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

AutoencoderKLKVAE

KL 손실을 사용하는 2D 변분 오토인코더(VAE) 모델.

다음 코드 스니펫으로 모델을 로드할 수 있습니다.

import torch
from diffusers import AutoencoderKLKVAE

vae = AutoencoderKLKVAE.from_pretrained("kandinskylab/KVAE-2D-1.0", subfolder="diffusers", dtype=torch.bfloat16)

AutoencoderKLKVAE[[diffusers.AutoencoderKLKVAE]]

diffusers.AutoencoderKLKVAE[[diffusers.AutoencoderKLKVAE]]

diffusers.AutoencoderKLKVAE(in_channels: int = 3, channels: int = 128, num_enc_blocks: int = 2, num_dec_blocks: int = 2, z_channels: int = 16, double_z: bool = True, ch_mult: typing.Tuple[int, ...] = (1, 2, 4, 8), sample_size: int = 1024)

소스

매개변수:

in_channels (int, 선택 사항, 기본값 3) : 입력 이미지의 채널 수.

channels (int, 선택 사항, 기본값 128) : 다중 해상도 블록의 기본 채널 수입니다.

num_enc_blocks (int, 선택 사항, 기본값 2) : 인코더 멀티레졸루션 레이어의 Resnet 블록 수입니다.

num_dec_blocks (int, 선택 사항, 기본값 2) : 디코더의 멀티레졸루션 레이어에 포함된 Resnet 블록의 수입니다.

z_channels (int, 선택 사항, 기본값 16) : 잠재 공간의 채널 수.

double_z (bool, 선택 사항, 기본값 True) : 인코더의 출력 채널 수를 두 배로 할지 여부.

ch_mult (Tuple[int, ...], 선택 사항, 기본값 (1, 2, 4, 8)) : 다중 해상도 블록의 채널 배율입니다.

sample_size (int, 선택 사항, 기본값 1024) : 샘플 입력 크기.

KL 손실을 사용하여 이미지를 잠재 변수로 인코딩하고 잠재 표현을 이미지로 디코딩하는 VAE 모델.

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

decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.decode]]

decode(z: FloatTensor, return_dict: bool = True, generator = None)

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.

encode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.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 이미지의 잠재 표현입니다. return_dict가 True이면 ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput이 반환되고, 그렇지 않으면 일반 tuple이 반환됩니다.

이미지 배치(latents)를 인코딩합니다.

forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.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.AutoencoderKLKVAE.tiled_decode]]

tiled_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.

tiled decoder를 사용하여 이미지 배치(decoding)를 디코딩합니다.