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

AutoencoderKLQwenImage

다음 코드 스니펫으로 모델을 로드할 수 있습니다.

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 = [1, 2, 4, 4], num_res_blocks: int = 2, attn_scales: list = [], temperal_downsample: list = [False, True, True], dropout: float = 0.0, input_channels: int = 3, latents_mean: list = [-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 = [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])

소스

KL 손실을 사용하여 비디오를 잠재 변수로 인코딩하고 잠재 표현을 비디오로 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.AutoencoderKLQwenImage.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.

encode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.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.

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)

소스

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.

forward[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.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.AutoencoderKLQwenImage.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.

tiled_encode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.tiled_encode]]

tiled_encode(x: Tensor)

소스

매개변수:

x (torch.Tensor) : 입력 비디오 배치.

반환값: torch.Tensor

인코딩된 비디오의 잠재 표현(latent representation).

타일 인코더를 사용하여 이미지 배치 인코딩

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

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

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

소스

매개변수:

latent_dist (DiagonalGaussianDistribution) : Encoder의 인코딩된 출력으로, DiagonalGaussianDistribution의 평균(mean)과 logvar로 표현됩니다. DiagonalGaussianDistribution을 사용하면 해당 분포에서 latents를 샘플링할 수 있습니다.

AutoencoderKL 인코딩 메서드의 출력.

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.