Diffusers documentation
StableCascadeUNet
StableCascadeUNet
Um modelo UNet do pipeline Stable Cascade.
StableCascadeUNet
classe diffusers.models.StableCascadeUNet
< source >( 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
< source >( sampletimestep_ratioclip_text_pooledclip_text = Noneclip_img = Noneeffnet = Nonepixels = Nonesca = Nonecrp = Nonereturn_dict = True )
Parâmetros
- sample (
torch.Tensor) — A amostra de entrada com ruído. - timestep_ratio (
torch.Tensor) — Razão de timestep usada para calcular o embedding de timestep. - clip_text_pooled (
torch.Tensor) — Embeddings de texto do CLIP agregados. - clip_text (
torch.Tensor, opcional) — Incorporações de texto CLIP em nível de sequência. - clip_img (
torch.Tensor, opcional) — Incorporações de imagem do CLIP. - effnet (
torch.Tensor, opcional) — Mapa de recursos do EfficientNet usado como condicionamento adicional. - pixels (
torch.Tensor, opcional) — Tensor de condicionamento em nível de pixel. SeNone, um tensor de zeros é usado. - sca (
torch.Tensor, opcional) — Valor de condicionamentoscaopcional usado para construir o embedding de timestep. - crp (
torch.Tensor, opcional) — Valor de condicionamentocrpopcional usado para construir o embedding de timestep. - return_dict (
bool, opcional, padrãoTrue) — Se deve ou não retornar umStableCascadeUNetOutputem vez de uma tupla simples.