Diffusers documentation
ZImageTransformer2DModel
ZImageTransformer2DModel
Z-Image의 이미지형 데이터용 Transformer 모델입니다.
ZImageTransformer2DModel
클래스 diffusers.ZImageTransformer2DModel
< source >( all_patch_size = (2,)all_f_patch_size = (1,)in_channels = 16dim = 3840n_layers = 30n_refiner_layers = 2n_heads = 30n_kv_heads = 30norm_eps = 1e-05qk_norm = Truecap_feat_dim = 2560siglip_feat_dim = Nonerope_theta = 256.0t_scale = 1000.0axes_dims = [32, 48, 48]axes_lens = [1024, 512, 512] )
forward
< source >( x: listtcap_feats: listreturn_dict: bool = Truecontrolnet_block_samples: dict[int, torch.Tensor] | None = Nonesiglip_feats: list[list[torch.Tensor]] | None = Noneimage_noise_mask: list[list[int]] | None = Nonepatch_size: int = 2f_patch_size: int = 1joint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None )
매개변수
- x (
listoftorch.Tensor또는torch.Tensor의 중첩된list) — 입력 latents입니다. 표준 모드에서 실행할 때는 평탄한 리스트, omni 모드에서 실행할 때는 중첩 리스트입니다. - t (
torch.Tensor) — 노이즈 제거 단계를 나타내는 데 사용됩니다. - cap_feats (
listoftorch.Tensoror nestedlistoftorch.Tensor) — 사용할 조건부 캡션 임베딩(프롬프트와 같은 입력 조건에서 계산된 임베딩). - return_dict (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 단순 tuple 대신~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput를 반환할지 여부. - controlnet_block_samples (
dictofinttotorch.Tensor, 선택 사항) — 블록 인덱스에서 텐서로 매핑되며, 지정된 경우 transformer 블록의 잔차에 추가됩니다. - siglip_feats (
listoflistoftorch.Tensor, 선택 사항) — 추가 조건으로 사용되는 선택적 SigLIP 이미지 특징입니다. - image_noise_mask (
listoflistofint, 선택 사항) — omni 모드에서 노이즈 토큰과 클린 토큰을 나타내는 이미지별 노이즈 마스크입니다. - patch_size (
int, 선택 사항, 기본값 2) — 입력 latents를 patchify하는 데 사용되는 공간 patch 크기입니다. - f_patch_size (
int, 선택 사항, 기본값 1) — 입력 latents를 patchify하는 데 사용되는 시간적 patch 크기입니다. - joint_attention_kwargs (
dict, 선택 사항) — kwargs 사전입니다. LoRA 레이어를 스케일링하기 위해scale항목만 사용됩니다.
ZImageTransformer2DModel의 forward 메서드입니다.
Flow: patchify -> t_embed -> x_embed -> x_refine -> cap_embed -> cap_refine -> [siglip_embed -> siglip_refine] -> build_unified -> main_layers -> final_layer -> unpatchify
patchify_and_embed
< source >( all_image: listall_cap_feats: listpatch_size: intf_patch_size: int )
기본 모드용 Patchify: 배치 항목당 단일 이미지.
patchify_and_embed_omni
< source >( all_x: listall_cap_feats: listall_siglip_feats: listpatch_size: intf_patch_size: intimages_noise_mask: list )
omni 모드용 Patchify: 노이즈 마스크를 가진 배치 항목당 여러 이미지.