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Diffusers documentation

AutoencoderKLQwenImage

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AutoencoderKLQwenImage

Le modèle peut être chargé à l'aide du fragment de code suivant.

from diffusers import AutoencoderKLQwenImage

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

AutoencoderKLQwenImage

classe diffusers.AutoencoderKLQwenImage

< >

( 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] )

Un modèle VAE avec perte KL pour encoder des vidéos en latents et décoder des représentations latentes en vidéos.

Ce modèle hérite de ModelMixin. Consultez la documentation de la classe parente pour ses méthodes génériques implémentées pour tous les modèles (téléchargement ou sauvegarde, par exemple).

décoder

< >

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

Paramètres

  • z (torch.Tensor) — Lot d’entrée de vecteurs latents.
  • return_dict (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut retourner un ~models.vae.DecoderOutput plutôt qu'un simple tuple.

Retourne

~models.vae.DecoderOutput ou tuple

If return_dict is True, a ~models.vae.DecoderOutput is returned, otherwise a plain tuple is returned.

Décoder un lot d'images.

encode

< >

( x: Tensorreturn_dict: bool = True )

Paramètres

  • x (torch.Tensor) — Lot d'images en entrée.
  • return_dict (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut retourner un ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput plutôt qu'un simple tuple.

Encode un lot d'images en latents.

enable_tiling

< >

( 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 )

Paramètres

  • tile_sample_min_height (int, facultatif) — Hauteur minimale requise pour qu'un échantillon soit séparé en tuiles le long de la dimension de hauteur.
  • tile_sample_min_width (int, facultatif) — Largeur minimale requise pour qu'un échantillon soit séparé en tuiles le long de la dimension de la largeur.
  • tile_sample_stride_height (int, facultatif) — La quantité minimale de chevauchement entre deux tuiles verticales consécutives. Cela permet de s'assurer qu'aucun artefact de tuilage n'est produit le long de la dimension de hauteur.
  • tile_sample_stride_width (int, facultatif) — La distance entre deux tuiles horizontales consécutives. Cela permet de s'assurer qu'aucun artefact de tuilage n'est produit le long de la dimension de la largeur.

Active le décodage VAE par tuiles. Lorsque cette option est activée, le VAE divise le tenseur d’entrée en tuiles pour effectuer le décodage et l’encodage en plusieurs étapes. Cela est utile pour économiser une grande quantité de mémoire et pour permettre le traitement d’images plus grandes.

forward

< >

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

Paramètres

  • sample (torch.Tensor) — Échantillon d'entrée.
  • sample_posterior (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut échantillonner à partir de la postérieure.
  • return_dict (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut retourner un DecoderOutput plutôt qu'un simple tuple.
  • generator (torch.Generator, facultatif) — Un torch.Generator pour rendre l'échantillonnage déterministe.

Retourne

~models.vae.DecoderOutput ou tuple

Si return_dict est True, un ~models.vae.DecoderOutput est renvoyé, sinon un simple tuple est renvoyé.

tiled_decode

< >

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

Paramètres

  • z (torch.Tensor) — Lot d’entrée de vecteurs latents.
  • return_dict (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut retourner un ~models.vae.DecoderOutput plutôt qu'un simple tuple.

Retourne

~models.vae.DecoderOutput ou tuple

If return_dict is True, a ~models.vae.DecoderOutput is returned, otherwise a plain tuple is returned.

Décoder un lot d'images à l'aide d'un décodeur tuilé.

tiled_encode

< >

( x: Tensor ) → torch.Tensor

Paramètres

  • x (torch.Tensor) — Lot d’entrée de vidéos.

Retourne

torch.Tensor

La représentation latente des vidéos encodées.

Encoder un lot d'images à l'aide d'un encodeur tuilé.

AutoencoderKLOutput

classe diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput

< >

( latent_dist: DiagonalGaussianDistribution )

Paramètres

  • latent_dist (DiagonalGaussianDistribution) — Sorties encodées de Encoder représentées par la moyenne et le logvar de DiagonalGaussianDistribution. DiagonalGaussianDistribution permet d’échantillonner des latents à partir de la distribution.

Sortie de la méthode d'encodage d'AutoencoderKL.

DecoderOutput

classe diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput

< >

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

Paramètres

  • sample (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, height, width)) — L'échantillon de sortie décodé de la dernière couche du modèle.

Sortie de la méthode de décodage.

Update on GitHub

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