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

AutoencoderKLHunyuanImage

[HunyuanImage2.1]에서 사용된 KL 손실을 적용한 2D 변분 오토인코더(VAE) 모델입니다.

다음 코드 스니펫으로 모델을 로드할 수 있습니다.

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, 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)

소스

공간 타일링을 지원하는 2D 이미지의 VAE 모델입니다.

이 모델은 ModelMixin에서 상속됩니다. 모든 모델에 대해 구현된 일반적 메서드(다운로드 또는 저장 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

decode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.decode]]

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

소스

매개변수:

z (torch.Tensor) : 잠재 벡터의 입력 배치.

return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) : 일반 튜플 대신 ~models.vae.DecoderOutput를 반환할지 여부.

반환값: ~models.vae.DecoderOutput 또는 tuple

return_dict가 True이면 ~models.vae.DecoderOutput가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 tuple이 반환됩니다.

이미지 배치(decode)를 디코딩합니다.

enable_tiling[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.enable_tiling]]

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

소스

매개변수:

tile_sample_min_size (int, 선택 사항) : 공간 차원에서 샘플을 타일로 분리하는 데 필요한 최소 크기입니다.

tile_overlap_factor (float, 선택 사항) : 공간 차원에서 latent를 타일로 분리하는 데 필요한 겹침 계수입니다.

공간 타일 VAE 디코딩을 활성화합니다. 이 옵션이 활성화되면 VAE는 입력 텐서를 타일로 분할하여 디코딩과 인코딩을 여러 단계에 걸쳐 계산합니다. 이는 대량의 메모리를 절약하고 더 큰 이미지를 처리할 수 있도록 하는 데 유용합니다.

encode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.encode]]

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

소스

매개변수:

x (torch.Tensor) : 입력 이미지 배치.

return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) : 일반 튜플 대신 ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput을 반환할지 여부.

반환값:

인코딩된 비디오의 잠재 표현입니다. return_dict가 True이면 ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput이 반환되고, 그렇지 않으면 일반 tuple이 반환됩니다.

이미지 배치(latents)를 인코딩합니다.

forward[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.forward]]

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

소스

매개변수:

sample (torch.Tensor) : 입력 샘플.

sample_posterior (bool, 선택 사항, 기본값 False) : 사후 분포에서 샘플링할지 여부.

return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) : 일반 튜플 대신 DecoderOutput를 반환할지 여부.

generator (torch.Generator, 선택 사항) : 샘플링을 결정적으로 만들기 위한 torch.Generator입니다.

반환값: ~models.vae.DecoderOutput 또는 tuple

return_dict가 True이면 ~models.vae.DecoderOutput가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 tuple이 반환됩니다.

tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.tiled_decode]]

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

소스

매개변수:

z (torch.Tensor) : (B, C, H, W) 형태의 Latent 텐서.

return_dict (bool, 선택 사항, 기본값 True) : 일반 튜플 대신 ~models.vae.DecoderOutput를 반환할지 여부.

반환값: ~models.vae.DecoderOutput 또는 tuple

return_dict가 True이면 ~models.vae.DecoderOutput가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 tuple이 반환됩니다.

공간 타일링 전략을 사용하여 잠재 변수를 디코딩합니다.

tiled_encode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.tiled_encode]]

tiled_encode(x: Tensor)

소스

매개변수:

x (torch.Tensor) : (B, C, T, H, W) 모양의 입력 텐서.

반환값: torch.Tensor

인코딩된 이미지의 잠재 표현(latent representation).

공간 타일링 전략을 사용하여 입력을 인코딩합니다.

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)

소스

매개변수:

sample (torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, height, width)) : 모델의 마지막 레이어에서 디코딩된 출력 샘플.

디코딩 메서드의 출력.