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AutoencoderKLHunyuanImageRefiner

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AutoencoderKLHunyuanImageRefiner

在 HunyuanImage2.1 的 refiner 流水线中使用的带 KL 损失的 3D 变分自编码器（VAE）模型。

可以使用以下代码片段加载该模型。

from diffusers import AutoencoderKLHunyuanImageRefiner

vae = AutoencoderKLHunyuanImageRefiner.from_pretrained("hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Refiner-Diffusers", subfolder="vae", dtype=torch.bfloat16)

AutoencoderKLHunyuanImageRefiner

class diffusers.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner

< >

( in_channels: int = 3out_channels: int = 3latent_channels: int = 32block_out_channels: tuple = (128, 256, 512, 1024, 1024)layers_per_block: int = 2spatial_compression_ratio: int = 16temporal_compression_ratio: int = 4downsample_match_channel: bool = Trueupsample_match_channel: bool = Truescaling_factor: float = 1.03682 )

一个带有 KL 损失的 VAE 模型，用于将视频编码为潜在表示，并将潜在表示解码为视频。用于 HunyuanImage-2.1 Refiner。

该模型继承自 ModelMixin。请查阅其父类文档，了解为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存）。

decode

< >

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

参数

  • z (torch.Tensor) — 输入批次的潜在向量。
  • return_dict (bool，可选，默认为 True) — 是否返回 ~models.vae.DecoderOutput 而不是普通元组。

返回值

~models.vae.DecoderOutput 或 tuple

如果 return_dict 为 True，则返回 ~models.vae.DecoderOutput，否则返回普通的 tuple。

解码一批图像。

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 = Nonetile_overlap_factor: float | None = None )

参数

  • tile_sample_min_height (int, 可选) — 样本在高度维度上被分割为多个 tile 所需的最小高度。
  • tile_sample_min_width (int, 可选) — 样本在宽度维度上被分割为多个 tile 所需的最小宽度。
  • tile_sample_stride_height (int, 可选) — 两个相邻垂直瓦片之间的最小重叠量。这用于确保在高度维度上不会产生瓦片伪影。
  • tile_sample_stride_width (int, 可选) — 两个相邻水平瓦片之间的步长。用于确保在宽度维度上不会产生瓦片拼接伪影。

启用分块 VAE 解码。启用此选项后，VAE 会将输入张量拆分为多个分块，分步执行解码和编码。这有助于节省大量内存，并支持处理更大的图像。

encode

< >

( x: Tensorreturn_dict: bool = True )

参数

  • x (torch.Tensor) — 输入图像批次。
  • return_dict (bool，可选，默认为 True) — 是否返回 ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput 而不是普通元组。

将一批图像编码为潜在表示。

forward

< >

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

参数

  • sample (torch.Tensor) — 输入样本。
  • sample_posterior (bool，可选，默认为 False) — 是否从后验分布中采样。
  • return_dict (bool，可选，默认为 True) — 是否返回 DecoderOutput 而不是普通元组。
  • generator (torch.Generator，可选) — 用于使采样过程确定性的 torch.Generator。

返回值

~models.vae.DecoderOutput 或 tuple

如果 return_dict 为 True，则返回 ~models.vae.DecoderOutput，否则返回普通的 tuple。

tiled_decode

< >

( z: Tensor ) → torch.Tensor

参数

  • z (torch.Tensor) — 输入批次的潜在向量。

返回值

torch.Tensor

解码后的图像。

使用分块解码器解码一批图像。

tiled_encode

< >

( x: Tensor ) → torch.Tensor

参数

  • x (torch.Tensor) — 输入的视频批次。

返回值

torch.Tensor

编码视频的潜在表示。

使用分块编码器对一批图像进行编码。

DecoderOutput

class diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput

< >

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

参数

  • sample（形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 torch.Tensor）— 模型最后一层解码输出的样本。

解码方法的输出。

Update on GitHub

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