Documentation Index
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このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ GitHub で編集UNetSelfAttentionMultiply ノードは、UNet モデル内のセルフアテンション機構におけるクエリ、キー、バリュー、および出力コンポーネントに乗算係数を適用します。アテンション計算の各部分をスケーリングすることで、アテンションの重みがモデルの動作にどのように影響するかを実験できます。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
モデル | MODEL | はい | - | アテンションスケーリング係数を適用するUNetモデル |
q | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | クエリコンポーネントの乗算係数（デフォルト：1.0） |
k | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | キーコンポーネントの乗算係数（デフォルト：1.0） |
v | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | バリューコンポーネントの乗算係数（デフォルト：1.0） |
出力 | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | 出力コンポーネントの乗算係数（デフォルト：1.0） |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
MODEL | MODEL | アテンションコンポーネントがスケーリングされた変更済みUNetモデル |
Source fingerprint (SHA-256):
ee6328c6cba44d30d2e219a2af04bb3d3d9adeaabb959a46f87b3b299dfe2f43