Diffusers documentation
AllegroTransformer3DModel
AllegroTransformer3DModel
تم تقديم نموذج Diffusion Transformer للبيانات ثلاثية الأبعاد من Allegro في Allegro: Open the Black Box of Commercial-Level Video Generation Model بواسطة RhymesAI.
يمكن تحميل النموذج باستخدام مقتطف الشيفرة التالي.
from diffusers import AllegroTransformer3DModel
transformer = AllegroTransformer3DModel.from_pretrained("rhymes-ai/Allegro", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"AllegroTransformer3DModel
فئة diffusers.AllegroTransformer3DModel
< source >( patch_size: int = 2patch_size_t: int = 1num_attention_heads: int = 24attention_head_dim: int = 96in_channels: int = 4out_channels: int = 4num_layers: int = 32dropout: float = 0.0cross_attention_dim: int = 2304attention_bias: bool = Truesample_height: int = 90sample_width: int = 160sample_frames: int = 22activation_fn: str = 'gelu-approximate'norm_elementwise_affine: bool = Falsenorm_eps: float = 1e-06caption_channels: int = 4096interpolation_scale_h: float = 2.0interpolation_scale_w: float = 2.0interpolation_scale_t: float = 2.2 )
forward
< source >( hidden_states: Tensorencoder_hidden_states: Tensortimestep: LongTensorattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_rotary_emb: tuple[torch.Tensor, torch.Tensor] | None = Nonereturn_dict: bool = True )
المعاملات
- hidden_states (
torch.Tensorمن الشكل(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)) — مدخلاتhidden_states. - encoder_hidden_states (
torch.Tensorمن الشكل(batch_size, sequence_len, embed_dims)) — تضمينات شرطية (تضمينات محسوبة من الشروط المدخلة مثل الأوامر النصية) للاستخدام. - timestep (
torch.LongTensor) — يُستخدم للإشارة إلى خطوة إزالة الضوضاء. - attention_mask (
torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه الذاتي المطبّق علىhidden_states. - encoder_attention_mask (
torch.Tensor، اختياري) — قناع الانتباه المتقاطع المطبّق علىencoder_hidden_states. - image_rotary_emb (
tupleمنtorch.Tensor، اختياري) — تضمينات موضعية دوّارة محسوبة مسبقًا. - return_dict (
bool، اختياري، القيمة الافتراضيةTrue) — ما إذا كان يجب إرجاع~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutputبدلاً من tuple عادي.
طريقة AllegroTransformer3DModel الأمامية.
Transformer2DModelOutput
فئة diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput
< source >( sample: torch.Tensor )
المعاملات
- sample (
torch.Tensorمن الشكل(batch_size, num_channels, height, width)أو(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)إذا كان Transformer2DModel منفصلاً) — مخرجات الحالات المخفية المشروطة على مدخلencoder_hidden_states. إذا كان منفصلاً، يعيد توزيعات الاحتمال للبكسلات الكامنة غير الملوثة.
مخرجات Transformer2DModel.