# SD3Transformer2D

Esta classe é útil ao carregar *apenas* pesos em um [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/pt/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel). Se você precisar carregar pesos no text encoder ou em um text encoder e SD3Transformer2DModel, verifique a classe [`SD3LoraLoaderMixin`](lora#diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin) em vez disso.

A classe `SD3Transformer2DLoadersMixin` atualmente carrega apenas pesos do IP-Adapter, mas será usada no futuro para salvar pesos e carregar LoRAs.

> [!TIP]
> Para saber mais sobre como carregar pesos LoRA, consulte o guia de carregamento de [LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference).

## SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]]

#### diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin]]

```python
diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin()
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L27)

Carregue camadas de IP-Adapters e LoRA em um `[SD3Transformer2DModel]`.

#### _load_ip_adapter_weights[[diffusers.loaders.SD3Transformer2DLoadersMixin._load_ip_adapter_weights]]

```python
_load_ip_adapter_weights(state_dict: dict, low_cpu_mem_usage: bool = True)
```

[Fonte](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/transformer_sd3.py#L157)

**Parâmetros:**

state_dict (`Dict`) : Dicionário de estado com as chaves "ip_adapter", que contém os parâmetros para os processadores de atenção, e "image_proj", que contém os parâmetros para a rede de projeção de imagem.

low_cpu_mem_usage (`bool`, *opcional*, padrão é `True` se a versão do torch >= 1.9.0, caso contrário `False`) : Acelera o carregamento do modelo carregando apenas os pesos pré-treinados e não inicializando os pesos. Isso também tenta não usar mais do que 1x o tamanho do modelo na memória de CPU (incluindo a memória de pico) durante o carregamento do modelo. Suportado apenas para PyTorch >= 1.9.0. Se você estiver usando uma versão mais antiga do PyTorch, definir este argumento como `True` causará um erro.

Define os processadores de atenção do IP-Adapter, a projeção de imagem e carrega o state_dict.