Узел UNetTemporalAttentionMultiply применяет коэффициенты умножения к различным типам механизмов внимания во временной модели UNet. Он изменяет модель, регулируя веса слоев самовнимания и перекрестного внимания, различая структурные и временные компоненты. Это позволяет точно настраивать степень влияния каждого типа внимания на выходные данные модели.

## Входные параметры

| Параметр | Описание | Тип данных | Обязательный | Диапазон |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `модель` | Входная модель для модификации с помощью множителей внимания | MODEL | Да | - |
| `самоструктурный` | Множитель для структурных компонентов самовнимания (по умолчанию: 1.0) | FLOAT | Нет | 0.0 - 10.0 |
| `самовременный` | Множитель для временных компонентов самовнимания (по умолчанию: 1.0) | FLOAT | Нет | 0.0 - 10.0 |
| `кросс-структурный` | Множитель для структурных компонентов перекрестного внимания (по умолчанию: 1.0) | FLOAT | Нет | 0.0 - 10.0 |
| `кросс-временной` | Множитель для временных компонентов перекрестного внимания (по умолчанию: 1.0) | FLOAT | Нет | 0.0 - 10.0 |

## Выходные параметры

| Имя выходного параметра | Описание | Тип данных |
| --- | --- | --- |
| `модель` | Модифицированная модель с отрегулированными весами внимания | MODEL |

> Эта документация была создана с помощью ИИ. Если вы обнаружите ошибки или у вас есть предложения по улучшению, пожалуйста, внесите свой вклад! [Редактировать на GitHub](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/UNetTemporalAttentionMultiply/ru.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `98d62fb28a0cdf62154ae4e0b672b3a7bcb9ed61186a164a43992263c1f9439a`