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

AutoencoderKLKVAEVideo

KL 손실을 사용하는 3D 변분 오토인코더(VAE) 모델.

다음 코드 스니펫으로 모델을 로드할 수 있습니다.

import torch
from diffusers import AutoencoderKLKVAEVideo

vae = AutoencoderKLKVAEVideo.from_pretrained("kandinskylab/KVAE-3D-1.0", subfolder="diffusers", dtype=torch.float16)

AutoencoderKLKVAEVideo[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo]]

diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo]]

diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo(ch: int = 128, ch_mult: typing.Tuple[int, ...] = (1, 2, 4, 8), num_res_blocks: int = 2, in_channels: int = 3, out_ch: int = 3, z_channels: int = 16, temporal_compress_times: int = 4)

소스

매개변수:

ch (int, 선택 사항, 기본값 128) : 기본 채널 수.

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

num_res_blocks (int, 선택 사항, 기본값 2) : 레벨당 잔차 블록의 수.

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

out_ch (int, 선택 사항, 기본값 3) : 출력 채널 수.

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

temporal_compress_times (int, 선택 사항, 기본값 4) : 시간 압축 계수.

KL 손실을 사용하여 비디오를 잠재 변수로 인코딩하고 잠재 표현을 비디오로 디코딩하는 VAE 모델입니다. KVAE에서 사용됩니다.

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

decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.decode]]

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

소스

매개변수:

z (torch.Tensor) : (B, C, T, H, W) 형태의 잠재 벡터 입력 배치.

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

반환값: ~models.vae.DecoderOutput 또는 tuple

디코딩된 비디오.

videos 배치의 디코딩을 수행합니다.

disable_slicing[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.disable_slicing]]

disable_slicing()

소스

슬라이스된 VAE 디코딩을 비활성화합니다.

enable_slicing[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.enable_slicing]]

enable_slicing()

소스

슬라이스 VAE 디코딩을 활성화합니다.

encode[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.encode]]

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

소스

매개변수:

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

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

반환값:

인코딩된 비디오의 잠재 표현(latent representations).

…

forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.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.