# معالج الانتباه

معالج الانتباه هو فئة لتطبيق أنواع مختلفة من آليات الانتباه.

## AttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.AttnProcessor]]

#### diffusers.models.attention_processor.AttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.AttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.AttnProcessor()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1103)

المعالج الافتراضي لتنفيذ العمليات الحسابية المتعلقة بالانتباه.

#### diffusers.models.attention_processor.AttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.AttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.AttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2696)

المعالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0).

#### diffusers.models.attention_processor.AttnAddedKVProcessor[[diffusers.models.attention_processor.AttnAddedKVProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.AttnAddedKVProcessor()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1279)

المعالج لتنفيذ عمليات الحساب المتعلقة بالانتباه مع مصفوفات مفتاح وقيمة قابلة للتعلم إضافية لمشفّر النص.

#### diffusers.models.attention_processor.AttnAddedKVProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.AttnAddedKVProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.AttnAddedKVProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1346)

المعالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضياً إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0)، مع مصفوفات مفتاح وقيمة قابلة للتعلم إضافية لمشفّر النص.

#### diffusers.models.attention_processor.AttnProcessorNPU[[diffusers.models.attention_processor.AttnProcessorNPU]]

```python
diffusers.models.attention_processor.AttnProcessorNPU()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2582)

معالج لتنفيذ الانتباه البرقي (flash attention) باستخدام torch_npu. يدعم torch_npu أنواع البيانات fp16 وbf16 فقط. إذا تم استخدام fp32، فسيتم استخدام F.scaled_dot_product_attention للتحسب، لكن تأثير التسريع على NPU لن يكون كبيراً.

#### diffusers.models.attention_processor.FusedAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FusedAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.FusedAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L3668)

معالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0). يستخدم طبقات إسقاط مدمجة. بالنسبة لوحدات الانتباه الذاتي، يتم دمج جميع مصفوفات الإسقاط (أي الاستعلام، المفتاح، القيمة). أما بالنسبة لوحدات الانتباه المتقاطع، فتتم دمج مصفوفات إسقاط المفتاح والقيمة.

> [!WARNING] > هذه الواجهة البرمجية (API) تجريبية 🧪 في الوقت الحالي وقد تتغير في المستقبل.

## Allegro[[diffusers.models.attention_processor.AllegroAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.AllegroAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.AllegroAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.AllegroAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1993)

المعالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0). يُستخدم هذا في نموذج Allegro. إنه يطبّق طبقة تطبيع وتضمين دوّاري على متجه الاستعلام ومتجه المفتاح.

## AuraFlow[[diffusers.models.attention_processor.AuraFlowAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.AuraFlowAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.AuraFlowAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.AuraFlowAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2087)

معالج الانتباه المستخدم عادةً في معالجة Aura Flow.

#### diffusers.models.attention_processor.FusedAuraFlowAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FusedAuraFlowAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.FusedAuraFlowAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2180)

معالج الانتباه المستخدم عادةً في معالجة Aura Flow مع الإسقاطات المدمجة.

## CogVideoX[[diffusers.models.attention_processor.CogVideoXAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.CogVideoXAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.CogVideoXAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.CogVideoXAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2277)

معالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (scaled dot-product attention) لنموذج CogVideoX. يطبّق تضمينًا دوّاريًا (rotary embedding) على متجهات الاستعلام والمفتاح، لكنه لا يتضمن تطبيعًا مكانيًا.

#### diffusers.models.attention_processor.FusedCogVideoXAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FusedCogVideoXAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.FusedCogVideoXAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2346)

معالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (scaled dot-product attention) لنموذج CogVideoX. يطبّق تضمينًا دوّاريًا (rotary embedding) على متجهات الاستعلام والمفتاح، لكنه لا يتضمن تطبيعًا مكانيًا.

## DreamLite[[diffusers.models.unets.unet_dreamlite.DreamLiteAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.unets.unet_dreamlite.DreamLiteAttnProcessor2_0[[diffusers.models.unets.unet_dreamlite.DreamLiteAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.unets.unet_dreamlite.DreamLiteAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/unets/unet_dreamlite.py#L285)

معالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بناتج نقطي مع دعم الانتباه الاستعلامي المجمّع (GQA / MQA).

يُطابق `AttnProcessor2_0` باستثناء أن فرع إعادة تشكيل المفتاح/القيمة يتعامل بشكل صحيح مع `attn.kv_heads != attn.heads` من خلال إعادة تشكيل K/V إلى `kv_heads` ثم تكرارها باستخدام `repeat_interleave` حتى `attn.heads`. هذا مطلوب بواسطة DreamLite UNet، الذي يجمع بين GQA و`qk_norm` — وهي مجموعة لا يتعامل معها `AttnProcessor2_0` الافتراضي. يتم تفويض SDPA إلى `dispatch_attention_fn` بحيث يمكن استخدام أي من واجهات الانتباه في diffusers (SDPA الأصلي في PyTorch، FlashAttention، إلخ).

## Custom Diffusion[[diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionAttnProcessor]]

#### diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionAttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionAttnProcessor(train_kv: bool = True, train_q_out: bool = True, hidden_size: int | None = None, cross_attention_dim: int | None = None, out_bias: bool = True, dropout: float = 0.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1175)

**المعاملات:**

train_kv (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تدريب مصفوفات المفتاح والقيمة المقابلة لميزات النص بشكل جديد.

train_q_out (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تدريب مصفوفات استعلام جديدة تتوافق مع ميزات الصورة الكامنة.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : حجم الطبقة المخفية لطبقة الانتباه.

cross_attention_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : عدد القنوات في `encoder_hidden_states`.

out_bias (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تضمين معامل الانحياز في `train_q_out`.

dropout (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : احتمال الإسقاط (dropout) المستخدم.

معالج لتنفيذ الانتباه لطريقة التخصيص المخصص.

#### diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionAttnProcessor2_0(train_kv: bool = True, train_q_out: bool = True, hidden_size: int | None = None, cross_attention_dim: int | None = None, out_bias: bool = True, dropout: float = 0.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L3886)

**المعاملات:**

train_kv (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تدريب مصفوفات المفتاح والقيمة المقابلة لميزات النص بشكل جديد.

train_q_out (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تدريب مصفوفات استعلام جديدة تتوافق مع ميزات الصورة الكامنة.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : حجم الطبقة المخفية لطبقة الانتباه.

cross_attention_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : عدد القنوات في `encoder_hidden_states`.

out_bias (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تضمين معامل الانحياز في `train_q_out`.

dropout (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : احتمال الإسقاط (dropout) المستخدم.

معالج لتنفيذ الانتباه (Attention) لطريقة Custom Diffusion باستخدام الانتباه النقطي المتدرج الموفر للذاكرة في PyTorch 2.0.

#### diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionXFormersAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionXFormersAttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.CustomDiffusionXFormersAttnProcessor(train_kv: bool = True, train_q_out: bool = False, hidden_size: int | None = None, cross_attention_dim: int | None = None, out_bias: bool = True, dropout: float = 0.0, attention_op: Callable | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L3770)

**المعاملات:**

train_kv (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تدريب مصفوفات المفتاح والقيمة المقابلة لميزات النص بشكل جديد.

train_q_out (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تدريب مصفوفات استعلام جديدة تتوافق مع ميزات الصورة الكامنة.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : حجم الطبقة المخفية لطبقة الانتباه.

cross_attention_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : عدد القنوات في `encoder_hidden_states`.

out_bias (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تضمين معامل الانحياز في `train_q_out`.

dropout (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : احتمال الإسقاط (dropout) المستخدم.

attention_op (`Callable`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : [المُشغِّل](https://facebookresearch.github.io/xformers/components/ops.html#xformers.ops.AttentionOpBase) الأساسي الذي يُستخدم كمُشغِّل الانتباه. يُوصى بإعداده على `None`، والسماح لـ xFormers باختيار أفضل مُشغِّل.

المعالج لتنفيذ الانتباه الموفّر للذاكرة باستخدام xFormers لطريقة Custom Diffusion.

## Flux[[diffusers.models.attention_processor.FluxAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.FluxAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FluxAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.FluxAttnProcessor2_0(*args, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5505)

#### diffusers.models.attention_processor.FusedFluxAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FusedFluxAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.FusedFluxAttnProcessor2_0(*args, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5529)

#### diffusers.models.attention_processor.FluxSingleAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FluxSingleAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.FluxSingleAttnProcessor2_0(*args, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5515)

المعالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0).

## Hunyuan[[diffusers.models.attention_processor.HunyuanAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.HunyuanAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.HunyuanAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.HunyuanAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L3124)

المعالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0). يُستخدم هذا في نموذج HunyuanDiT. إنه يطبّق طبقة تطبيع s وتضمين دوّاري على متجه الاستعلام ومتجه المفتاح.

#### diffusers.models.attention_processor.FusedHunyuanAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FusedHunyuanAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.FusedHunyuanAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L3222)

معالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0) مع طبقات إسقاط مدمجة. يُستخدم هذا في نموذج HunyuanDiT. إنه يطبّق طبقة تطبيع s وتضمين دوّاري على متجه الاستعلام ومتجه المفتاح.

#### diffusers.models.attention_processor.PAGHunyuanAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.PAGHunyuanAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.PAGHunyuanAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L3325)

المعالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضياً إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0). يُستخدم هذا في نموذج HunyuanDiT. يطبّق طبقة تطبيع وتضمين دوّاري على متجهات الاستعلام والمفتاح. يستخدم هذا المتغير من المعالج [Pertubed Attention Guidance](https://huggingface.co/papers/2403.17377).

#### diffusers.models.attention_processor.PAGCFGHunyuanAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.PAGCFGHunyuanAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.PAGCFGHunyuanAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L3448)

المعالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضياً إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0). يُستخدم هذا في نموذج HunyuanDiT. يطبّق طبقة تطبيع وتضمين دوّاري على متجهات الاستعلام والمفتاح. يستخدم هذا المتغير من المعالج [Pertubed Attention Guidance](https://huggingface.co/papers/2403.17377).

## IdentitySelfAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.PAGIdentitySelfAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.PAGIdentitySelfAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.PAGIdentitySelfAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.PAGIdentitySelfAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5043)

معالج لتنفيذ PAG باستخدام الانتباه المضبوط بنقطة الضرب (مفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0). مرجع PAG: https://huggingface.co/papers/2403.17377

#### diffusers.models.attention_processor.PAGCFGIdentitySelfAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.PAGCFGIdentitySelfAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.PAGCFGIdentitySelfAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5142)

معالج لتنفيذ PAG باستخدام الانتباه المضبوط بنقطة الضرب (مفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0). مرجع PAG: https://huggingface.co/papers/2403.17377

## IP-Adapter[[diffusers.models.attention_processor.IPAdapterAttnProcessor]]

#### diffusers.models.attention_processor.IPAdapterAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.IPAdapterAttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.IPAdapterAttnProcessor(hidden_size, cross_attention_dim = None, num_tokens = (4,), scale = 1.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L4208)

**المعاملات:**

hidden_size (`int`) : حجم الطبقة المخفية لطبقة الانتباه.

cross_attention_dim (`int`) : عدد القنوات في `encoder_hidden_states`.

num_tokens (`int` أو `tuple[int]` أو `list[int]`، الافتراضي `(4,)`) : طول سياق ميزات الصورة.

scale (`float` أو قائمة`float`، القيمة الافتراضية 1.0) : معامل وزن موجه الصورة.

معالج الانتباه لعدة محولات IP-Adapter.

#### diffusers.models.attention_processor.IPAdapterAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.IPAdapterAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.IPAdapterAttnProcessor2_0(hidden_size, cross_attention_dim = None, num_tokens = (4,), scale = 1.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L4408)

**المعاملات:**

hidden_size (`int`) : حجم الطبقة المخفية لطبقة الانتباه.

cross_attention_dim (`int`) : عدد القنوات في `encoder_hidden_states`.

num_tokens (`int` أو `tuple[int]` أو `list[int]`، الافتراضي `(4,)`) : طول سياق ميزات الصورة.

scale (`float` أو `list[float]`، القيمة الافتراضية 1.0) : معامل وزن موجه الصورة.

معالج الانتباه لـ IP-Adapter في PyTorch 2.0.

#### diffusers.models.attention_processor.SD3IPAdapterJointAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.SD3IPAdapterJointAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.SD3IPAdapterJointAttnProcessor2_0(hidden_size: int, ip_hidden_states_dim: int, head_dim: int, timesteps_emb_dim: int = 1280, scale: float = 0.5)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L4872)

**المعاملات:**

hidden_size (`int`) : عدد القنوات المخفية.

ip_hidden_states_dim (`int`) : بُعد ميزات الصورة.

head_dim (`int`) : عدد قنوات الرأس.

timesteps_emb_dim (`int`، القيمة الافتراضية 1280) : عدد قنوات الإدخال لتضمين خطوة الزمن.

scale (`float`، القيمة الافتراضية 0.5) : مقياس IP-Adapter.

معالج الانتباه الخاص بـ IP-Adapter، يُستخدم عادةً في معالجة إسقاطات الانتباه الذاتي المشابهة لـ SD3، مع معلومات إضافية مبنية على الصور وتضمينات خطوات الزمن.

## JointAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.JointAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.JointAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.JointAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.JointAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1422)

معالج الانتباه المستخدم عادةً في معالجة إسقاطات الانتباه الذاتي المشابهة لـ SD3.

#### diffusers.models.attention_processor.PAGJointAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.PAGJointAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.PAGJointAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1508)

معالج الانتباه المستخدم عادةً في معالجة إسقاطات الانتباه الذاتي المشابهة لـ SD3.

#### diffusers.models.attention_processor.PAGCFGJointAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.PAGCFGJointAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.PAGCFGJointAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1664)

معالج الانتباه المستخدم عادةً في معالجة إسقاطات الانتباه الذاتي المشابهة لـ SD3.

#### diffusers.models.attention_processor.FusedJointAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FusedJointAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.FusedJointAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1829)

معالج الانتباه المستخدم عادةً في معالجة إسقاطات الانتباه الذاتي المشابهة لـ SD3.

## LoRA[[diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnProcessor]]

#### diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnProcessor()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5305)

معالج لتنفيذ الانتباه باستخدام LoRA.

#### diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5314)

المعالج لتنفيذ الانتباه مع LoRA (مُفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0).

#### diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnAddedKVProcessor[[diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnAddedKVProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.LoRAAttnAddedKVProcessor()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5332)

المعالج لتنفيذ الانتباه مع LoRA مصحوبًا بمصفوفات مفاتيح وقيم قابلة للتعلم إضافية لمشفّر النص.

#### diffusers.models.attention_processor.LoRAXFormersAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.LoRAXFormersAttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.LoRAXFormersAttnProcessor()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5323)

معالج لتنفيذ الانتباه باستخدام LoRA مع xFormers.

## Lumina-T2X[[diffusers.models.attention_processor.LuminaAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.LuminaAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.LuminaAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.LuminaAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L3572)

المعالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0). يُستخدم هذا في نموذج LuminaNextDiT. إنه يطبّق طبقة تطبيع s وتضمين دوّاري على متجه الاستعلام ومتجه المفتاح.

## Mochi[[diffusers.models.attention_processor.MochiAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.MochiAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.MochiAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.MochiAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L998)

معالج الانتباه المستخدم في Mochi.

#### diffusers.models.attention_processor.MochiVaeAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.MochiVaeAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.MochiVaeAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2906)

معالج الانتباه المستخدم في Mochi VAE.

## Sana[[diffusers.models.attention_processor.SanaLinearAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.SanaLinearAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.SanaLinearAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.SanaLinearAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5341)

معالج لتنفيذ الانتباه الخطي بنقطة منتج مُقَيَّس.

#### diffusers.models.attention_processor.SanaMultiscaleAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.SanaMultiscaleAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.SanaMultiscaleAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5245)

معالج لتنفيذ الانتباه التربيعي متعدد المقاييس.

#### diffusers.models.attention_processor.PAGCFGSanaLinearAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.PAGCFGSanaLinearAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.PAGCFGSanaLinearAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5393)

معالج لتنفيذ الانتباه الخطي بنقطة منتج مُقَيَّس.

#### diffusers.models.attention_processor.PAGIdentitySanaLinearAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.PAGIdentitySanaLinearAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.PAGIdentitySanaLinearAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5448)

معالج لتنفيذ الانتباه الخطي بنقطة منتج مُقَيَّس.

## Stable Audio[[diffusers.models.attention_processor.StableAudioAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.StableAudioAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.StableAudioAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.StableAudioAttnProcessor2_0()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2991)

المعالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب (مُفعّل افتراضيًا إذا كنت تستخدم PyTorch 2.0). يُستخدم هذا في نموذج Stable Audio. إنه يطبّق التضمين الدوّاري على متجه الاستعلام ومتجه المفتاح، ويسمح بـ MHA أو GQA أو MQA.

## SlicedAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.SlicedAttnProcessor]]

#### diffusers.models.attention_processor.SlicedAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.SlicedAttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.SlicedAttnProcessor(slice_size: int)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L4000)

**المعاملات:**

slice_size (`int`, *اختياري*) : عدد الخطوات لحساب الانتباه. يستخدم عددًا من الشرائح يساوي `attention_head_dim // slice_size`، ويجب أن يكون `attention_head_dim` مضاعفًا لـ `slice_size`.

معالج لتنفيذ الانتباه المقطّع.

#### diffusers.models.attention_processor.SlicedAttnAddedKVProcessor[[diffusers.models.attention_processor.SlicedAttnAddedKVProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.SlicedAttnAddedKVProcessor(slice_size)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L4087)

**المعاملات:**

slice_size (`int`, *اختياري*) : عدد الخطوات لحساب الانتباه. يستخدم عددًا من الشرائح يساوي `attention_head_dim // slice_size`، ويجب أن يكون `attention_head_dim` مضاعفًا لـ `slice_size`.

معالج لتنفيذ الانتباه المقطعي مع مصفوفات مفتاح وقيمة قابلة للتعلم إضافية لمشفّر النص.

## XFormersAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.XFormersAttnProcessor]]

#### diffusers.models.attention_processor.XFormersAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.XFormersAttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.XFormersAttnProcessor(attention_op: Callable | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2488)

**المعاملات:**

attention_op (`Callable`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : [المُشغِّل](https://facebookresearch.github.io/xformers/components/ops.html#xformers.ops.AttentionOpBase) الأساسي الذي يُستخدم كمُشغِّل الانتباه. يُوصى بإعداده على `None`، والسماح لـ xFormers باختيار أفضل مُشغِّل.

معالج لتنفيذ الانتباه الموفّر للذاكرة باستخدام xFormers.

#### diffusers.models.attention_processor.XFormersAttnAddedKVProcessor[[diffusers.models.attention_processor.XFormersAttnAddedKVProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.XFormersAttnAddedKVProcessor(attention_op: Callable | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2417)

**المعاملات:**

attention_op (`Callable`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : [المُشغِّل](https://facebookresearch.github.io/xformers/components/ops.html#xformers.ops.AttentionOpBase) الأساسي الذي يُستخدم كمُشغِّل الانتباه. يُوصى بإعداده على `None`، والسماح لـ xFormers باختيار أفضل مُشغِّل.

معالج لتنفيذ الانتباه الموفّر للذاكرة باستخدام xFormers.

## XLAFlashAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.XLAFlashAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.XLAFlashAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.XLAFlashAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.XLAFlashAttnProcessor2_0(partition_spec: tuple[str | None, ...] | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L2790)

معالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب مع نواة فلاش انتباه بالاس عند استخدام `torch_xla`.

## XFormersJointAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.XFormersJointAttnProcessor]]

#### diffusers.models.attention_processor.XFormersJointAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.XFormersJointAttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.XFormersJointAttnProcessor(attention_op: Callable | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L1908)

**المعاملات:**

attention_op (`Callable`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : [المُشغِّل](https://facebookresearch.github.io/xformers/components/ops.html#xformers.ops.AttentionOpBase) الأساسي الذي يُستخدم كمُشغِّل الانتباه. يُوصى بإعداده على `None`، والسماح لـ xFormers باختيار أفضل مُشغِّل.

معالج لتنفيذ الانتباه الموفّر للذاكرة باستخدام xFormers.

## IPAdapterXFormersAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.IPAdapterXFormersAttnProcessor]]

#### diffusers.models.attention_processor.IPAdapterXFormersAttnProcessor[[diffusers.models.attention_processor.IPAdapterXFormersAttnProcessor]]

```python
diffusers.models.attention_processor.IPAdapterXFormersAttnProcessor(hidden_size, cross_attention_dim = None, num_tokens = (4,), scale = 1.0, attention_op: Callable | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L4640)

**المعاملات:**

hidden_size (`int`) : حجم الطبقة المخفية لطبقة الانتباه.

cross_attention_dim (`int`) : عدد القنوات في `encoder_hidden_states`.

num_tokens (`int` أو `tuple[int]` أو `list[int]`، الافتراضي `(4,)`) : طول سياق ميزات الصورة.

scale (`float` أو `list[float]`، القيمة الافتراضية 1.0) : معامل وزن موجه الصورة.

attention_op (`Callable`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : [المُشغِّل](https://facebookresearch.github.io/xformers/components/ops.html#xformers.ops.AttentionOpBase) الأساسي الذي يُستخدم كمُشغِّل الانتباه. يُوصى بإعداده على `None`، والسماح لـ xFormers باختيار أفضل مُشغِّل.

معالج الانتباه لـ IP-Adapter باستخدام xFormers.

## FluxIPAdapterJointAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FluxIPAdapterJointAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.FluxIPAdapterJointAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.FluxIPAdapterJointAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.FluxIPAdapterJointAttnProcessor2_0(*args, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5539)

## XLAFluxFlashAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.XLAFluxFlashAttnProcessor2_0]]

#### diffusers.models.attention_processor.XLAFluxFlashAttnProcessor2_0[[diffusers.models.attention_processor.XLAFluxFlashAttnProcessor2_0]]

```python
diffusers.models.attention_processor.XLAFluxFlashAttnProcessor2_0(*args, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py#L5579)

معالج لتنفيذ الانتباه المتدرج بنقطة الضرب مع نواة فلاش انتباه بالاس عند استخدام `torch_xla`.