Hugging Face's logo

Diffusers documentation

StableCascadeUNet

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).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

StableCascadeUNet

Stable Cascade hattından bir UNet modeli.

StableCascadeUNet

sınıf diffusers.models.StableCascadeUNet

< >

( 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

< >

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

Parametreler

  • sample (torch.Tensor) — Gürültülü girdi örneği.
  • timestep_ratio (torch.Tensor) — Timestep gömmelemesini hesaplamak için kullanılan timestep oranı.
  • clip_text_pooled (torch.Tensor) — Toplanmış CLIP metin gömme değerleri.
  • clip_text (torch.Tensor, isteğe bağlı) — Dizi düzeyinde CLIP metin gömme değerleri.
  • clip_img (torch.Tensor, isteğe bağlı) — CLIP gömme görselleri.
  • effnet (torch.Tensor, isteğe bağlı) — Ek koşullandırma olarak kullanılan EfficientNet özellik haritası.
  • pixels (torch.Tensor, isteğe bağlı) — Piksel düzeyinde koşullandırma tensörü. None ise, sıfırlardan oluşan bir tensör kullanılır.
  • sca (torch.Tensor, isteğe bağlı) — Adım gömme (timestep embedding) oluşturmak için kullanılan isteğe bağlı sca koşullandırma değeri.
  • crp (torch.Tensor, isteğe bağlı) — Adım gömme (timestep embedding) oluşturmak için kullanılan isteğe bağlı crp koşullandırma değeri.
  • return_dict (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Düz bir tuple yerine StableCascadeUNetOutput döndürülüp döndürülmemesi.
Update on GitHub

←ZImageTransformer2DModel UNet1DModel→