diffusers/main/ja/api/models/autoencoder_kl_hunyuanimage.md

AutoencoderKLHunyuanImage

[HunyuanImage2.1]で使用されたKL損失付き2次元変分オートエンコーダ（VAE）モデル。

モデルは、以下のコードスニペットで読み込むことができます。

from diffusers import AutoencoderKLHunyuanImage

vae = AutoencoderKLHunyuanImage.from_pretrained("hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Diffusers", subfolder="vae", dtype=torch.bfloat16)

AutoencoderKLHunyuanImage[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage]]

diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage]]

diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage(in_channels: int, out_channels: int, latent_channels: int, block_out_channels: tuple[int, ...], layers_per_block: int, spatial_compression_ratio: int, sample_size: int, scaling_factor: float = None, downsample_match_channel: bool = True, upsample_match_channel: bool = True)

ソース

空間タイル分割をサポートする2D画像用のVAEモデル。

このモデルは ModelMixin を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存など）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

decode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.decode]]

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

ソース

パラメータ:

z (torch.Tensor) : 潜在ベクトルの入力バッチ。

return_dict (bool、任意、デフォルトはTrue) : プレーンなタプルではなく~models.vae.DecoderOutputを返すかどうか。

戻り値: ~models.vae.DecoderOutput または tuple

return_dict が True の場合、~models.vae.DecoderOutput が返され、それ以外の場合は通常の tuple が返されます。

画像のバッチをデコードします。

enable_tiling[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.enable_tiling]]

enable_tiling(tile_sample_min_size: int | None = None, tile_overlap_factor: float | None = None)

ソース

パラメータ:

tile_sample_min_size (int, optional) : サンプルを空間次元方向にタイル分割するために必要な最小サイズ。

tile_overlap_factor (float, 任意) : 潜在変数を空間次元に沿ってタイルに分割するために必要なオーバーラップ係数。

空間タイルVAEデコーディングを有効にします。このオプションを有効にすると、VAEは入力テンソルをタイルに分割し、デコーディングとエンコーディングを複数ステップで計算します。これにより、大量のメモリを節約し、より大きな画像の処理を可能にします。

encode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.encode]]

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

ソース

パラメータ:

x (torch.Tensor) : 画像の入力バッチ。

return_dict (bool、任意、デフォルトはTrue) : プレーンなタプルではなく~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutputを返すかどうか。

戻り値:

エンコードされた動画の潜在表現。return_dictがTrueの場合、~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutputが返され、それ以外の場合は通常のtupleが返されます。

バッチの画像を潜在変数にエンコードします。

forward[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.forward]]

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

ソース

パラメータ:

sample (torch.Tensor) : 入力サンプル。

sample_posterior (bool、任意、デフォルトはFalse) : 事後分布からサンプリングするかどうか。

return_dict (bool、任意、デフォルトはTrue) : プレーンなタプルではなくDecoderOutputを返すかどうか。

generator (torch.Generator, 任意) : サンプリングを決定論的にするための torch.Generator。

戻り値: ~models.vae.DecoderOutput または tuple

return_dict が True の場合、~models.vae.DecoderOutput が返され、それ以外の場合は通常の tuple が返されます。

tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.tiled_decode]]

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

ソース

パラメータ:

z (torch.Tensor) : 形状が (B, C, H, W) の潜在テンソル。

return_dict (bool、任意、デフォルトはTrue) : プレーンなタプルではなく~models.vae.DecoderOutputを返すかどうか。

戻り値: ~models.vae.DecoderOutput または tuple

return_dict が True の場合、~models.vae.DecoderOutput が返され、それ以外の場合は通常の tuple が返されます。

空間タイル戦略を使用して潜在変数をデコードします。

tiled_encode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.tiled_encode]]

tiled_encode(x: Tensor)

ソース

パラメータ:

x (torch.Tensor) : 形状が (B, C, T, H, W) の入力テンソル。

戻り値: torch.Tensor

エンコードされた画像の潜在表現。

空間タイル戦略を使用して入力をエンコードします。

DecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput]]

diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput]]

diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput(sample: Tensor, commit_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None)

ソース

パラメータ:

sample (torch.Tensor、形状 (batch_size, num_channels, height, width)) : モデルの最終層からのデコード済み出力サンプル。

デコードメソッドの出力。