# AutoencoderKLQwenImage21

Variational auto-encoder 64 kanal yang digunakan oleh Qwen-Image 2.1. Model ini melakukan kompresi spasial 16x, dan `latents_mean` / `latents_std` per kanalnya merupakan bagian dari config, bukan faktor penskalaan tunggal.

```python
import torch
from diffusers import AutoencoderKLQwenImage21

vae = AutoencoderKLQwenImage21.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-2.1", subfolder="vae", dtype=torch.bfloat16)
```

## AutoencoderKLQwenImage21[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21]]

#### diffusers.AutoencoderKLQwenImage21[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21]]

```python
diffusers.AutoencoderKLQwenImage21(base_dim: int = 96, decoder_base_dim: int | None = 144, z_dim: int = 64, dim_mult: list = [1, 2, 4, 8, 8], num_res_blocks: int = 2, attn_scales: list = [], temperal_downsample: list = [False, True, True, True], dropout: float = 0.0, latents_mean: list = [0.5126, 0.7721, -0.0631, 1.3506, -0.7855, -2.1025, -0.3458, 1.3722, 1.8873, -1.7177, -0.651, 0.2732, 0.7562, -0.6163, -1.0277, 3.8363, 2.021, 0.0472, 0.932, 2.0087, 2.4954, -0.1391, -1.4249, 1.8464, -0.5236, 1.2826, 3.7046, -1.3035, 2.7286, -1.4518, -1.9036, -1.9955, -0.0342, -1.0265, -0.7636, 3.0555, 0.0746, -3.0751, -0.1076, 1.7376, -1.0914, -1.9435, -0.2784, -1.368, 0.4809, -0.4433, 0.3764, 0.5729, -2.0595, 1.096, -1.326, -2.0211, -5.0179, 0.5275, 4.0162, 1.8505, 0.3026, 1.9373, 1.4937, 0.2632, 0.5547, -1.7121, -0.1562, 0.0304], latents_std: list = [3.2001, 3.2936, 3.4321, 3.0091, 3.1061, 4.0379, 4.0705, 3.791, 3.0785, 3.65, 3.9308, 3.0904, 2.8778, 3.7675, 3.732, 5.0756, 3.2864, 4.0397, 3.1317, 4.0443, 2.9249, 3.9454, 3.0988, 4.2489, 3.4896, 3.8513, 3.9323, 3.4719, 3.7498, 4.283, 3.5694, 4.2467, 3.9037, 3.2947, 5.077, 3.5075, 3.27, 3.4767, 2.8063, 5.1125, 3.5327, 4.7833, 3.1286, 4.1819, 3.8527, 3.8312, 3.5605, 4.3875, 3.9624, 4.0168, 3.5643, 4.055, 5.5614, 4.2963, 4.408, 3.4959, 3.8747, 3.7608, 3.5735, 3.149, 3.7662, 3.6746, 3.4563, 3.8161], is_residual: bool = True, in_channels: int = 4, out_channels: int = 4, patch_size: int | None = None, scale_factor_temporal: int | None = 8, scale_factor_spatial: int | None = 16)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L977)

Model VAE dengan kerugian KL untuk mengkodekan video menjadi latens dan mendekodekan representasi latens menjadi video. Diperkenalkan dalam [Qwen Image 2].

Model ini mewarisi dari [ModelMixin](/docs/diffusers/main/id/api/models/overview#diffusers.ModelMixin). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generiknya yang diimplementasikan untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan).

#### decode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21.decode]]

```python
decode(z: Tensor, return_dict: bool = True)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1336)

**Parameter:**

z (`torch.Tensor`) : Batch input dari vektor laten.

return_dict (`bool`, *opsional*, defaultnya `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 dikembalikan.

Decode sekelompok gambar.

#### encode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21.encode]]

```python
encode(x: Tensor, return_dict: bool = True)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1276)

**Parameter:**

x (`torch.Tensor`) : Batch input gambar.

return_dict (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengembalikan `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput` alih-alih tuple biasa.

**Mengembalikan:**

Representasi laten dari video yang dikodekan. Jika `return_dict` bernilai True, sebuah `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput` dikembalikan, selain itu sebuah `tuple` polos yang dikembalikan.

Enkodekan batch gambar menjadi latents.

#### enable_tiling[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21.enable_tiling]]

```python
enable_tiling(tile_sample_min_height: int | None = None, tile_sample_min_width: int | None = None, tile_sample_stride_height: float | None = None, tile_sample_stride_width: float | None = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1207)

**Parameter:**

tile_sample_min_height (`int`, *opsional*) : Tinggi minimum yang diperlukan agar sampel 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 minimum tumpang tindih antara dua ubin vertikal yang berurutan. Hal ini untuk memastikan tidak ada artefak penataan ubin yang dihasilkan di sepanjang dimensi tinggi.

tile_sample_stride_width (`int`, *opsional*) : Jarak (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[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21.forward]]

```python
forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1532)

**Parameter:**

sample (`torch.Tensor`) : Sampel input.

sample_posterior (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan mengambil sampel dari posterior alih-alih mengambil modusnya.

return_dict (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengembalikan `DecoderOutput` alih-alih tuple biasa.

generator (`torch.Generator`, *opsional*) : Generator yang digunakan ketika `sample_posterior` adalah `True`.

**Mengembalikan:** [DecoderOutput](/docs/diffusers/main/id/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput) atau `tuple`

[DecoderOutput](/docs/diffusers/main/id/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput) jika `return_dict` bernilai True, selain itu berupa `tuple` biasa.

#### tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21.tiled_decode]]

```python
tiled_decode(z: Tensor, return_dict: bool = True)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1454)

**Parameter:**

z (`torch.Tensor`) : Batch input dari vektor laten.

return_dict (`bool`, *opsional*, defaultnya `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 dikembalikan.

Decode batch gambar menggunakan decoder bertile.

#### tiled_encode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21.tiled_encode]]

```python
tiled_encode(x: Tensor)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1381)

**Parameter:**

x (`torch.Tensor`) : Batch input video.

**Mengembalikan:** `torch.Tensor`

Representasi laten dari video yang dikodekan.

Enkodekan batch gambar menggunakan encoder bertile.

## AutoencoderKLOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput]]

#### diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput]]

```python
diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput(latent_dist: DiagonalGaussianDistribution)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L7)

**Parameter:**

latent_dist (`DiagonalGaussianDistribution`) : Output hasil enkripsi dari `Encoder` yang direpresentasikan sebagai mean dan logvar dari `DiagonalGaussianDistribution`. `DiagonalGaussianDistribution` memungkinkan pengambilan sampel latents dari distribusi tersebut.

Output dari metode encoding AutoencoderKL.

## DecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput]]

#### diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput]]

```python
diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput(sample: Tensor, commit_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/vae.py#L49)

**Parameter:**

sample (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, height, width)`) : Sampel output yang didekodekan dari lapisan terakhir model.

Output dari metode decoding.