AutoencoderKLQwenImage

다음 코드 스니펫으로 모델을 로드할 수 있습니다.

from diffusers import AutoencoderKLQwenImage

vae = AutoencoderKLQwenImage.from_pretrained("Qwen/QwenImage-20B", subfolder="vae")

AutoencoderKLQwenImage

클래스 diffusers.AutoencoderKLQwenImage

< source >

( base_dim: int = 96z_dim: int = 16dim_mult: list = [1, 2, 4, 4]num_res_blocks: int = 2attn_scales: list = []temperal_downsample: list = [False, True, True]dropout: float = 0.0input_channels: int = 3latents_mean: list = [-0.7571, -0.7089, -0.9113, 0.1075, -0.1745, 0.9653, -0.1517, 1.5508, 0.4134, -0.0715, 0.5517, -0.3632, -0.1922, -0.9497, 0.2503, -0.2921]latents_std: list = [2.8184, 1.4541, 2.3275, 2.6558, 1.2196, 1.7708, 2.6052, 2.0743, 3.2687, 2.1526, 2.8652, 1.5579, 1.6382, 1.1253, 2.8251, 1.916] )

KL 손실을 사용하여 비디오를 잠재 변수로 인코딩하고 잠재 표현을 비디오로 디코딩하는 VAE 모델.

이 모델은 ModelMixin에서 상속됩니다. 모든 모델에 대해 구현된 일반적 메서드(다운로드 또는 저장 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

decode

< source >

( z: Tensorreturn_dict: bool = True ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple

매개변수

z (torch.Tensor) — 잠재 벡터의 입력 배치.
return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 일반 튜플 대신 ~models.vae.DecoderOutput를 반환할지 여부.

반환값

~models.vae.DecoderOutput 또는 tuple

return_dict가 True이면 ~models.vae.DecoderOutput가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 tuple이 반환됩니다.

이미지 배치(decode)를 디코딩합니다.

encode

< source >

( x: Tensorreturn_dict: bool = True )

매개변수

x (torch.Tensor) — 이미지 입력 배치.
return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 일반 튜플 대신 ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput을 반환할지 여부.

이미지 배치(latents)를 인코딩합니다.

enable_tiling

< source >

( tile_sample_min_height: int | None = Nonetile_sample_min_width: int | None = Nonetile_sample_stride_height: float | None = Nonetile_sample_stride_width: float | None = None )

매개변수

tile_sample_min_height (int, 선택 사항) — 높이 차원에서 샘플이 타일로 분리되려면 필요한 최소 높이입니다.
tile_sample_min_width (int, 선택 사항) — 샘플이 너비 차원으로 타일 분리되려면 필요한 최소 너비입니다.
tile_sample_stride_height (int, 선택 사항) — 연속된 세로 타일 사이의 최소 겹침 양입니다. 이는 높이 차원에서 타일링 아티팩트가 발생하지 않도록 보장하기 위한 것입니다.
tile_sample_stride_width (int, 선택 사항) — 연속된 두 수평 타일 사이의 스트라이드입니다. 이는 너비 차원에서 타일링 아티팩트가 발생하지 않도록 보장하기 위한 것입니다.

타일 VAE 디코딩을 활성화합니다. 이 옵션이 활성화되면 VAE는 입력 텐서를 타일로 분할하여 디코딩 및 인코딩을 여러 단계로 계산합니다. 이는 대량의 메모리를 절약하고 더 큰 이미지를 처리할 수 있도록 하는 데 유용합니다.

forward

< source >

( sample: Tensorsample_posterior: bool = Falsereturn_dict: bool = Truegenerator: typing.Optional[torch.Generator] = None ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple

매개변수

sample (torch.Tensor) — 입력 샘플.
sample_posterior (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 후분포에서 샘플링할지 여부.
return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 일반 튜플 대신 DecoderOutput를 반환할지 여부.
generator (torch.Generator, 선택 사항) — 샘플링을 결정적으로 만들기 위한 torch.Generator.

반환값

~models.vae.DecoderOutput 또는 tuple

return_dict가 True이면 ~models.vae.DecoderOutput가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 tuple이 반환됩니다.

tiled_decode

< source >

( z: Tensorreturn_dict: bool = True ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple

매개변수

z (torch.Tensor) — 잠재 벡터의 입력 배치.
return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) — ~models.vae.DecoderOutput를 반환할지, 아니면 일반 튜플을 반환할지를 결정합니다.

반환값

~models.vae.DecoderOutput 또는 tuple

return_dict가 True이면 ~models.vae.DecoderOutput가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 tuple이 반환됩니다.

tiled decoder를 사용하여 이미지 배치(decoding)를 디코딩합니다.

tiled_encode

< source >

( x: Tensor ) → torch.Tensor

매개변수

x (torch.Tensor) — 비디오 입력 배치.

반환값

torch.Tensor

인코딩된 비디오의 잠재 표현(latent representation).

타일 인코더를 사용하여 이미지 배치 인코딩

AutoencoderKLOutput

클래스 diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput

< source >

( latent_dist: DiagonalGaussianDistribution )

매개변수

latent_dist (DiagonalGaussianDistribution) — Encoder의 인코딩된 출력으로, DiagonalGaussianDistribution의 평균과 logvar로 표현됩니다. DiagonalGaussianDistribution을 사용하면 해당 분포에서 latent를 샘플링할 수 있습니다.

AutoencoderKL 인코딩 메서드의 출력.

DecoderOutput

class diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput

< source >

( sample: Tensorcommit_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None )

매개변수

sample (torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 모델의 마지막 레이어에서 디코딩된 출력 샘플입니다.

디코딩 메서드의 출력.

Update on GitHub

Diffusers

AutoencoderKLQwenImage