Diffusers

AutoencoderKLLTX2Audio

O modelo de autoencoder variacional 3D (VAE) com perda KL usado em LTX-2 foi introduzido pela Lightricks. Ele é utilizado para codificar e decodificar representações latentes de áudio.

O modelo pode ser carregado com o seguinte trecho de código.

from diffusers import AutoencoderKLLTX2Audio

vae = AutoencoderKLLTX2Audio.from_pretrained("Lightricks/LTX-2", subfolder="vae", dtype=torch.float32).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

AutoencoderKLLTX2Audio

classe diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio

< source >

( base_channels: int = 128output_channels: int = 2ch_mult: tuple = (1, 2, 4)num_res_blocks: int = 2attn_resolutions: tuple[int, ...] | None = Nonein_channels: int = 2resolution: int = 256latent_channels: int = 8norm_type: str = 'pixel'causality_axis: str | None = 'height'dropout: float = 0.0mid_block_add_attention: bool = Falsesample_rate: int = 16000mel_hop_length: int = 160is_causal: bool = Truemel_bins: int | None = 64double_z: bool = True )

VAE de áudio LTX2 para codificação e decodificação de representações latentes de áudio.

encode

< source >

( x: Tensorreturn_dict: bool = True )

decode

< source >

( z: Tensorreturn_dict: bool = True )

forward

< source >

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

Parâmetros

sample (torch.Tensor) — Amostra de entrada.
sample_posterior (bool, opcional, padrão False) — Se deve amostrar da posterior.
return_dict (bool, opcional, padrão True) — Se deve ou não retornar um DecoderOutput em vez de uma tupla simples.
generator (torch.Generator, opcional) — Um torch.Generator para tornar a amostragem determinística.

Retorna

DecoderOutput ou tuple

Se return_dict for True, um DecoderOutput é retornado; caso contrário, uma tuple simples é retornada.

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