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UNetTemporalAttentionMultiplyノードは、時間的UNetモデルにおける異なる種類のアテンションメカニズムに乗算係数を適用します。このノードは、自己アテンションとクロスアテンション層の重みを調整し、構造的要素と時間的要素を区別することでモデルを変更します。これにより、各アテンションタイプがモデルの出力に与える影響の度合いを微調整できます。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
モデル | MODEL | はい | - | アテンション乗算係数を適用する対象の入力モデル |
自己構造 | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | 自己アテンションの構造的要素に対する乗算係数（デフォルト：1.0） |
自己時間 | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | 自己アテンションの時間的要素に対する乗算係数（デフォルト：1.0） |
クロス構造 | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | クロスアテンションの構造的要素に対する乗算係数（デフォルト：1.0） |
クロス時間 | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | クロスアテンションの時間的要素に対する乗算係数（デフォルト：1.0） |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
モデル | MODEL | アテンション重みが調整された変更後のモデル |
Source fingerprint (SHA-256):
98d62fb28a0cdf62154ae4e0b672b3a7bcb9ed61186a164a43992263c1f9439a