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

AutoencoderKLKVAEVideo

Модель трёхмерного вариационного автоэнкодера (VAE) с потерей KL.

Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода.

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)

Источник

Параметры:

ch (int, необязательный, по умолчанию 128) : Базовое количество каналов.

ch_mult (Tuple[int], необязательный, по умолчанию (1, 2, 4, 8)) : Множители каналов для каждого уровня.

num_res_blocks (int, необязательный, по умолчанию 2) : Количество остаточных блоков на каждом уровне.

in_channels (int, необязательный, по умолчанию 3) : Количество входных каналов.

out_ch (int, необязательный, по умолчанию 3) : Количество выходных каналов.

z_channels (int, optional, по умолчанию 16) : Количество латентных каналов.

temporal_compress_times (int, optional, по умолчанию 4) : Коэффициент временного сжатия.

Модель VAE с потерей KL для кодирования видео в латенты и декодирования латентных представлений в видео. Используется в KVAE.

Эта модель наследуется от ModelMixin. Общую документацию по методам, реализованным для всех моделей (например, загрузка или сохранение), см. в документации суперкласса.

decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.decode]]

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

Источник

Параметры:

z (torch.Tensor) : Входная партия латентных векторов с формой (B, C, T, H, W).

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

Возвращает: ~models.vae.DecoderOutput или tuple

Декодированное видео.

Декодирование пакета видео.

disable_slicing[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.disable_slicing]]

disable_slicing()

Источник

Отключите декодирование срезанного VAE.

enable_slicing[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.enable_slicing]]

enable_slicing()

Источник

Включите декодирование VAE по срезам.

encode[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.encode]]

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

Источник

Параметры:

x (torch.Tensor) : Входная партия видео с формой (B, C, T, H, W).

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

Возвращает:

Латентные представления закодированных видео.

Кодирует пакет видео в латенты.

forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.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.