Diffusers

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WanTransformer3DModel

Um modelo Diffusion Transformer para dados de vídeo 3D foi introduzido no Wan 2.1 pela equipe Wan da Alibaba.

O modelo pode ser carregado com o seguinte trecho de código.

from diffusers import WanTransformer3DModel

transformer = WanTransformer3DModel.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)

WanTransformer3DModel

classe diffusers.WanTransformer3DModel

< source >

( patch_size: tuple[int, ...] = (1, 2, 2)num_attention_heads: int = 40attention_head_dim: int = 128in_channels: int = 16out_channels: int = 16text_dim: int = 4096freq_dim: int = 256ffn_dim: int = 13824num_layers: int = 40cross_attn_norm: bool = Trueqk_norm: str | None = 'rms_norm_across_heads'eps: float = 1e-06image_dim: int | None = Noneadded_kv_proj_dim: int | None = Nonerope_max_seq_len: int = 1024pos_embed_seq_len: int | None = None )

Parâmetros

patch_size (tuple[int], padrão (1, 2, 2)) — Dimensões do patch 3D para incorporação de vídeo (t_patch, h_patch, w_patch).
num_attention_heads (int, padrão 40) — Comprimento fixo para embeddings de texto.
attention_head_dim (int, padrão 128) — O número de canais em cada head.
in_channels (int, padrão 16) — O número de canais na entrada.
out_channels (int, padrão 16) — O número de canais na saída.
text_dim (int, padrão 512) — Dimensão de entrada para embeddings de texto.
freq_dim (int, padrão 256) — Dimensão para incorporações de tempo sinusoidais.
ffn_dim (int, padrão 13824) — Dimensão intermediária na rede feed-forward.
num_layers (int, padrão 40) — O número de blocos de transformadores a serem usados.
window_size (tuple[int], padrão (-1, -1)) — Tamanho da janela para atenção local (-1 indica atenção global).
cross_attn_norm (bool, padrão True) — Ativa a normalização de atenção cruzada.
qk_norm (bool, padrão True) — Ativa a normalização de query/key.
eps (float, padrão 1e-6) — Valor de epsilon para as camadas de normalização.
add_img_emb (bool, padrão False) — Se deve usar img_emb.
added_kv_proj_dim (int, opcional, padrão None) — O número de canais a serem usados para as projeções de chave e valor adicionadas. Se None, nenhuma projeção é usada.

Um modelo Transformer para dados semelhantes a vídeo usado no modelo Wan.

forward

< source >

( hidden_states: Tensortimestep: LongTensorencoder_hidden_states: Tensorencoder_hidden_states_image: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonereturn_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None )

Parâmetros

hidden_states (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, num_frames, height, width)) — hidden_states de entrada.
timestep (torch.LongTensor) — Usado para indicar o passo de desruido.
encoder_hidden_states (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_len, embed_dims)) — Incorporações condicionais (incorporações calculadas a partir das condições de entrada, como prompts) a serem usadas.
encoder_hidden_states_image (torch.Tensor, opcional) — Incorporações condicionais de imagem para geração condicionada por imagem.
return_dict (bool, opcional, padrão True) — Se deve ou não retornar um ~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput em vez de uma tupla simples.
attention_kwargs (dict, opcional) — Um dicionário de kwargs que, se especificado, é passado ao AttentionProcessor conforme definido em self.processor em diffusers.models.attention_processor.

O método forward do WanTransformer3DModel.

Transformer2DModelOutput

classe diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput

< source >

( sample: torch.Tensor )

Parâmetros

sample (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, height, width) ou (batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels) se Transformer2DModel for discreto) — A saída dos estados ocultos condicionada à entrada encoder_hidden_states. Se discreto, retorna distribuições de probabilidade para os pixels latentes sem ruído.

A saída de Transformer2DModel.

Update on GitHub

←WanAnimateTransformer3DModel ZImageTransformer2DModel→