Diffusers documentation
OvisImageTransformer2DModel
はじめに
推論
拡散パイプラインの使用
アダプターとパーソナライズ
最適化とスケーリング
モジュール型 Diffusers
学習とファインチューニング
リソース
コントリビュート
API
主なクラス
モジュール型
ローダー
モデル
概要AutoModel
ControlNets
Transformers
AceStepTransformer1DModelAllegroTransformer3DModelAnyFlowFARTransformer3DModelAnyFlowTransformer3DModelAuraFlowTransformer2DModelBriaFibo2Transformer2DModelBriaFiboTransformer2DModelBriaTransformer2DModelChromaTransformer2DModelChronoEditTransformer3DModelCogVideoXTransformer3DModelCogView3PlusTransformer2DModelCogView4Transformer2DModelConsisIDTransformer3DModelCosmos3OmniTransformerCosmosTransformer3DModelDiTTransformer2DModelEasyAnimateTransformer3DModelErnieImageTransformer2DModelFlux2Transformer2DModelFlux3Transformer2DModelFluxTransformer2DModelGlmImageTransformer2DModelHeliosTransformer3DModelHiDreamImageTransformer2DModelHunyuanDiT2DModelHunyuanImageTransformer2DModelHunyuanVideo15Transformer3DModelHunyuanVideoTransformer3DModelIdeogram4Transformer2DModelJoyImageEditPlusTransformer3DModelJoyImageEditTransformer3DModelKandinsky 6 TransformersKandinskyS2VTransformer3DModelKrea2Transformer2DModelLatteTransformer3DModelLongCatImageTransformer2DModelLTX2VideoTransformer3DModelLTXVideoTransformer3DModelLumina2Transformer2DModelLuminaNextDiT2DModelMiniMaxH3Transformer3DModelMiniMaxMusic3Transformer1DModelMochiTransformer3DModelMotifVideoTransformer3DModelOmniGenTransformer2DModelOvisImageTransformer2DModelPixArtTransformer2DModelPriorTransformerQwenImage21Transformer2DModelQwenImageTransformer2DModelRFD4ProteinaAutoencoderRFD4ProteinaTransformerSanaTransformer2DModelSanaVideoTransformer3DModelSanaWMLTX2RefinerTransformer3DModelSanaWMTransformer3DModelSD3Transformer2DModelSkyReelsV2Transformer3DModelStableAudio3DiTModelStableAudioDiTModelTransformer2DModelTransformerTemporalModelWanAnimate2Transformer3DModelWanAnimateTransformer3DModelWanTransformer3DModelZImageTransformer2DModel
UNets
VAE
Pipelines
スケジューラ
内部クラス
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OvisImageTransformer2DModel
モデルは、以下のコードスニペットで読み込むことができます。
from diffusers import OvisImageTransformer2DModel
transformer = OvisImageTransformer2DModel.from_pretrained("AIDC-AI/Ovis-Image-7B", subfolder="transformer", dtype=torch.bfloat16)OvisImageTransformer2DModel
class diffusers.OvisImageTransformer2DModel
< source >( patch_size: int = 1in_channels: int = 64out_channels: int | None = 64num_layers: int = 6num_single_layers: int = 27attention_head_dim: int = 128num_attention_heads: int = 24joint_attention_dim: int = 2048axes_dims_rope: tuple = (16, 56, 56) )
パラメータ
- patch_size (
int、デフォルトは1) — 入力データを小さなパッチに変換するためのパッチサイズ。 - in_channels (
int、デフォルトは64) — 入力におけるチャネル数。 - out_channels (
int, 省略可、デフォルトはNone) — 出力のチャネル数です。指定しない場合、デフォルトでin_channelsになります。 - num_layers (
int、デフォルトは6) — 使用する dual stream DiT ブロックの層数です。 - num_single_layers (
int, デフォルトは27) — 使用する単一ストリーム DiT ブロックの層数です。 - attention_head_dim (
int, デフォルトは128) — 各アテンションヘッドに使用する次元数です。 - num_attention_heads (
int、デフォルトは24) — 使用するアテンションヘッドの数です。 - joint_attention_dim (
int、デフォルトは2048) —encoder_hidden_statesの埋め込み/チャネル次元として、joint attention に使用する次元数。 - axes_dims_rope (
tuple[int]、デフォルトは(16, 56, 56)) — 回転位置埋め込みに使用する次元です。
Ovis-Image で導入された Transformer モデル。
参照: https://github.com/AIDC-AI/Ovis-Image
forward
< source >( hidden_states: Tensorencoder_hidden_states: Tensor = Nonetimestep: LongTensor = Noneimg_ids: Tensor = Nonetxt_ids: Tensor = Nonejoint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonereturn_dict: bool = True )
パラメータ
- hidden_states (
torch.Tensor、形状(batch_size, image_sequence_length, in_channels)) — 入力となるhidden_states。 - encoder_hidden_states (
torch.Tensor、形状(batch_size, text_sequence_length, joint_attention_dim)) — 使用する条件埋め込み(プロンプトなどの入力条件から計算される埋め込み)。 - timestep (
torch.LongTensor) — デノイジングステップを示すために使用されます。 - img_ids — (
torch.Tensor): 画像トークンの位置 ID。 - txt_ids (
torch.Tensor) — テキストトークンの位置IDです。 - joint_attention_kwargs (
dict、省略可) — 指定された場合、diffusers.models.attention_processor で定義されているself.processor配下のAttentionProcessorに渡される kwargs の辞書です。 - return_dict (
bool、任意、デフォルトはTrue) — プレーンなタプルではなく~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutputを返すかどうか。
OvisImageTransformer2DModelのforwardメソッドです。