Diffusers documentation
HeliosTransformer3DModel
HeliosTransformer3DModel
由北京大学、字节跳动等机构在 Helios: Real Real-Time Long Video Generation Model 中介绍了 Helios 的 14B 实时自回归扩散 Transformer 模型（支持 T2V、I2V 和 V2V），用于处理 3D 类视频数据。
可以使用以下代码片段加载该模型。
from diffusers import HeliosTransformer3DModel
# Best Quality
transformer = HeliosTransformer3DModel.from_pretrained("BestWishYsh/Helios-Base", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
# Intermediate Weight
transformer = HeliosTransformer3DModel.from_pretrained("BestWishYsh/Helios-Mid", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)
# Best Efficiency
transformer = HeliosTransformer3DModel.from_pretrained("BestWishYsh/Helios-Distilled", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)HeliosTransformer3DModel
class diffusers.HeliosTransformer3DModel
< source >( patch_size: tuple[int, ...] = (1, 2, 2)num_attention_heads: int = 40attention_head_dim: int = 128in_channels: int = 16out_channels: int = 16text_dim: int = 4096freq_dim: int = 256ffn_dim: int = 13824num_layers: int = 40cross_attn_norm: bool = Trueqk_norm: str | None = 'rms_norm_across_heads'eps: float = 1e-06added_kv_proj_dim: int | None = Nonerope_dim: tuple[int, ...] = (44, 42, 42)rope_theta: float = 10000.0guidance_cross_attn: bool = Truezero_history_timestep: bool = Truehas_multi_term_memory_patch: bool = Trueis_amplify_history: bool = Falsehistory_scale_mode: str = 'per_head' )
参数
- patch_size (
tuple[int]，默认为(1, 2, 2)) — 用于视频嵌入的 3D patch 维度 (t_patch, h_patch, w_patch)。 - num_attention_heads (
int，默认为40) — 文本嵌入的固定长度。 - attention_head_dim (
int，默认为128) — 每个头中的通道数。 - in_channels (
int，默认为16) — 输入数据的通道数。 - out_channels (
int，默认为16) — 输出中的通道数。 - text_dim (
int，默认为512) — 文本嵌入的输入维度。 - freq_dim (
int，默认为256) — 正弦时间嵌入的维度。 - ffn_dim (
int，默认为13824) — 前馈网络中的中间维度。 - num_layers (
int，默认为40) — 要使用的 transformer 块层数。 - window_size (
tuple[int]，默认为(-1, -1)) — 局部注意力的窗口大小（-1 表示全局注意力）。 - cross_attn_norm（
bool，默认为True）— 启用交叉注意力归一化。 - qk_norm (
bool，默认为True) — 启用查询/键归一化。 - eps (
float，默认为1e-6) — 归一化层的 epsilon 值。 - add_img_emb (
bool，默认为False) — 是否使用 img_emb。 - added_kv_proj_dim (
int，可选，默认为None) — 用于附加的 key 和 value 投影的通道数。如果为None，则不使用投影。
用于 Helios 模型中类视频数据的 Transformer 模型。
forward
< source >( hidden_states: Tensortimestep: LongTensorencoder_hidden_states: Tensorindices_hidden_states = Noneindices_latents_history_short = Noneindices_latents_history_mid = Noneindices_latents_history_long = Nonelatents_history_short = Nonelatents_history_mid = Nonelatents_history_long = Nonereturn_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None )
参数
- hidden_states（形状为
(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)的torch.Tensor）— 输入的hidden_states。 - timestep (
torch.LongTensor) — 用于指示去噪步骤。 - encoder_hidden_states (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_len, embed_dims)) — 要使用的条件嵌入（从输入条件（例如提示词）计算得出的嵌入）。 - indices_hidden_states (
torch.Tensor, 可选) — 用于计算旋转位置嵌入的hidden_states的帧索引。 - indices_latents_history_short (
torch.Tensor, 可选) — 短历史潜变量的帧索引。 - indices_latents_history_mid (
torch.Tensor, 可选) — 中间历史潜变量的帧索引。 - indices_latents_history_long (
torch.Tensor, 可选) — 长历史潜变量的帧索引。 - latents_history_short (
torch.Tensor, 可选) — 短历史潜变量条件。 - latents_history_mid (
torch.Tensor, 可选) — 中间历史潜变量条件。 - latents_history_long (
torch.Tensor, 可选) — 长历史潜变量条件。 - return_dict (
bool，可选，默认为True) — 是否返回~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput而不是普通的元组。 - attention_kwargs (
dict, 可选) — 一个 kwargs 字典，如果指定，将传递给 diffusers.models.attention_processor 中定义的AttentionProcessor，该处理器在self.processor下定义。
HeliosTransformer3DModel 的前向方法。
Transformer2DModelOutput
类 diffusers.models.modeling_outputs.Transformer2DModelOutput
< source >( sample: torch.Tensor )
参数
- sample（形状为
(batch_size, num_channels, height, width)的torch.Tensor，或者如果 Transformer2DModel 是离散的，则为(batch size, num_vector_embeds - 1, num_latent_pixels)）— 以encoder_hidden_states输入为条件的隐藏状态输出。如果是离散的，则返回未加噪潜在像素的概率分布。
Transformer2DModel 的输出。