Diffusers documentation
SD3Transformer2D
ابدأ الآن
الاستدلال
استخدام خطوط أنابيب الانتشار
المُكيِّفات والتخصيص
تحسين الأداء والتوسع
المولّدات التوليدية المعيارية
التدريب والتخصيص
الموارد
ساهم
واجهة برمجة التطبيقات
الفئات الرئيسية
المنظومة المعيارية
المحمِّلات
النماذج
خطوط الأنابيب
المجدولون
الفئات الداخلية
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
SD3Transformer2D
تُعد هذه الفئة مفيدة عند تحميل الأوزان فقط في SD3Transformer2DModel. إذا كنت بحاجة إلى تحميل الأوزان في مُشفّر النص أو في مُشفّر النص وSD3Transformer2DModel، فراجع فئة SD3LoraLoaderMixin بدلاً من ذلك.
تقوم فئة SD3Transformer2DLoadersMixin حاليًا بتحميل أوزان IP-Adapter فقط، لكنها ستُستخدم في المستقبل لحفظ الأوزان وتحميل LoRAs.
للتعرف على المزيد حول كيفية تحميل أوزان LoRA، راجد دليل تحميل LoRA.
SD3Transformer2DLoadersMixin
حمّل طبقات IP-Adapters وLoRA إلى [SD3Transformer2DModel].
_load_ip_adapter_weights
< source >( state_dict: dictlow_cpu_mem_usage: bool = True )
المعاملات
- state_dict (
Dict) — قائمة الحالة التي تحتوي على المفتاح “ip_adapter” الذي يضم معاملات معالجات الانتباه، والمفتاح “image_proj” الذي يضم معاملات شبكة إسقاط الصور. - low_cpu_mem_usage (
bool، اختياري، القيمة الافتراضيةTrueإذا كان إصدار torch >= 1.9.0 وإلاFalse) — تسريع تحميل النموذج من خلال تحميل الأوزان المُسبقة التدريب فقط دون تهيئة الأوزان. كما يحاول هذا الخيار عدم استخدام أكثر من 1x حجم النموذج في ذاكرة المعالج المركزي (بما في ذلك الذروة) أثناء تحميل النموذج. مدعوم فقط لـ PyTorch >= 1.9.0. إذا كنت تستخدم إصدارًا أقدم من PyTorch، فإن تعيين هذا الحجج إلىTrueسيؤدي إلى رفع خطأ.
يُعيّن معالجات الانتباه الخاصة بـ IP-Adapter، ويُحمّل الإسقاط الصوري وstate_dict.