# StableCascadeUNet

Một mô hình UNet từ [Stable Cascade pipeline](../pipelines/stable_cascade).

## StableCascadeUNet[[diffusers.models.StableCascadeUNet]]

#### diffusers.models.StableCascadeUNet[[diffusers.models.StableCascadeUNet]]

```python
diffusers.models.StableCascadeUNet(in_channels: int = 16, out_channels: int = 16, timestep_ratio_embedding_dim: int = 64, patch_size: int = 1, conditioning_dim: int = 2048, block_out_channels: tuple = (2048, 2048), num_attention_heads: tuple = (32, 32), down_num_layers_per_block: tuple = (8, 24), up_num_layers_per_block: tuple = (24, 8), down_blocks_repeat_mappers: tuple[int] | None = (1, 1), up_blocks_repeat_mappers: tuple[int] | None = (1, 1), block_types_per_layer: tuple = (('SDCascadeResBlock', 'SDCascadeTimestepBlock', 'SDCascadeAttnBlock'), ('SDCascadeResBlock', 'SDCascadeTimestepBlock', 'SDCascadeAttnBlock')), clip_text_in_channels: int | None = None, clip_text_pooled_in_channels = 1280, clip_image_in_channels: int | None = None, clip_seq = 4, effnet_in_channels: int | None = None, pixel_mapper_in_channels: int | None = None, kernel_size = 3, dropout: float | tuple[float] = (0.1, 0.1), self_attn: bool | tuple[bool] = True, timestep_conditioning_type: tuple = ('sca', 'crp'), switch_level: tuple[bool] | None = None)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/unets/unet_stable_cascade.py#L136)

#### forward[[diffusers.models.StableCascadeUNet.forward]]

```python
forward(sample, timestep_ratio, clip_text_pooled, clip_text = None, clip_img = None, effnet = None, pixels = None, sca = None, crp = None, return_dict = True)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/unets/unet_stable_cascade.py#L538)

**Tham số:**

sample (`torch.Tensor`) : Mẫu đầu vào có nhiễu.

timestep_ratio (`torch.Tensor`) : Tỉ lệ bước thời gian được sử dụng để tính nhúng bước thời gian.

clip_text_pooled (`torch.Tensor`) : Nhúng văn bản CLIP đã gộp (pooled).

clip_text (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Nhúng văn bản CLIP ở cấp độ chuỗi.

clip_img (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : các embedding hình ảnh CLIP.

effnet (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Bản đồ đặc trưng EfficientNet được sử dụng như điều kiện bổ sung.

pixels (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Tensor điều kiện ở cấp độ pixel. Nếu là `None`, một tensor các số 0 sẽ được sử dụng.

sca (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Giá trị điều kiện `sca` tùy chọn được sử dụng để xây dựng nhúng bước thời gian.

crp (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Giá trị điều kiện `crp` tùy chọn được sử dụng để xây dựng nhúng bước thời gian.

return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `StableCascadeUNetOutput` thay vì một tuple thông thường hay không.

**Trả về:**

Nếu `return_dict` là True, một `StableCascadeUNetOutput` sẽ được trả về, ngược lại một `tuple` sẽ được trả về trong đó phần tử đầu tiên là tensor mẫu.