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AutoencoderKLLTX2Audio
El modelo de autoencoder variacional (VAE) 3D con pérdida KL utilizado en LTX-2 fue introducido por Lightricks. Se utiliza para codificar y decodificar representaciones latentes de audio.
El modelo se puede cargar con el siguiente fragmento de código.
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)
VAE de audio de LTX2 para codificar y decodificar representaciones latentes de audio.
encode[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.encode]]
encode(x: Tensor, return_dict: bool = True)
decode[[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)
Parámetros:
sample (torch.Tensor) : Muestra de entrada.
sample_posterior (bool, opcional, por defecto False) : Si se muestrea de la posterior.
return_dict (bool, opcional, por defecto True) : Si se devuelve un DecoderOutput en lugar de una tupla simple.
generator (torch.Generator, opcional) : Un torch.Generator para hacer que la muestreo sea determinista.
Devuelve: DecoderOutput o tuple
Si return_dict es True, se devuelve un DecoderOutput; en caso contrario, se devuelve una tuple simple.
Xet Storage Details
- Size:
- 2.85 kB
- Xet hash:
- a538117ea94e21f81bd72226fc81bd08cdd23899b9d6b55111ddad581f9122e7
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.