通过cross_attention,模型可以自适应地关注输入中不同位置的信息,从而提高了模型的性能和泛化能力。我们将解释cross_attention的概念、原理介绍和应用场景,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。 通过阅读本文,读者将对diffusers和cross_attention的基本概念有一个清晰的理解,并了解它们在不同领域中的应用。我们将...
2. 更新库 如果你已经安装了diffusers库,但是仍然遇到这个错误,可能是因为你的库版本太旧,不包含models.cross_attention这个模块。你可以尝试更新diffusers库到最新版本,如下所示: pip install --upgrade diffusers 3. 检查代码引用 如果上述步骤都无法解决问题,可能是你的代码中的模块引用有误。确保你正确地引用了cros...
注意力主要由 CrossAttention 实现,其就是经典的 transformer 中的那一套,不懂得可以看看Transformer的文章(就是对输入线性变换得到 KQV 然后 KQV 再一顿加减乘除得到一个输出) Downsample2D 此处执行了 stride=2 的卷积操作来进行降采样,下采样模块中除了此层外,其他层皆没有改变变量的 高和宽,同时并不是四个 ...
以便进行深度学习操作from..models.attentionimportBasicTransformerBlock, FreeNoiseTransformerBlock# 从上级目录导入注意力模型的基础和自由噪声变换器块from..models.unets.unet_motion_modelimport(# 从上级目录导入 UNet 动作模型的相关模块CrossAttnDownBlockMotion,# 导入交叉注意力下采样块DownBlockMotion,# 导入下...
约束信息C可以作为Cross Attention的K, V输入进模块中。 Stable Diffusion的U-Net还在结构上有少许修改,该U-Net的每一大层都有Transformer块,而不是只有较深的大层有。 至此,我们已经学完了Stable Diffusion的采样原理和U-Net结构。接下来我们来看一看它们在不同框架下的代码实现。 Stable Diffusion 官方 GitHub ...
cross_attention_dim (`int`, *optional*): The number of `encoder_hidden_states` dimensions to use. # 潜在图像的宽度(如果输入是**离散**,则需指定) sample_size (`int`, *optional*): The width of the latent images (specify if the input is **discrete**). ...
Describe the bug from diffusers.models.attention import CrossAttention, FeedForward, AdaLayerNorm ImportError: cannot import name 'CrossAttention' from 'diffusers.models.attention' Reproduction from diffusers.models.attention import Cros...
这种设计使得两种表征能在自己的特征空间里工作，同时也使得它们之间可以通过注意力机制 [1] 从对方的特征中提取有用的信息。这种文本和图像间双向的信息流动有别于以前的文生图模型，后者的文本信息是通过 cross-attention 送入模型的，且不同层输入的文本特征均是文本编码器的输出，不随深度的变化而改变。此外，SD3...
【扩散模型(三)】IP-Adapter 源码详解1-训练输入 介绍了训练代码中的 image prompt 的输入部分,即 img projection 模块。 【扩散模型(四)】IP-Adapter 源码详解2-训练核心(cross-attention)详细介绍 IP-Adapter 训练代码的核心部分,即插入 Unet 中的、针对 Image prompt 的 cross-attention 模块。
这种设计使得两种表征能在自己的特征空间里工作,同时也使得它们之间可以通过注意力机制 [1] 从对方的特征中提取有用的信息。这种文本和图像间双向的信息流动有别于以前的文生图模型,后者的文本信息是通过 cross-attention 送入模型的,且不同层输入的文本特征均是文本编码器的输出,不随深度的变化而改变。