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

AutoencoderKLQwenImage

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 AutoencoderKLQwenImage

vae = AutoencoderKLQwenImage.from_pretrained("Qwen/QwenImage-20B", subfolder="vae")

AutoencoderKLQwenImage[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage]]

diffusers.AutoencoderKLQwenImage[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage]]

diffusers.AutoencoderKLQwenImage(base_dim: int = 96, z_dim: int = 16, dim_mult: list[int] = [1, 2, 4, 4], num_res_blocks: int = 2, attn_scales: list[float] = [], temperal_downsample: list[bool] = [False, True, True], dropout: float = 0.0, input_channels: int = 3, latents_mean: list[float] = [-0.7571, -0.7089, -0.9113, 0.1075, -0.1745, 0.9653, -0.1517, 1.5508, 0.4134, -0.0715, 0.5517, -0.3632, -0.1922, -0.9497, 0.2503, -0.2921], latents_std: list[float] = [2.8184, 1.4541, 2.3275, 2.6558, 1.2196, 1.7708, 2.6052, 2.0743, 3.2687, 2.1526, 2.8652, 1.5579, 1.6382, 1.1253, 2.8251, 1.916])

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。

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.AutoencoderKLQwenImage.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。

encode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.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。

enable_tiling[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.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)

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。

forward[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.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.AutoencoderKLQwenImage.tiled_decode]]

tiled_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。

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.AutoencoderKLQwenImage.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。

AutoencoderKLOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput]]

diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput]]

diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput(latent_dist: DiagonalGaussianDistribution)

ソース

パラメータ:

latent_dist (DiagonalGaussianDistribution) : Encoder のエンコード済み出力を、DiagonalGaussianDistribution の平均と logvar として表したものです。DiagonalGaussianDistribution を使用すると、この分布から潜在変数をサンプリングできます。

AutoencoderKLのエンコードメソッドの出力。

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。