# ErnieImageTransformer2DModel

Un modèle Transformer pour des données de type image issu de [ERNIE-Image](https://huggingface.co/baidu/ERNIE-Image).

Un modèle Transformer pour des données de type image issu de [ERNIE-Image-Turbo](https://huggingface.co/baidu/ERNIE-Image-Turbo).

## ErnieImageTransformer2DModel[[diffusers.ErnieImageTransformer2DModel]]

#### diffusers.ErnieImageTransformer2DModel[[diffusers.ErnieImageTransformer2DModel]]

```python
diffusers.ErnieImageTransformer2DModel(hidden_size: int = 3072, num_attention_heads: int = 24, num_layers: int = 24, ffn_hidden_size: int = 8192, in_channels: int = 128, out_channels: int = 128, patch_size: int = 1, text_in_dim: int = 2560, rope_theta: int = 256, rope_axes_dim: typing.Tuple[int, int, int] = (32, 48, 48), eps: float = 1e-06, qk_layernorm: bool = True)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/transformers/transformer_ernie_image.py#L296)

#### forward[[diffusers.ErnieImageTransformer2DModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, timestep: Tensor, text_bth: Tensor, text_lens: Tensor, return_dict: bool = True)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/transformers/transformer_ernie_image.py#L348)

**Paramètres :**

hidden_states (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, in_channels, height, width)`) : `hidden_states` en entrée.

timestep (`torch.LongTensor`) : Utilisé pour indiquer l'étape de débruitage.

text_bth (`torch.Tensor`) : Embeddings de texte conditionnels (embeddings calculés à partir des conditions d'entrée telles que les prompts) à utiliser, de forme `(batch_size, text_length, embed_dims)`.

text_lens (`torch.Tensor`) : Longueurs des séquences de texte par exemple utilisées pour construire le masque d'attention.

return_dict (`bool`, *facultatif*, par défaut `True`) : Indique s'il faut retourner un `~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput` plutôt qu'un simple tuple.

**Retourne :**

Si `return_dict` est True, un `ErnieImageTransformer2DModelOutput` est renvoyé, sinon un `tuple` dont le premier élément est le tenseur d'échantillon.

La méthode forward du modèle [ErnieImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/models/ernie_image_transformer2d#diffusers.ErnieImageTransformer2DModel).