Diffusers documentation
DiTTransformer2DModel
DiTTransformer2DModel
用于类图像数据的 Transformer 模型，源自 DiT。
DiTTransformer2DModel
class diffusers.DiTTransformer2DModel
< source >( num_attention_heads: int = 16attention_head_dim: int = 72in_channels: int = 4out_channels: int | None = Nonenum_layers: int = 28dropout: float = 0.0norm_num_groups: int = 32attention_bias: bool = Truesample_size: int = 32patch_size: int = 2activation_fn: str = 'gelu-approximate'num_embeds_ada_norm: int | None = 1000upcast_attention: bool = Falsenorm_type: str = 'ada_norm_zero'norm_elementwise_affine: bool = Falsenorm_eps: float = 1e-05 )
参数
- num_attention_heads（int，可选，默认为 16）— 多头注意力机制中使用的注意力头数量。
- attention_head_dim（int，可选，默认值为 72）— 每个注意力头中的通道数。
- in_channels (int，默认为 4) — 输入数据的通道数。
- out_channels (int, optional) — 输出中的通道数。如果输出通道数与输入不同，请指定此参数。
- num_layers（int，可选，默认为 28）— 要使用的 Transformer 块层数。
- dropout（float，可选，默认为 0.0）— 在 Transformer 块中使用的 dropout 概率。
- norm_num_groups (int, 可选，默认为 32) — Transformer 块内组归一化的组数。
- attention_bias（bool，可选，默认为 True）— 配置 Transformer 块中的注意力机制是否包含偏置参数。
- sample_size (int, 默认为 32) — 潜在图像的宽度。此参数在训练过程中是固定的。
- patch_size (int, 默认为 2) — 模型处理的块大小，适用于处理非顺序数据的架构。
- activation_fn (str, optional, defaults to “gelu-approximate”) — Transformer 块中前馈网络所使用的激活函数。
- num_embeds_ada_norm (int, 可选, 默认为 1000) — AdaLayerNorm 的嵌入数量，在训练期间固定，并影响推理时的最大去噪步数。
- upcast_attention（bool，可选，默认为 False）— 如果为 true，则提升注意力机制的维度，以可能获得更好的性能。
- norm_type (str, optional, defaults to “ada_norm_zero”) — 指定所使用的归一化类型，可以是 ‘ada_norm_zero’。
- norm_elementwise_affine（bool，可选，默认为 False） — 如果为 true，则在归一化层中启用逐元素仿射参数。
- norm_eps（float，可选，默认为 1e-5）—— 在归一化层中添加到分母的一个小常数，用于防止除以零。
DiT（https://huggingface.co/papers/2212.09748）中介绍的 2D Transformer 模型。
forward
< source >( hidden_states: Tensortimestep: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneclass_labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonecross_attention_kwargs: dict = Nonereturn_dict: bool = True )
参数
- hidden_states（如果为离散值，则为形状
(batch size, num latent pixels)的torch.LongTensor；如果为连续值，则为形状(batch size, channel, height, width)的torch.FloatTensor） — 输入hidden_states。 - timestep (
torch.LongTensor, 可选) — 用于指示去噪步骤。作为嵌入应用于AdaLayerNorm的可选时间步。 - class_labels (
torch.LongTensor，形状为(batch size, num classes)，可选) — 用于指示类别标签条件。作为嵌入应用于AdaLayerZeroNorm的可选类别标签。 - cross_attention_kwargs (
dict[str, Any], 可选) — 一个 kwargs 字典，如果指定，将传递给 diffusers.models.attention_processor 中self.processor下定义的AttentionProcessor。 - return_dict (
bool，可选，默认为True) — 是否返回 UNet2DConditionOutput 而不是普通元组。
DiTTransformer2DModel 的前向方法。