Hugging Face's logo

Diffusers documentation

StableCascadeUNet

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

StableCascadeUNet

Модель UNet из конвейера Stable Cascade.

StableCascadeUNet

класс diffusers.models.StableCascadeUNet

< >

( in_channels: int = 16out_channels: int = 16timestep_ratio_embedding_dim: int = 64patch_size: int = 1conditioning_dim: int = 2048block_out_channels: tuple[int, ...] = (2048, 2048)num_attention_heads: tuple[int, ...] = (32, 32)down_num_layers_per_block: tuple[int, ...] = (8, 24)up_num_layers_per_block: tuple[int, ...] = (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[tuple[str]] = (('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[str, ...] = ('sca', 'crp')switch_level: tuple[bool] | None = None )

forward

< >

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

Параметры

  • sample (torch.Tensor) — Шумовой входной образец.
  • timestep_ratio (torch.Tensor) — Коэффициент шага, используемый для вычисления эмбеддинга шага.
  • clip_text_pooled (torch.Tensor) — Средневзвешенные текстовые эмбеддинги CLIP.
  • clip_text (torch.Tensor, необязательный) — Векторные представления текста CLIP на уровне последовательности.
  • clip_img (torch.Tensor, необязательный) — встраивания изображений CLIP.
  • effnet (torch.Tensor, необязательный) — Карта признаков EfficientNet, используемая в качестве дополнительного условия.
  • pixels (torch.Tensor, необязательный) — Тензор условий на уровне пикселей. Если None, используется тензор нулей.
  • sca (torch.Tensor, необязательный) — Необязательное значение sca, используемое для построения эмбеддинга временного шага.
  • crp (torch.Tensor, необязательный) — Необязательное значение crp, используемое для построения эмбеддинга временного шага.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать StableCascadeUNetOutput вместо обычного кортежа.
Update on GitHub

←ZImageTransformer2DModel UNet1DModel→