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StableCascadeUNet

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StableCascadeUNet

Un modelo UNet del Stable Cascade pipeline.

StableCascadeUNet

clase diffusers.models.StableCascadeUNet

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( in_channels: int = 16out_channels: int = 16timestep_ratio_embedding_dim: int = 64patch_size: int = 1conditioning_dim: int = 2048block_out_channels: tuple = (2048, 2048)num_attention_heads: tuple = (32, 32)down_num_layers_per_block: tuple = (8, 24)up_num_layers_per_block: tuple = (24, 8)down_blocks_repeat_mappers: tuple[int] | None = (1, 1)up_blocks_repeat_mappers: tuple[int] | None = (1, 1)block_types_per_layer: tuple = (('SDCascadeResBlock', 'SDCascadeTimestepBlock', 'SDCascadeAttnBlock'), ('SDCascadeResBlock', 'SDCascadeTimestepBlock', 'SDCascadeAttnBlock'))clip_text_in_channels: int | None = Noneclip_text_pooled_in_channels = 1280clip_image_in_channels: int | None = Noneclip_seq = 4effnet_in_channels: int | None = Nonepixel_mapper_in_channels: int | None = Nonekernel_size = 3dropout: float | tuple[float] = (0.1, 0.1)self_attn: bool | tuple[bool] = Truetimestep_conditioning_type: tuple = ('sca', 'crp')switch_level: tuple[bool] | None = None )

forward

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( sampletimestep_ratioclip_text_pooledclip_text = Noneclip_img = Noneeffnet = Nonepixels = Nonesca = Nonecrp = Nonereturn_dict = True )

Parámetros

  • sample (torch.Tensor) — La muestra de entrada con ruido.
  • timestep_ratio (torch.Tensor) — Relación de pasos de tiempo utilizada para calcular la incrustación de paso de tiempo.
  • clip_text_pooled (torch.Tensor) — Incrustaciones de texto CLIP agrupadas.
  • clip_text (torch.Tensor, opcional) — Incrustaciones de texto CLIP a nivel de secuencia.
  • clip_img (torch.Tensor, opcional) — Incrustaciones de imagen de CLIP.
  • effnet (torch.Tensor, opcional) — Mapa de características de EfficientNet utilizado como condicionamiento adicional.
  • pixels (torch.Tensor, opcional) — Tensor de condicionamiento a nivel de píxel. Si es None, se utiliza un tensor de ceros.
  • sca (torch.Tensor, opcional) — Valor de condicionamiento sca opcional utilizado para construir la incrustación del paso de tiempo.
  • crp (torch.Tensor, opcional) — Valor de condicionamiento crp opcional utilizado para construir la incrustación del paso de tiempo.
  • return_dict (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si se debe devolver un StableCascadeUNetOutput en lugar de una tupla simple.
Update on GitHub

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