Buckets:

hf-doc-build/doc / diffusers /main /ar /api /models /autoencoderkl_audio_ltx_2.md
mishig's picture
|
download
raw
3.17 kB

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)

المصدر

LTX2 VAE الصوتي لتشفير وفك تشفير التمثيلات الكامنة للصوت.

ترميز[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.encode]]

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

المصدر

فك الترميز[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.decode]]

decode(z: Tensor, return_dict: bool = True)

المصدر

forward[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.forward]]

forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None)

المصدر

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.