Hugging Face's logo

Diffusers documentation

AutoencoderKLMagvit

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

AutoencoderKLMagvit

Model 3D variational autoencoder (VAE) dengan KL loss yang digunakan dalam EasyAnimate diperkenalkan oleh Alibaba PAI.

Model dapat dimuat dengan potongan kode berikut.

from diffusers import AutoencoderKLMagvit

vae = AutoencoderKLMagvit.from_pretrained("alibaba-pai/EasyAnimateV5.1-12b-zh", subfolder="vae", dtype=torch.float16).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

AutoencoderKLMagvit

kelas diffusers.AutoencoderKLMagvit

< >

( in_channels: int = 3latent_channels: int = 16out_channels: int = 3block_out_channels: tuple = [128, 256, 512, 512]down_block_types: tuple = ['SpatialDownBlock3D', 'SpatialTemporalDownBlock3D', 'SpatialTemporalDownBlock3D', 'SpatialTemporalDownBlock3D']up_block_types: tuple = ['SpatialUpBlock3D', 'SpatialTemporalUpBlock3D', 'SpatialTemporalUpBlock3D', 'SpatialTemporalUpBlock3D']layers_per_block: int = 2act_fn: str = 'silu'norm_num_groups: int = 32scaling_factor: float = 0.7125spatial_group_norm: bool = True )

Model VAE dengan kerugian KL untuk mengkodekan gambar menjadi latens dan mendekodekan representasi latens menjadi gambar. Model ini digunakan dalam EasyAnimate.

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.
  • return_dict (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengembalikan ~models.vae.DecoderOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

~models.vae.DecoderOutput atau tuple

Jika return_dict adalah True, sebuah ~models.vae.DecoderOutput dikembalikan, selain itu sebuah tuple biasa yang dikembalikan.

Decode sekelompok gambar.

encode

< >

( x: Tensorreturn_dict: bool = True )

Parameter

  • x (torch.Tensor) — Batch input gambar.
  • return_dict (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengembalikan ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput alih-alih tuple biasa.

Enkodekan batch gambar menjadi latents.

enable_tiling

< >

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

Parameter

  • tile_sample_min_height (int, opsional) — Tinggi minimum yang diperlukan agar sampel dapat dipisahkan menjadi ubin di sepanjang dimensi tinggi.
  • tile_sample_min_width (int, opsional) — Lebar minimum yang diperlukan agar sampel dipisahkan menjadi ubin di sepanjang dimensi lebar.
  • tile_sample_stride_height (int, opsional) — Jumlah tumpang tindih minimum antara dua tile vertikal yang berurutan. Hal ini untuk memastikan tidak ada artefak tiling yang dihasilkan di sepanjang dimensi tinggi.
  • tile_sample_stride_width (int, opsional) — Stride antara dua tile horizontal yang berurutan. Hal ini untuk memastikan tidak ada artefak tiling yang dihasilkan di sepanjang dimensi lebar.

Aktifkan decoding VAE bertile. Ketika opsi ini diaktifkan, VAE akan membagi tensor input menjadi beberapa tile untuk menghitung decoding dan encoding dalam beberapa langkah. Hal ini berguna untuk menghemat memori dalam jumlah besar dan memungkinkan pemrosesan gambar yang lebih besar.

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.

AutoencoderKLOutput

kelas diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput

< >

( latent_dist: DiagonalGaussianDistribution )

Parameter

  • latent_dist (DiagonalGaussianDistribution) — Output hasil encoding dari Encoder yang direpresentasikan sebagai mean dan logvar dari DiagonalGaussianDistribution. DiagonalGaussianDistribution memungkinkan pengambilan sampel latents dari distribusi tersebut.

Output dari metode encoding AutoencoderKL.

DecoderOutput

kelas diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput

< >

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

Parameter

  • sample (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, height, width)) — Contoh output hasil dekoding dari lapisan terakhir model.

Output dari metode decoding.

Update on GitHub

←AutoencoderKLLTXVideo AutoencoderKLMiniMaxH3→