうかを指定します。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_size が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True. の場合のみ適用されます。
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのは ChannelDimension.FIRST のみです。slow processors との互換性のために追加されました。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:
    • "channels_first" または ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。
    • "channels_last" または ChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。
    • "none" または ChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。
  • patch_size (int、kwargs、任意、デフォルト値は 14) — ビジョンエンコーダーの空間パッチサイズです。
  • temporal_patch_size (int、kwargs、任意、デフォルト値は 1) — ビジョンエンコーダーの時間方向のパッチサイズです。
  • merge_size (int, kwargs, 任意, デフォルト値は 2) — ビジョンエンコーダから LLM エンコーダへのマージサイズです。

戻り値

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call メソッド（‘pixel_values’ など）によって返される、リスト/配列/テンソルの辞書。
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType]、省略可) — 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。

Cosmos3EdgeImageProcessorPil

クラス transformers.Cosmos3EdgeImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

パラメータ

  • do_convert_rgb (bool、kwargs、optional、デフォルトは True) — 画像を RGB に変換するかどうか。
  • do_resize (bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリサイズするかどうか。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs、デフォルトは {'shortest_edge' -- 65536, 'longest_edge': 16777216}): モデルへの入力サイズの最大値を指定します。
  • default_to_square (bool、kwargs、任意、デフォルトは False) — size が整数の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop を適用した後の出力画像のサイズ。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs、デフォルトは 3) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタです。PILImageResampling の列挙型のいずれかを使用できます。do_resize が True に設定されている場合のみ、効果が現れます。
  • do_rescale (bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。
  • rescale_factor (float、kwargs、任意、デフォルト値は 0.00392156862745098) — do_rescale が True に設定されている場合、画像をリスケールするための係数です。
  • do_normalize (bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を正規化するかどうかを指定します。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、任意、デフォルトは [0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional、デフォルト値は [0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_size が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True. の場合のみ適用されます。
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのは ChannelDimension.FIRST のみです。slow processors との互換性のために追加されました。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:
    • "channels_first" または ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。
    • "channels_last" または ChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。
    • "none" または ChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。
  • Returns が 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 —

Cosmos3EdgeImageProcessor の画像プロセッサを構築します。

disable_grouping (bool, kwargs, optional): サイズによる画像のグループ化を無効にし、バッチ処理ではなく個別に処理するかどうかを指定します。 None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (int, kwargs, optional): 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.cosmos3_edge.image_processing_pil_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

パラメータ

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 前処理対象の画像です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチを想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、do_rescale=False を設定してください。
  • do_convert_rgb (bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。
  • do_resize (bool、kwargs、optional) — 画像をリサイズするかどうか。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — モデルへの最大入力次元を記述します。
  • default_to_square (bool、kwargs、任意) — サイズが整数の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop を適用した後の出力画像のサイズ。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタ。PILImageResampling の列挙型のいずれかを使用できます。do_resize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • do_rescale (bool、kwargs、optional) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。
  • rescale_factor (float、kwargs、任意) — do_rescale が True に設定されている場合、画像をリスケールするための係数。
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 画像を正規化するかどうかを指定します。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_size が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True. の場合のみ適用されます。
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのは ChannelDimension.FIRST のみです。slow processors との互換性のために追加されました。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:
    • "channels_first" または ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。
    • "channels_last" または ChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。
    • "none" または ChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。
  • patch_size (int、kwargs、任意、デフォルト値は 14) — ビジョンエンコーダーの空間パッチサイズです。
  • temporal_patch_size (int、kwargs、任意、デフォルト値は 1) — ビジョンエンコーダーの時間方向のパッチサイズです。
  • merge_size (int, kwargs, 任意, デフォルト値は 2) — ビジョンエンコーダから LLM エンコーダへのマージサイズです。

戻り値

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call メソッド（‘pixel_values’ など）によって返される、リスト/配列/テンソルの辞書。
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType]、省略可) — 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。

Cosmos3EdgeVideoProcessor

class transformers.Cosmos3EdgeVideoProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.cosmos3_edge.video_processing_cosmos3_edge.Cosmos3EdgeVideoProcessorInitKwargs'> )

パラメータ

  • **kwargs (Cosmos3EdgeVideoProcessorInitKwargs、任意) — 各モダリティ（テキスト、画像、動画、音声）の追加処理オプションです。モデル固有のパラメータは上記にリストされています。サポートされている引数の完全なリストについては、TypedDict クラスを参照してください。

Cosmos3EdgeVideoProcessorの動画プロセッサを構築します。

preprocess

< >

( videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]]]**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.VideosKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

パラメータ

  • videos (Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]) — 前処理対象の動画です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある、単一の動画またはバッチの動画を想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある動画を渡す場合は、do_rescale=False を設定してください。
  • do_convert_rgb (bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。
  • do_resize (bool、kwargs、optional) — 画像をリサイズするかどうか。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — モデルへの最大入力次元を記述します。
  • default_to_square (bool、kwargs、任意) — サイズが整数の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタ。PILImageResampling の列挙型のいずれかを使用できます。do_resize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • do_rescale (bool、kwargs、optional) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。
  • rescale_factor (float、kwargs、任意) — do_rescale が True に設定されている場合、画像をリスケールするための係数。
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 画像を正規化するかどうかを指定します。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop を適用した後の出力画像のサイズ。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのは ChannelDimension.FIRST のみです。slow processors との互換性のために追加されました。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:
    • "channels_first" または ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。
    • "channels_last" または ChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。
    • "none" または ChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。
  • do_sample_frames (bool、kwargs、任意) — 処理前に動画からフレームをサンプリングするか、動画全体を処理するかどうかを指定します。
  • video_metadata (Annotated[~video_utils.VideoMetadata | dict | list[dict | ~video_utils.VideoMetadata] | list[list[dict | ~video_utils.VideoMetadata]] | None, None], kwargs) — 動画のメタデータで、総再生時間、fps、総フレーム数に関する情報を含みます。動画からのフレームサンプリングやタイムスタンプの計算に使用されます。動画を処理する前に手動でデコードしようとしている場合を除き、メタデータは渡さないでください。
  • fps (Annotated[int | float | None, None], kwargs) — do_sample_frames=True の場合、1 秒あたりサンプリングするターゲットフレーム数。
  • num_frames (Annotated[int | None, None], kwargs) — do_sample_frames=True の場合、サンプリングするフレームの最大数。
  • return_metadata (bool、kwargs、optional) — 動画メタデータを返すかどうかを指定します。動画メタデータは、動画の長さ、fps、デコードバックエンドなどの情報を含むオブジェクトです。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

戻り値

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call メソッド（‘pixel_values’ など）によって返される、リスト/配列/テンソルの辞書。
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType]、省略可) — 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。

Cosmos3EdgeModel

クラス transformers.Cosmos3EdgeModel

< >

( config: Cosmos3EdgeConfig )

パラメータ

  • config (Cosmos3EdgeConfig) — モデルのすべてのパラメータを含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。

Cosmos3 Edge Modelの生粋のモデルで、特定のヘッドを上に載せず、生のhidden-statesを出力します。

このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Cosmos3EdgeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

パラメータ

  • input_ids (torch.LongTensor の形状 (batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。

    インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。

    入力IDとは何ですか？

  • attention_mask (torch.Tensor の形状 (batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。 [0, 1]:
    • マスクされていないトークンに対して1
    • マスクされたトークンに対しては 0 です。

    アテンションマスクとは?

  • position_ids (torch.LongTensor の形状 (batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲 [0, config.n_positions - 1].

    ポジションIDとは?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返した past_key_values であり、 use_cache=True または config.use_cache=True.

    入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。 past_key_values が渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。

    モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。

    past_key_values を使用する場合、すべての input_ids（形状 (batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理の input_ids（形状 (batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor、形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) — input_ids を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_ids のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。
  • use_cache (bool、任意) — True に設定すると、past_key_values のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_values を参照）。
  • pixel_values (torch.Tensor、形状 (batch_size, num_channels, image_size, image_size)、任意) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は Cosmos3EdgeImageProcessor を使用して取得できます。詳細は Cosmos3EdgeImageProcessor.call() を参照してください（Cosmos3EdgeProcessor は画像の処理に Cosmos3EdgeImageProcessor を使用します）。
  • pixel_values_videos (torch.FloatTensor、形状 (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)、任意) — 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は、Cosmos3EdgeVideoProcessor を使用して取得できます。詳細については、Cosmos3EdgeVideoProcessor.call() を参照してください（Cosmos3EdgeProcessor は、動画の処理に Cosmos3EdgeVideoProcessor を使用します）。
  • image_grid_thw (torch.LongTensor、形状 (num_images, 3)、任意) — LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。
  • video_grid_thw (torch.LongTensor、形状 (num_videos, 3)、任意) — LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。
  • mm_token_type_ids (torch.IntTensor、形状 (batch_size, sequence_length)、任意) — 各モダリティに一致する入力シーケンスのトークンインデックスです。例えば、テキスト (0)、画像 (1)、動画 (2) などです。マルチモーダルなトークンタイプIDは、AutoProcessor を使用して取得できます。詳細は ProcessorMixin.call() を参照してください。
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 省略可) — キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(pooler_output, 省略可: last_hidden_states, 省略可: hidden_states, 省略可: attentions) pooler_output (形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 省略可) からなるタプルです。pooler_output は、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。

戻り値

Cosmos3EdgeModelOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)

Cosmos3EdgeModelOutputWithPast または、torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（Cosmos3EdgeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

Cosmos3EdgeModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなくModuleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

    past_key_valuesが使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。

  • past_key_values (Cache、任意、use_cache=True が渡された場合または config.use_cache=True の場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。

    自己アテンションブロック（および config.is_encoder_decoder=True の場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values 入力参照）。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

    各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

  • rope_deltas (torch.LongTensor、形状 (batch_size, )、任意) — シーケンス長とマルチモーダル rope の間の rope インデックスの差分です。 この属性は非推奨であり、v5.20 で削除されます。代わりに model.base_model.rope_deltas を使用してください。

get_image_features

< >

( pixel_values: FloatTensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

パラメータ

  • pixel_values (torch.FloatTensor、shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は Cosmos3EdgeImageProcessor を使用して取得できます。詳細は Cosmos3EdgeImageProcessor.call() を参照してください（Cosmos3EdgeProcessor は画像の処理に Cosmos3EdgeImageProcessor を使用します）。
  • image_grid_thw (torch.LongTensor、形状 (num_images, 3)、任意) — LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。

戻り値

BaseModelOutputWithPooling または tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPooling。設定（Cosmos3EdgeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

  • pooler_output (torch.FloatTensor、shape (batch_size, hidden_size)) — 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

    各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

get_video_features

< >

( pixel_values_videos: FloatTensorvideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

パラメータ

  • pixel_values_videos (torch.FloatTensor、shape (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)) — 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は、Cosmos3EdgeVideoProcessor を使用して取得できます。詳細については、Cosmos3EdgeVideoProcessor.call() を参照してください（Cosmos3EdgeProcessor は、動画の処理に Cosmos3EdgeVideoProcessor を使用します）。
  • video_grid_thw (torch.LongTensor、形状 (num_videos, 3)、任意) — LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。

戻り値

BaseModelOutputWithPooling または tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPooling。設定（Cosmos3EdgeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

  • pooler_output (torch.FloatTensor、shape (batch_size, hidden_size)) — 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

    各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

Cosmos3EdgeTextModel

class transformers.Cosmos3EdgeTextModel

< >

( config: Cosmos3EdgeTextConfig )

パラメータ

  • config (Cosmos3EdgeTextConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。

…

このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

パラメータ

  • input_ids (torch.LongTensor の形状 (batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。

    インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。

    入力IDとは何ですか？

  • attention_mask (torch.Tensor の形状 (batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。 [0, 1]:
    • マスクされていないトークンに対して1
    • マスクされたトークンに対しては 0 です。

    アテンションマスクとは?

  • position_ids (torch.LongTensor の形状 (batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲 [0, config.n_positions - 1].

    ポジションIDとは?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返した past_key_values であり、 use_cache=True または config.use_cache=True.

    入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。 past_key_values が渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。

    モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。

    past_key_values を使用する場合、すべての input_ids（形状 (batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理の input_ids（形状 (batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor、形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) — input_ids を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_ids のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。
  • use_cache (bool、任意) — True に設定すると、past_key_values のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_values を参照）。

戻り値

BaseModelOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPast。設定（Cosmos3EdgeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

Cosmos3EdgeTextModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなくModuleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

    past_key_valuesが使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。

  • past_key_values (Cache、任意、use_cache=True が渡された場合または config.use_cache=True の場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。

    自己アテンションブロック（および config.is_encoder_decoder=True の場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values 入力参照）。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

    各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

Cosmos3EdgeVisionModel

class transformers.Cosmos3EdgeVisionModel

< >

( config: Cosmos3EdgeVisionConfig )

パラメータ

  • config (Cosmos3EdgeVisionConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。

Cosmos3 Edgeで使用される、パックされた可変解像度SigLIP2ビジョンタワー。

このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

forward

< >

( pixel_values: FloatTensorgrid_thw: LongTensor**kwargs ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

パラメータ

  • pixel_values (torch.FloatTensor、shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は Cosmos3EdgeImageProcessor を使用して取得できます。詳細は Cosmos3EdgeImageProcessor.call() を参照してください（Cosmos3EdgeProcessor は画像の処理に Cosmos3EdgeImageProcessor を使用します）。
  • grid_thw (torch.LongTensor、形状 (num_images_or_videos, 3)) — パックされた各画像または動画の、時間・高さ・幅のパッチグリッド次元です。

戻り値

BaseModelOutputWithPooling または tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPooling。設定（Cosmos3EdgeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

Cosmos3EdgeVisionModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなくModuleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

  • pooler_output (torch.FloatTensor、shape (batch_size, hidden_size)) — 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

    各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

Cosmos3EdgeForConditionalGeneration

クラス transformers.Cosmos3EdgeForConditionalGeneration

< >

( config: Cosmos3EdgeConfig )

パラメータ

  • config (Cosmos3EdgeConfig) — モデルのすべてのパラメータを含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。

他のモダリティ（例：画像とテキストからテキストへの生成）を条件としてトークン生成を行う Cosmos3 Edge Model。

このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Cosmos3EdgeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

パラメータ

  • input_ids (torch.LongTensor の形状 (batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。

    インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。

    入力IDとは何ですか？

  • attention_mask (torch.Tensor の形状 (batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。 [0, 1]:
    • マスクされていないトークンに対して1
    • マスクされたトークンに対しては 0 です。

    アテンションマスクとは?

  • position_ids (torch.LongTensor の形状 (batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲 [0, config.n_positions - 1].

    ポジションIDとは?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返した past_key_values であり、 use_cache=True または config.use_cache=True.

    入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。 past_key_values が渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。

    モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。

    past_key_values を使用する場合、すべての input_ids（形状 (batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理の input_ids（形状 (batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor、形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) — input_ids を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_ids のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。
  • labels (torch.LongTensor、shape (batch_size, sequence_length)、任意) — マスク言語モデリング損失を計算するためのラベルです。インデックスは [0, ..., config.vocab_size] の範囲内であるか、-100 である必要があります（input_ids の docstring を参照）。インデックスが -100 に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は [0, ..., config.vocab_size] の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。
  • use_cache (bool、任意) — True に設定すると、past_key_values のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_values を参照）。
  • pixel_values (torch.Tensor、形状 (batch_size, num_channels, image_size, image_size)、任意) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は Cosmos3EdgeImageProcessor を使用して取得できます。詳細は Cosmos3EdgeImageProcessor.call() を参照してください（Cosmos3EdgeProcessor は画像の処理に Cosmos3EdgeImageProcessor を使用します）。
  • pixel_values_videos (torch.FloatTensor、形状 (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)、任意) — 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は、Cosmos3EdgeVideoProcessor を使用して取得できます。詳細については、Cosmos3EdgeVideoProcessor.call() を参照してください（Cosmos3EdgeProcessor は、動画の処理に Cosmos3EdgeVideoProcessor を使用します）。
  • image_grid_thw (torch.LongTensor、形状 (num_images, 3)、任意) — LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。
  • video_grid_thw (torch.LongTensor、形状 (num_videos, 3)、任意) — LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。
  • mm_token_type_ids (torch.IntTensor、形状 (batch_size, sequence_length)、任意) — 各モダリティに一致する入力シーケンスのトークンインデックスです。例えば、テキスト (0)、画像 (1)、動画 (2) などです。マルチモーダルなトークンタイプIDは、AutoProcessor を使用して取得できます。詳細は ProcessorMixin.call() を参照してください。
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは 0) — int の場合、最後の logits_to_keep トークンについて logits を計算します。0 の場合、すべての input_ids について logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。 torch.Tensor の場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 省略可) — キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(pooler_output, 省略可: last_hidden_states, 省略可: hidden_states, 省略可: attentions) pooler_output (形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 省略可) からなるタプルです。pooler_output は、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。

戻り値

Cosmos3EdgeCausalLMOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)

Cosmos3EdgeCausalLMOutputWithPast または、torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（Cosmos3EdgeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

Cosmos3EdgeForConditionalGenerationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなくModuleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。

  • loss (torch.FloatTensor、shape (1,)、optional、labels が指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失（次のトークン予測用）。

  • logits (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。

  • past_key_values (Cache、任意、use_cache=True が渡された場合または config.use_cache=True の場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。

    逐次デコーディングを高速化するために使用できる（past_key_values 入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

    各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

  • rope_deltas (torch.LongTensor、形状 (batch_size, )、任意) — シーケンス長とマルチモーダル rope の間の rope インデックスの差分です。 この属性は非推奨であり、v5.20 で削除されます。代わりに model.base_model.rope_deltas を使用してください。

例:

>>> from transformers import AutoProcessor, Cosmos3EdgeForConditionalGeneration

>>> model = Cosmos3EdgeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe the image."},
        ],
    }
]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt"
)

>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
>>> output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
>>> print(output_text)

get_image_features

< >

( pixel_values: FloatTensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

パラメータ

  • pixel_values (torch.FloatTensor、形状 (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 入力画像に対応するテンソルです。
  • image_grid_thw (torch.LongTensor、形状 (num_images, 3)、任意) — LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。

戻り値

BaseModelOutputWithPooling または tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPooling。設定（Cosmos3EdgeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

  • pooler_output (torch.FloatTensor、shape (batch_size, hidden_size)) — 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

    各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

例:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Cosmos3EdgeForConditionalGeneration

>>> model = Cosmos3EdgeForConditionalGeneration.from_pretrained("nvidia/Cosmos3-Edge")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("nvidia/Cosmos3-Edge")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

get_video_features

< >

( pixel_values_videos: FloatTensorvideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

パラメータ

  • pixel_values_videos (torch.FloatTensor、形状 (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 入力動画に対応するテンソルです。
  • video_grid_thw (torch.LongTensor、形状 (num_videos, 3)、任意) — LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。

戻り値

BaseModelOutputWithPooling または tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPooling。設定（Cosmos3EdgeConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

  • pooler_output (torch.FloatTensor、shape (batch_size, hidden_size)) — 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

    各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

例:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Cosmos3EdgeForConditionalGeneration

>>> model = Cosmos3EdgeForConditionalGeneration.from_pretrained("nvidia/Cosmos3-Edge")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("nvidia/Cosmos3-Edge")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
Update on GitHub

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