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AutoencoderKLHunyuanImageRefiner

HunyuanImage2.1のリファイナーパイプラインで使用される、KL損失付きの3次元変分オートエンコーダー（VAE）モデルです。

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 AutoencoderKLHunyuanImageRefiner

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

AutoencoderKLHunyuanImageRefiner[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner]]

diffusers.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner]]

diffusers.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner(in_channels: int = 3, out_channels: int = 3, latent_channels: int = 32, block_out_channels: tuple[int, ...] = (128, 256, 512, 1024, 1024), layers_per_block: int = 2, spatial_compression_ratio: int = 16, temporal_compression_ratio: int = 4, downsample_match_channel: bool = True, upsample_match_channel: bool = True, scaling_factor: float = 1.03682)

ソース

KL損失を用いて動画を潜在変数にエンコードし、潜在表現を動画にデコードするためのVAEモデルです。HunyuanImage-2.1 Refinerで使用されます。

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.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner.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.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner.enable_tiling]]

enable_tiling(tile_sample_min_height: int | None = None, tile_sample_min_width: int | None = None, tile_sample_stride_height: float | None = None, tile_sample_stride_width: float | None = None, tile_overlap_factor: float | None = None)

ソース

パラメータ:

tile_sample_min_height (int, optional) : サンプルを高さ方向にタイル分割するために必要な最小高さ。

tile_sample_min_width (int, optional) : サンプルを幅方向にタイル分割するために必要な最小幅。

tile_sample_stride_height (int, 任意) : 2つの連続する垂直タイル間の最小オーバーラップ量です。これにより、高さ方向にタイルリングアーティファクトが発生しないことを保証します。

tile_sample_stride_width (int, 任意) : 連続する2つの水平タイル間のストライドです。これにより、幅方向にタイル化によるアーティファクトが発生しないことを保証します。

タイル化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.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner.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.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner.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.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner.tiled_decode]]

tiled_decode(z: Tensor)

ソース

パラメータ:

z (torch.Tensor) : 潜在ベクトルの入力バッチ。

戻り値: torch.Tensor

デコードされた画像。

タイル化されたデコーダーを使用して、画像のバッチをデコードします。

tiled_encode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner.tiled_encode]]

tiled_encode(x: Tensor)

ソース

パラメータ:

x (torch.Tensor) : 入力バッチの動画。

戻り値: torch.Tensor

エンコードされた動画の潜在表現。

タイル化されたエンコーダーを使用して、画像のバッチ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。