首先根据传入的 cross_attention_kwargs 参数,通过 create_controller 方法 实例化对应的注意力图修改类。然后通过 prompt2prompt pipeline 的 register_attention_control 方法 controller 实例化对应的 P2PAttnProcessor 类 ,并遍历替换掉 UNet 各层的原AttnProcessor 类,这里其实只需要增加一行,在此处使用 controller 对...
i add pipe.load_lora_weights("./data/lora/", weight_name="CGgame_building_nsw.safetensors") before syncmvd = StableSyncMVDPipeline(**pipe.components) and add cross_attention_kwargs={"scale": 0.8} in result_tex_rgb, textured_views, v = syncmvd(...cross_attention_kwargs={"scale"...
CrossValidationTargetEncoder(target_encoder_cls: Type[AzureMLTransformer], task: str = 'classification', num_folds: int = 5, **kwargs: Any) 参数 展开表 名称说明 blending_param 必需 应用平滑的样本数的值 smoothing_param 必需 控制平滑化的参数...
Concatenation:即f_l=ReLU(w^T_l[x_l.h_l]+b_l),利用带有激活函数的线形层进行输出; Attention Pooling:即f_l=a^x_lx_l\oplus a^h_lh_l,在进行元素加和前对向量进行自注意力计算; 文章在后续也对上述结构进行了一定的对比实验。个人认为在层间信息交互上面可以有更好的办法。而其中有关梯度倾斜的...