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

AutoencoderKLHunyuanImage

Двумерная вариационная автокодирующая модель (VAE) с потерей KL, используемая в [HunyuanImage2.1].

Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода.

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[int, ...], 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)

Источник

Модель VAE для 2D-изображений с поддержкой пространственного тайлинга.

Эта модель наследуется от ModelMixin. См. документацию суперкласса для его универсальных методов, реализованных для всех моделей (например, загрузка или сохранение).

decode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.decode]]

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

Источник

Параметры:

z (torch.Tensor) : Входная партия латентных векторов.

return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) : Возвращать ли ~models.vae.DecoderOutput вместо обычного кортежа.

Возвращает: ~models.vae.DecoderOutput или tuple

Если return_dict равно True, возвращается ~models.vae.DecoderOutput, иначе возвращается обычный tuple.

Декодировать пакет изображений.

enable_tiling[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.enable_tiling]]

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

Источник

Параметры:

tile_sample_min_size (int, optional) : минимальный размер, необходимый для того, чтобы образец был разделён на тайлы по пространственному измерению.

tile_overlap_factor (float, optional) : Коэффициент перекрытия, необходимый для разделения латента на плитки по пространственному измерению.

Включает пространственную тайловую декодирование VAE. При включении этого параметра VAE разбивает входной тензор на тайлы для выполнения декодирования и кодирования в несколько шагов. Это полезно для значительной экономии памяти и позволяет обрабатывать изображения большего размера.

encode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.encode]]

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

Источник

Параметры:

x (torch.Tensor) : Входная партия изображений.

return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) : Возвращать ли ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput вместо обычного кортежа.

Возвращает:

Латентные представления закодированных видео. Если return_dict равно True, возвращается ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput, в противном случае возвращается обычный tuple.

Кодирует пакет изображений в латенты.

forward[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.forward]]

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

Источник

Параметры:

sample (torch.Tensor) : Входящий образец.

sample_posterior (bool, необязательный, по умолчанию False) : Флаг, определяющий, следует ли выполнять выборку из апостериорного распределения.

return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) : Возвращать ли DecoderOutput вместо обычного кортежа.

generator (torch.Generator, необязательный) : torch.Generator для обеспечения детерминированности выборки.

Возвращает: ~models.vae.DecoderOutput или tuple

Если return_dict равно True, возвращается ~models.vae.DecoderOutput, иначе возвращается обычный tuple.

tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.tiled_decode]]

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

Источник

Параметры:

z (torch.Tensor) : Латентный тензор формы (B, C, H, W).

return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) : Возвращать ли ~models.vae.DecoderOutput вместо обычного кортежа.

Возвращает: ~models.vae.DecoderOutput или tuple

Если return_dict равно True, возвращается ~models.vae.DecoderOutput, иначе возвращается обычный tuple.

Декодирование латентного представления с использованием пространственной стратегии тайлинга.

tiled_encode[[diffusers.AutoencoderKLHunyuanImage.tiled_encode]]

tiled_encode(x: Tensor)

Источник

Параметры:

x (torch.Tensor) : Входной тензор формы (B, C, T, H, W).

Возвращает: torch.Tensor

Латентное представление закодированных изображений.

Кодирование входных данных с использованием пространственной стратегии тайлинга.

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)

Источник

Параметры:

sample (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, height, width)) : Декодированный вывод из последнего слоя модели.

Результат метода декодирования.