# AutoencoderKLKVAE

Model autoencoder variational (VAE) 2D dengan kerugian KL.

Model dapat dimuat dengan potongan kode berikut.

```python
import torch
from diffusers import AutoencoderKLKVAE

vae = AutoencoderKLKVAE.from_pretrained("kandinskylab/KVAE-2D-1.0", subfolder="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
```

## AutoencoderKLKVAE[[diffusers.AutoencoderKLKVAE]]

#### diffusers.AutoencoderKLKVAE[[diffusers.AutoencoderKLKVAE]]

```python
diffusers.AutoencoderKLKVAE(in_channels: int = 3, channels: int = 128, num_enc_blocks: int = 2, num_dec_blocks: int = 2, z_channels: int = 16, double_z: bool = True, ch_mult: typing.Tuple[int, ...] = (1, 2, 4, 8), sample_size: int = 1024)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L521)

**Parameter:**

in_channels (int, *opsional*, default 3) : Jumlah channel pada gambar input.

channels (int,  *opsional*, default 128) : Jumlah channel dasar dalam blok multiresolusi.

num_enc_blocks (int, *opsional*, default 2) : Jumlah blok Resnet pada lapisan multiresolusi encoder.

num_dec_blocks (int, *opsional*, default 2) : Jumlah blok Resnet pada lapisan multiresolusi decoder.

z_channels (int, *opsional*, default 16) : Jumlah channel di ruang laten.

double_z (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menggandakan jumlah saluran output dari encoder.

ch_mult (`Tuple[int, ...]`, *opsional*, default ke `(1, 2, 4, 8)`) : Pengali channel di blok multiresolusi.

sample_size (`int`, *opsional*, defaultnya `1024`) : Ukuran input sampel.

Model VAE dengan kerugian KL untuk mengkodekan gambar menjadi latens dan mendekodekan representasi latens menjadi gambar.

Model ini mewarisi dari [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/id/api/models/overview#diffusers.ModelMixin). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generiknya yang diimplementasikan untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan).

#### decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.decode]]

```python
decode(z: FloatTensor, return_dict: bool = True, generator = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L642)

**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.AutoencoderKLKVAE.encode]]

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

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L602)

**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 gambar 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.

#### forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.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/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L776)

**Parameter:**

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

sample_posterior (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan melakukan sampling dari posterior.

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

generator (`torch.Generator`, *opsional*) : Sebuah [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) 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.

#### tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.tiled_decode]]

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

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L729)

**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.