このドキュメントは AI によって生成されました。誤りを発見した場合、または改善の提案がある場合は、ぜひご貢献ください！ GitHub で編集UNetTemporalAttentionMultiply ノードは、時系列（テンポラル）UNet モデル内のさまざまな種類のアテンション機構に乗算係数を適用します。このノードは、自己アテンションおよびクロスアテンション層の重みを調整することでモデルを変更し、構造成分と時系列成分を区別します。これにより、各アテンションタイプがモデル出力に与える影響の度合いを微調整することが可能になります。
入力
| パラメーター | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
model | MODEL | はい | - | アテンション乗算係数を適用して修正する入力モデル |
self_structural | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | 自己アテンションの構造成分に対する乗算係数（デフォルト：1.0） |
self_temporal | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | 自己アテンションの時系列成分に対する乗算係数（デフォルト：1.0） |
cross_structural | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | クロスアテンションの構造成分に対する乗算係数（デフォルト：1.0） |
cross_temporal | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | クロスアテンションの時系列成分に対する乗算係数（デフォルト：1.0） |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
model | MODEL | アテンション重みを調整済みの修正済みモデル |