# LongCatImageTransformer2DModel

Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода.

```python
from diffusers import LongCatImageTransformer2DModel

transformer = LongCatImageTransformer2DModel.from_pretrained("meituan-longcat/LongCat-Image ", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
```

## LongCatImageTransformer2DModel[[diffusers.LongCatImageTransformer2DModel]]

#### diffusers.LongCatImageTransformer2DModel[[diffusers.LongCatImageTransformer2DModel]]

```python
diffusers.LongCatImageTransformer2DModel(patch_size: int = 1, in_channels: int = 64, num_layers: int = 19, num_single_layers: int = 38, attention_head_dim: int = 128, num_attention_heads: int = 24, joint_attention_dim: int = 3584, pooled_projection_dim: int = 3584, axes_dims_rope: list[int] = [16, 56, 56])
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/transformers/transformer_longcat_image.py#L395)

Модель Transformer, представленная в Longcat-Image.

#### forward[[diffusers.LongCatImageTransformer2DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor = None, timestep: LongTensor = None, img_ids: Tensor = None, txt_ids: Tensor = None, guidance: Tensor = None, return_dict: bool = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/transformers/transformer_longcat_image.py#L464)

**Параметры:**

hidden_states (`torch.FloatTensor` формы `(batch size, channel, height, width)`) : Входные `hidden_states`.

encoder_hidden_states (`torch.FloatTensor` формы `(batch size, sequence_len, embed_dims)`) : Условные эмбеддинги (эмбеддинги, вычисленные на основе входных условий, таких как промпты), которые следует использовать.

timestep ( `torch.LongTensor`) : Используется для указания шага денойзинга.

img_ids (`torch.Tensor`) : идентификаторы позиций изображений, используемые для вычисления вращательных позиционных эмбеддингов.

txt_ids (`torch.Tensor`) : Идентификаторы позиций текста, используемые для вычисления вращательных позиционных эмбеддингов.

guidance (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Встраивание масштаба руководства, используемое для вариантов модели, дистиллированных с помощью руководства.

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` вместо обычного кортежа.

**Возвращает:**

Если `return_dict` равно True, возвращается `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput`, иначе — `tuple`, первым элементом которого является тензор выборки.

Метод forward.