Hugging Face's logo

Diffusers documentation

AutoencoderKLKVAEVideo

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

AutoencoderKLKVAEVideo

Model autoencoder variational (VAE) 3D dengan kerugian KL.

Model dapat dimuat dengan potongan kode berikut.

import torch
from diffusers import AutoencoderKLKVAEVideo

vae = AutoencoderKLKVAEVideo.from_pretrained("kandinskylab/KVAE-3D-1.0", subfolder="diffusers", dtype=torch.float16)

AutoencoderKLKVAEVideo

kelas diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo

< >

( ch: int = 128ch_mult: typing.Tuple[int, ...] = (1, 2, 4, 8)num_res_blocks: int = 2in_channels: int = 3out_ch: int = 3z_channels: int = 16temporal_compress_times: int = 4 )

Parameter

  • ch (int, opsional, default 128) — Jumlah channel dasar.
  • ch_mult (Tuple[int], opsional, defaultnya (1, 2, 4, 8)) — Pengali channel per level.
  • num_res_blocks (int, opsional, default 2) — Jumlah blok residual per level.
  • in_channels (int, opsional, default 3) — Jumlah saluran input.
  • out_ch (int, opsional, default 3) — Jumlah saluran output.
  • z_channels (int, opsional, default 16) — Jumlah kanal laten.
  • temporal_compress_times (int, opsional, default 4) — Faktor kompresi temporal.

Model VAE dengan kerugian KL untuk mengkodekan video menjadi latens dan mendekodekan representasi latens menjadi video. Digunakan dalam KVAE.

Model ini mewarisi dari ModelMixin. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generiknya yang diimplementasikan untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan).

decode

< >

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

Parameter

  • z (torch.Tensor) — Batch input dari vektor laten dengan bentuk (B, C, T, H, W).
  • return_dict (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengembalikan ~models.vae.DecoderOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

~models.vae.DecoderOutput atau tuple

Video yang telah didekode.

Decode sekelompok video.

disable_slicing

< >

( )

Nonaktifkan decoding VAE yang dipotong.

enable_slicing

< >

( )

Aktifkan decoding VAE yang dipotong.

encode

< >

( x: Tensorreturn_dict: bool = True )

Parameter

  • x (torch.Tensor) — Batch input video dengan bentuk (B, C, T, H, W).
  • return_dict (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengembalikan ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput alih-alih tuple biasa.

Enkodekan batch video menjadi latents.

forward

< >

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

Parameter

  • sample (torch.Tensor) — Sampel input.
  • sample_posterior (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengambil sampel dari posterior.
  • return_dict (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengembalikan DecoderOutput alih-alih tuple biasa.
  • generator (torch.Generator, opsional) — torch.Generator untuk membuat sampling menjadi deterministik.

Mengembalikan

~models.vae.DecoderOutput atau tuple

Jika return_dict bernilai True, sebuah ~models.vae.DecoderOutput akan dikembalikan, selain itu sebuah tuple biasa akan dikembalikan.

Update on GitHub

←AutoencoderKLKVAEAudio AutoencoderKLLTX2Audio→