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OvisImageTransformer2DModel

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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

< >

( 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[int, int, int] = (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

< >

( 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。

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