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

AutoencoderKLWan

Модель трёхмерного вариационного автоэнкодера (VAE) с потерей KL, используемая в Wan 2.1 от Alibaba Wan Team.

Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода.

from diffusers import AutoencoderKLWan

vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers", subfolder="vae", dtype=torch.float32)

AutoencoderKLWan[[diffusers.AutoencoderKLWan]]

diffusers.AutoencoderKLWan[[diffusers.AutoencoderKLWan]]

diffusers.AutoencoderKLWan(base_dim: int = 96, decoder_base_dim: int | None = None, z_dim: int = 16, dim_mult: list[int] = [1, 2, 4, 4], num_res_blocks: int = 2, attn_scales: list[float] = [], temperal_downsample: list[bool] = [False, True, True], dropout: float = 0.0, latents_mean: list[float] = [-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[float] = [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], is_residual: bool = False, in_channels: int = 3, out_channels: int = 3, patch_size: int | None = None, scale_factor_temporal: int | None = 4, scale_factor_spatial: int | None = 8)

Источник

Модель VAE с потерей KL для кодирования видео в латенты и декодирования латентных представлений в видео. Представлена в [Wan 2.1].

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

decode[[diffusers.AutoencoderKLWan.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.AutoencoderKLWan.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)

Источник

Параметры:

tile_sample_min_height (int, optional) : минимальная высота, необходимая для того, чтобы образец был разделён на плитки по оси высоты.

tile_sample_min_width (int, optional) : Минимальная ширина, необходимая для того, чтобы образец был разделён на плитки по размерности ширины.

tile_sample_stride_height (int, optional) : Минимальное перекрытие между двумя последовательными вертикальными тайлами. Это необходимо для того, чтобы избежать артефактов тайлинга вдоль вертикальной оси.

tile_sample_stride_width (int, optional) : Шаг между двумя соседними горизонтальными тайлами. Это обеспечивает отсутствие артефактов тайлинга вдоль ширины.

Включает тайловое декодирование VAE. При включении этого параметра VAE разбивает входной тензор на тайлы для выполнения декодирования и кодирования в несколько шагов. Это полезно для экономии значительного объёма памяти и для обработки изображений большего размера.

encode[[diffusers.AutoencoderKLWan.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.AutoencoderKLWan.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.AutoencoderKLWan.tiled_decode]]

tiled_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.

Декодирование пакета изображений с использованием тайлованного декодера.

tiled_encode[[diffusers.AutoencoderKLWan.tiled_encode]]

tiled_encode(x: Tensor)

Источник

Параметры:

x (torch.Tensor) : Входная партия видео.

Возвращает: torch.Tensor

Латентное представление закодированных видео.

Кодирует пакет изображений с использованием тайлованного энкодера.

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.