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UNetTemporalAttentionMultiply 노드는 시간적 UNet 모델에서 다양한 유형의 어텐션 메커니즘에 곱셈 계수를 적용합니다. 이 노드는 자기 어텐션(self-attention)과 교차 어텐션(cross-attention) 레이어의 가중치를 조정하여 모델을 수정하며, 구조적 구성 요소와 시간적 구성 요소를 구분합니다. 이를 통해 각 어텐션 유형이 모델 출력에 미치는 영향을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

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입력

매개변수설명데이터 타입필수범위
모델어텐션 승수로 수정할 입력 모델MODEL예-
구조적 셀프자기 어텐션 구조적 구성 요소의 승수 (기본값: 1.0)FLOAT아니요0.0 - 10.0
시간적 셀프자기 어텐션 시간적 구성 요소의 승수 (기본값: 1.0)FLOAT아니요0.0 - 10.0
구조적 크로스교차 어텐션 구조적 구성 요소의 승수 (기본값: 1.0)FLOAT아니요0.0 - 10.0
시간적 크로스교차 어텐션 시간적 구성 요소의 승수 (기본값: 1.0)FLOAT아니요0.0 - 10.0

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출력

출력 이름설명데이터 타입
모델조정된 어텐션 가중치가 적용된 수정된 모델MODEL
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Source fingerprint (SHA-256): 98d62fb28a0cdf62154ae4e0b672b3a7bcb9ed61186a164a43992263c1f9439a