# JoyImageEditTransformer3DModel

モデルは、以下のコードスニペットで読み込むことができます。

```python
from diffusers import JoyImageEditTransformer3DModel

transformer = JoyImageEditTransformer3DModel.from_pretrained("jdopensource/JoyAI-Image-Edit-Diffusers", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
```

## JoyImageEditTransformer3DModel[[diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel]]

#### diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel[[diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel]]

```python
diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel(patch_size: list = [1, 2, 2], in_channels: int = 16, out_channels: int | None = None, hidden_size: int = 3072, num_attention_heads: int = 24, text_dim: int = 4096, mlp_width_ratio: float = 4.0, num_layers: int = 20, rope_dim_list: list[int] = [16, 56, 56], rope_type: str = 'rope', theta: int = 256)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/transformers/transformer_joyimage.py#L372)

画像生成/編集用のJoyImage Transformerモデル。

WANスタイルの条件埋め込みとカスタム回転位置埋め込みを備えたデュアルストリームDiTアーキテクチャ。

#### forward[[diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, timestep: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, return_dict: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/transformers/transformer_joyimage.py#L522)

**パラメータ:**

hidden_states (`torch.Tensor`、shape は `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)` または `(batch_size, num_items, num_channels, num_frames, height, width)`) : 入力 `hidden_states`。

timestep (`torch.LongTensor`) : デノイジングステップを示すために使用されます。

encoder_hidden_states (`torch.Tensor`, *任意*) : 使用する条件埋め込み（プロンプトなどの入力条件から計算される埋め込み）。

return_dict (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput`を返すかどうか。

**戻り値:**

`return_dict` が True の場合、`~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` が返され、それ以外の場合は、最初の要素がサンプルテンソルである `tuple` が返されます。

[JoyImageEditTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/models/transformer_joyimage#diffusers.JoyImageEditTransformer3DModel)のforwardメソッドです。

## Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]]

#### diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput]]

```python
diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput(sample: torch.Tensor)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L21)

**パラメータ:**

sample (`torch.Tensor`、shape は `(batch_size, num_channels, height, width)`、または [Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel) が離散型の場合 `(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)`) : `encoder_hidden_states` 入力を条件とする隠れ状態の出力です。離散型の場合、ノイズ除去されていない潜在ピクセルの確率分布を返します。

[Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/models/transformer2d#diffusers.Transformer2DModel)の出力です。