Buckets:
AutoencoderKLLTX2Audio
تم تقديم نموذج الترميز التلقائي التبايني ثلاثي الأبعاد (VAE) مع خسارة KL المستخدم في LTX-2 من قِبل Lightricks. ويُستخدم هذا النموذج لتشفير وفك تشفير التمثيلات الكامنة للصوت.
يمكن تحميل النموذج باستخدام مقتطف الشيفرة التالي.
from diffusers import AutoencoderKLLTX2Audio
vae = AutoencoderKLLTX2Audio.from_pretrained("Lightricks/LTX-2", subfolder="vae", dtype=torch.float32).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
AutoencoderKLLTX2Audio[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio]]
diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio]]
diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio(base_channels: int = 128, output_channels: int = 2, ch_mult: tuple[int, ...] = (1, 2, 4), num_res_blocks: int = 2, attn_resolutions: tuple[int, ...] | None = None, in_channels: int = 2, resolution: int = 256, latent_channels: int = 8, norm_type: str = 'pixel', causality_axis: str | None = 'height', dropout: float = 0.0, mid_block_add_attention: bool = False, sample_rate: int = 16000, mel_hop_length: int = 160, is_causal: bool = True, mel_bins: int | None = 64, double_z: bool = True)
LTX2 VAE الصوتي لتشفير وفك تشفير التمثيلات الكامنة للصوت.
ترميز[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.encode]]
encode(x: Tensor, return_dict: bool = True)
فك الترميز[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.decode]]
decode(z: Tensor, return_dict: bool = True)
forward[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.forward]]
forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None)
المعاملات:
sample (torch.Tensor) : عينة الإدخال.
sample_posterior (bool، اختياري، الافتراضي False) : ما إذا كان سيتم أخذ عينة من التوزيع اللاحق.
return_dict (bool، اختياري، الافتراضي True) : ما إذا كان يجب إرجاع DecoderOutput بدلاً من tuple عادي.
generator (torch.Generator، اختياري) : torch.Generator لجعل عملية أخذ العينات حتمية.
يعيد: DecoderOutput أو tuple
إذا كان return_dict صحيحًا، يُعاد DecoderOutput، وإلا يُعاد tuple عادي.
Xet Storage Details
- Size:
- 3.17 kB
- Xet hash:
- aaddfacc01389fd8662ea6b8c8cfe007a762e74dd49944b594b164e723ad9839
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.