Diffusers documentation

AutoencoderKLKVAEAudio

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

AutoencoderKLKVAEAudio

Одномерный свёрточный вариационный автоэнкодер (VAE) с потерей KL для аудио, предложенный командой Kandinsky Lab в KVAE-Audio. Он сжимает необработанные широкополосные (48 кГц) звуковые сигналы в компактные непрерывные латентные представления и восстанавливает их с высокой точностью для речи, музыки и общего аудио.

Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода.

import torch
from diffusers import AutoencoderKLKVAEAudio

vae = AutoencoderKLKVAEAudio.from_pretrained("kandinskylab/KVAE-Audio", subfolder="diffusers", dtype=torch.float32)

AutoencoderKLKVAEAudio

класс diffusers.AutoencoderKLKVAEAudio

< >

( encoder_dim: int = 64encoder_rates: list[int] = [2, 3, 4, 5, 8]latent_dim: int = 2048codebook_dim: int = 64decoder_dim: int = 1536decoder_rates: list[int] = [8, 5, 4, 3, 2]sample_rate: int = 48000num_channels: int = 1attn_num_heads: int = 8 )

Параметры

  • encoder_dim (int, необязательный, по умолчанию 64) — Базовое количество каналов для энкодера; удваивается на каждом этапе понижения разрешения.
  • encoder_rates (list[int], необязательный, по умолчанию [2, 3, 4, 5, 8]) — Шаги для понижения разрешения в кодере.
  • latent_dim (int, необязательный, по умолчанию 2048) — Размерность канала на выходе кодировщика (до бутылочного горлышка in_proj).
  • codebook_dim (int, необязательный, по умолчанию 64) — Размерность канала в латентном пространстве апостериорного распределения (после бутылочного горлышка in_proj).
  • decoder_dim (int, необязательный, по умолчанию 1536) — Базовое количество каналов для декодера; уменьшается вдвое на каждом этапе апсемплинга.
  • decoder_rates (list[int], необязательный, по умолчанию [8, 5, 4, 3, 2]) — Шаги для апсемплинга в декодере.
  • sample_rate (int, необязательный, по умолчанию 48000) — Частота дискретизации, в Гц, на которой обучалась модель.
  • num_channels (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество каналов в аудиоданных (1 для моно).
  • attn_num_heads (int, необязательный, по умолчанию 8) — Количество головок в блоке само-внимания, применяемом к выходу кодировщика.

Одномерный свёрточный автоэнкодер для кодирования сырых аудиосигналов в непрерывные латенты и декодирования их обратно в сигналы. Представлен в KVAE-Audio.

Эта модель наследуется от ModelMixin. См. документацию суперкласса для его универсальных методов, реализованных для всех моделей (например, загрузка или сохранение).

decode

< >

( z: Tensorreturn_dict: bool = True ) → DecoderOutput or tuple

Параметры

  • z (torch.Tensor) — Входная партия латентных векторов.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать DecoderOutput вместо обычного кортежа.

Возвращает

DecoderOutput или tuple

Если `return_dict` равно True, возвращается DecoderOutput, иначе возвращается обычный tuple.

Декодирование батча латентов в аудиоволны.

encode

< >

( audio_data: Tensorreturn_dict: bool = True )

Параметры

  • audio_data (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, num_samples)) — Входная партия сырых аудиосигналов.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput вместо обычного кортежа.

Кодирует пакет аудиоволн в латенты.

forward

< >

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

Параметры

  • sample (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, num_samples)) — Входная партия сырых аудиосигналов.
  • sample_posterior (bool, необязательный, по умолчанию False) — Следует ли извлекать выборку из апостериорного распределения.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать DecoderOutput вместо обычного кортежа.
  • generator (torch.Generator, необязательный) — torch.Generator для обеспечения детерминированности выборки.

Возвращает

DecoderOutput или tuple

Если return_dict равно True, возвращается DecoderOutput, иначе возвращается обычный tuple.

Update on GitHub