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...
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。我们将在第三部分对diffusers和cross_attention进行总结,并展望其未来的发展方向。 1.2文章结构 文章结构...
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 ...
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...
Whether to only apply cross attention. dtype (:obj:`jnp.dtype`, *optional*, defaults to jnp.float32): # 参数数据类型 Parameters `dtype` use_memory_efficient_attention (`bool`, *optional*, defaults to `False`): # 启用内存高效注意力 ...
"""# 设置使用切片的标志为 Falseself.use_slicing = False# 定义一个属性,用于返回注意力处理器@property# 复制自 diffusers.models.unets.unet_2d_condition.UNet2DConditionModel.attn_processorsdef attn_processors(self) -> Dict[str, AttentionProcessor]: ...
默认情况下,每个Attention运算类都是AttnProcessor,它的实现在diffusers/models/attention_processor.py文件中。 为了修改Attention运算的实现,我们需要构建一个格式一样的词典attn_processor_dict,再调用unet.set_attn_processor(attn_processor_dict),取代原来的attn_processors。假如我们自己实现了另一个Attention运算类My...
attention)ifshared.opts.cross_attention_optimization=="Disabled":pass# do nothingelifshared.opts.cross_attention_optimization=="Scaled-Dot-Product":# The default set by Diffusersfromdiffusers.models.attention_processorimportAttnProcessor2_0set_attn(pipe,AttnProcessor2_0())elifshared.opts.cross_attention...
【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。
默认情况下,每个Attention运算类都是AttnProcessor,它的实现在diffusers/models/attention_processor.py文件中。 为了修改Attention运算的实现,我们需要构建一个格式一样的词典attn_processor_dict,再调用unet.set_attn_processor(attn_processor_dict),取代原来的attn_processors。假如我们自己实现了另一个Attention运算类My...