Buckets:
| # AutoencoderKLMochi | |
| [Mochi](https://github.com/genmoai/models)에서 사용된 KL 손실을 적용한 3D 변분 오토인코더(VAE) 모델은 Tsinghua University & ZhipuAI의 [Mochi 1 Preview](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview)에서 소개되었습니다. | |
| 다음 코드 스니펫으로 모델을 로드할 수 있습니다. | |
| ```python | |
| from diffusers import AutoencoderKLMochi | |
| vae = AutoencoderKLMochi.from_pretrained("genmo/mochi-1-preview", subfolder="vae", dtype=torch.float32).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| ``` | |
| ## AutoencoderKLMochi[[diffusers.AutoencoderKLMochi]] | |
| #### diffusers.AutoencoderKLMochi[[diffusers.AutoencoderKLMochi]] | |
| ```python | |
| diffusers.AutoencoderKLMochi(in_channels: int = 15, out_channels: int = 3, encoder_block_out_channels: tuple = (64, 128, 256, 384), decoder_block_out_channels: tuple = (128, 256, 512, 768), latent_channels: int = 12, layers_per_block: tuple = (3, 3, 4, 6, 3), act_fn: str = 'silu', temporal_expansions: tuple = (1, 2, 3), spatial_expansions: tuple = (2, 2, 2), add_attention_block: tuple = (False, True, True, True, True), latents_mean: tuple = (-0.06730895953510081, -0.038011381506090416, -0.07477820912866141, -0.05565264470995561, 0.012767231469026969, -0.04703542746246419, 0.043896967884726704, -0.09346305707025976, -0.09918314763016893, -0.008729793427399178, -0.011931556316503654, -0.0321993391887285), latents_std: tuple = (0.9263795028493863, 0.9248894543193766, 0.9393059390890617, 0.959253732819592, 0.8244560132752793, 0.917259975397747, 0.9294154431013696, 1.3720942357788521, 0.881393668867029, 0.9168315692124348, 0.9185249279345552, 0.9274757570805041), scaling_factor: float = 1.0) | |
| ``` | |
| [소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_mochi.py#L655) | |
| **매개변수:** | |
| in_channels (int, *선택 사항*, 기본값 3) : 입력 이미지의 채널 수. | |
| out_channels (int, *선택 사항*, 기본값 3) : 출력의 채널 수. | |
| block_out_channels (`tuple[int]`, *선택 사항*, 기본값 `(64,)`) : 블록 출력 채널의 튜플. | |
| act_fn (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"silu"`) : 사용할 활성화 함수입니다. | |
| scaling_factor (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1.15258426`) : 학습된 잠재 공간의 요소별 표준편차로, 학습 세트의 첫 번째 배치로 계산됩니다. 이는 diffusion model을 학습할 때 잠재 공간의 분산을 1로 스케일링하는 데 사용됩니다. 잠재 변수는 diffusion model에 전달되기 전에 `z = z * scaling_factor` 공식으로 스케일링됩니다. 디코딩 시에는 `z = 1 / scaling_factor * z` 공식으로 원래 스케일로 되돌립니다. 자세한 내용은 [High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models](https://huggingface.co/papers/2112.10752) 논문의 4.3.2절과 D.1절을 참조하세요. | |
| KL 손실을 사용하여 이미지를 잠재 변수로 인코딩하고 잠재 표현을 이미지로 디코딩하는 VAE 모델입니다. [Mochi 1 preview](https://github.com/genmoai/models)에 사용됩니다. | |
| 이 모델은 [ModelMixin](/docs/diffusers/main/ko/api/models/overview#diffusers.ModelMixin)에서 상속됩니다. 모든 모델에 대해 구현된 일반적 메서드(다운로드 또는 저장 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. | |
| #### decode[[diffusers.AutoencoderKLMochi.decode]] | |
| ```python | |
| decode(z: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_mochi.py#L912) | |
| **매개변수:** | |
| z (`torch.Tensor`) : 잠재 벡터의 입력 배치. | |
| return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 `~models.vae.DecoderOutput`를 반환할지 여부. | |
| **반환값:** `~models.vae.DecoderOutput` 또는 `tuple` | |
| return_dict가 True이면 `~models.vae.DecoderOutput`가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 `tuple`이 반환됩니다. | |
| 이미지 배치(decode)를 디코딩합니다. | |
| #### enable_tiling[[diffusers.AutoencoderKLMochi.enable_tiling]] | |
| ```python | |
| 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) | |
| ``` | |
| [소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_mochi.py#L786) | |
| **매개변수:** | |
| tile_sample_min_height (`int`, *선택 사항*) : 샘플이 높이 차원으로 타일링되어 분리되려면 필요한 최소 높이입니다. | |
| tile_sample_min_width (`int`, *선택 사항*) : 샘플이 너비 차원으로 타일 분리되도록 요구되는 최소 너비입니다. | |
| tile_sample_stride_height (`int`, *선택 사항*) : 두 개의 연속된 세로 타일 사이의 최소 겹침 양입니다. 이는 높이 차원에서 타일링 아티팩트가 발생하지 않도록 보장하기 위한 것입니다. | |
| tile_sample_stride_width (`int`, *선택 사항*) : 두 인접한 수평 타일 사이의 스트라이드입니다. 이는 너비 차원에서 타일링 아티팩트가 발생하지 않도록 보장하기 위한 것입니다. | |
| 타일 VAE 디코딩을 활성화합니다. 이 옵션이 활성화되면 VAE는 입력 텐서를 타일로 분할하여 디코딩 및 인코딩을 여러 단계로 계산합니다. 이는 대량의 메모리를 절약하고 더 큰 이미지를 처리할 수 있도록 하는 데 유용합니다. | |
| #### encode[[diffusers.AutoencoderKLMochi.encode]] | |
| ```python | |
| encode(x: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_mochi.py#L855) | |
| **매개변수:** | |
| x (`torch.Tensor`) : 입력 이미지 배치. | |
| return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`을 반환할지 여부. | |
| **반환값:** | |
| 인코딩된 비디오의 잠재 표현입니다. `return_dict`가 True이면 `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`이 반환되고, 그렇지 않으면 일반 `tuple`이 반환됩니다. | |
| 이미지 배치(latents)를 인코딩합니다. | |
| #### forward[[diffusers.AutoencoderKLMochi.forward]] | |
| ```python | |
| forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None) | |
| ``` | |
| [소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_mochi.py#L1089) | |
| **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 `DecoderOutput`를 반환할지 여부. | |
| generator (`torch.Generator`, *선택 사항*) : 샘플링을 결정적으로 만들기 위한 [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html)입니다. | |
| **반환값:** `~models.vae.DecoderOutput` 또는 `tuple` | |
| `return_dict`가 True이면 `~models.vae.DecoderOutput`가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 `tuple`이 반환됩니다. | |
| #### tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLMochi.tiled_decode]] | |
| ```python | |
| tiled_decode(z: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_mochi.py#L1011) | |
| **매개변수:** | |
| z (`torch.Tensor`) : 잠재 벡터의 입력 배치. | |
| return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 `~models.vae.DecoderOutput`를 반환할지 여부. | |
| **반환값:** `~models.vae.DecoderOutput` 또는 `tuple` | |
| return_dict가 True이면 `~models.vae.DecoderOutput`가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 `tuple`이 반환됩니다. | |
| tiled decoder를 사용하여 이미지 배치(decoding)를 디코딩합니다. | |
| #### tiled_encode[[diffusers.AutoencoderKLMochi.tiled_encode]] | |
| ```python | |
| tiled_encode(x: Tensor) | |
| ``` | |
| [소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_mochi.py#L954) | |
| **매개변수:** | |
| x (`torch.Tensor`) : 입력 비디오 배치. | |
| **반환값:** `torch.Tensor` | |
| 인코딩된 비디오의 잠재 표현(latent representation). | |
| 타일 인코더를 사용하여 이미지 배치 인코딩 | |
| ## DecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput]] | |
| #### diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput(sample: Tensor, commit_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None) | |
| ``` | |
| [소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/vae.py#L49) | |
| **매개변수:** | |
| sample (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, height, width)`) : 모델의 마지막 레이어에서 디코딩된 출력 샘플. | |
| 디코딩 메서드의 출력. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 8.97 kB
- Xet hash:
- 5f9070dc06135866ff1b2c0b17d719c78029a7ab3d9f087f08d2983e0c635aa7
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