diffusers/main/id/api/models/autoencoder_kl_kvae_audio.md

AutoencoderKLKVAEAudio

Variational autoencoder (VAE) konvolusional 1D dengan kerugian KL untuk audio, yang diperkenalkan oleh Tim Kandinsky Lab dalam KVAE-Audio. Model ini mengompres waveform mentah pita penuh (48 kHz) menjadi latens kontinu yang ringkas dan merekonstruksinya dengan fidelitas tinggi untuk ucapan, musik, dan audio umum.

Model dapat dimuat dengan potongan kode berikut.

import torch
from diffusers import AutoencoderKLKVAEAudio

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

AutoencoderKLKVAEAudio[[diffusers.AutoencoderKLKVAEAudio]]

diffusers.AutoencoderKLKVAEAudio[[diffusers.AutoencoderKLKVAEAudio]]

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

Sumber

Parameter:

encoder_dim (int, opsional, default 64) : Dimensi channel dasar untuk encoder; digandakan di setiap tahap downsampling.

encoder_rates (list[int], opsional, defaultnya [2, 3, 4, 5, 8]) : Strides untuk downsampling di encoder.

latent_dim (int, opsional, default 2048) : Dimensi channel dari output encoder (sebelum bottleneck in_proj).

codebook_dim (int, opsional, default 64) : Dimensi channel dari ruang laten distribusi posterior (setelah bottleneck in_proj).

decoder_dim (int, opsional, default 1536) : Dimensi channel dasar untuk decoder; dibagi dua di setiap tahap upsampling.

decoder_rates (list[int], opsional, defaultnya [8, 5, 4, 3, 2]) : Strides untuk upsampling di decoder.

sample_rate (int, opsional, default 48000) : Laju sampling, dalam Hz, yang digunakan saat model dilatih.

num_channels (int, opsional, default 1) : Jumlah channel dalam data audio (1 untuk mono).

attn_num_heads (int, opsional, default 8) : Jumlah head dalam blok self-attention yang diterapkan pada output encoder.

Autoencoder konvolusional 1D untuk mengkodekan bentuk gelombang audio mentah menjadi latens kontinu dan mendekodekannya kembali menjadi bentuk gelombang. Diperkenalkan dalam KVAE-Audio.

Model ini mewarisi dari ModelMixin. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generiknya yang diimplementasikan untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan).

decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAEAudio.decode]]

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

Sumber

Parameter:

z (torch.Tensor) : Batch input dari vektor laten.

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

Mengembalikan: DecoderOutput atau tuple

Jika return_dict adalah True, sebuah DecoderOutput dikembalikan, selain itu sebuah tuple polos dikembalikan.

Decode batch of latents menjadi waveform audio.

encode[[diffusers.AutoencoderKLKVAEAudio.encode]]

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

Sumber

Parameter:

audio_data (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, num_samples)) : Batch input dari waveform audio mentah.

return_dict (bool, opsional, defaultnya True) : Apakah akan mengembalikan ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan:

Representasi laten dari audio yang dikodekan. Jika return_dict bernilai True, sebuah ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput dikembalikan, selain itu sebuah tuple polos yang dikembalikan.

Enkodekan batch waveform audio menjadi latents.

forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAEAudio.forward]]

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

Sumber

Parameter:

sample (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, num_samples)) : Batch input dari waveform audio mentah.

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 untuk membuat sampling menjadi deterministik.

Mengembalikan: DecoderOutput atau tuple

Jika return_dict bernilai True, sebuah DecoderOutput akan dikembalikan, selain itu sebuah tuple biasa akan dikembalikan.