Buckets:
| # AutoencoderKLQwenImage | |
| Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода. | |
| ```python | |
| from diffusers import AutoencoderKLQwenImage | |
| vae = AutoencoderKLQwenImage.from_pretrained("Qwen/QwenImage-20B", subfolder="vae") | |
| ``` | |
| ## AutoencoderKLQwenImage[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage]] | |
| #### diffusers.AutoencoderKLQwenImage[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage]] | |
| ```python | |
| diffusers.AutoencoderKLQwenImage(base_dim: int = 96, 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, input_channels: int = 3, 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]) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage.py#L673) | |
| Модель VAE с потерей KL для кодирования видео в латенты и декодирования латентных представлений в видео. | |
| Эта модель наследуется от [ModelMixin](/docs/diffusers/main/ru/api/models/overview#diffusers.ModelMixin). См. документацию суперкласса для его универсальных методов, реализованных для всех моделей (например, загрузка или сохранение). | |
| #### decode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.decode]] | |
| ```python | |
| decode(z: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage.py#L866) | |
| **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. | |
| #### encode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.encode]] | |
| ```python | |
| encode(x: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage.py#L814) | |
| **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. | |
| #### enable_tiling[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.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) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage.py#L744) | |
| **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. | |
| #### forward[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage.forward]] | |
| ```python | |
| forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage.py#L1036) | |
| **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`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) 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.AutoencoderKLQwenImage.tiled_decode]] | |
| ```python | |
| tiled_decode(z: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage.py#L973) | |
| **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.AutoencoderKLQwenImage.tiled_encode]] | |
| ```python | |
| tiled_encode(x: Tensor) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage.py#L907) | |
| **Параметры:** | |
| x (`torch.Tensor`) : Входная партия видео. | |
| **Возвращает:** `torch.Tensor` | |
| Латентное представление закодированных видео. | |
| Кодирует пакет изображений с использованием тайлованного энкодера. | |
| ## AutoencoderKLOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput]] | |
| #### diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput]] | |
| ```python | |
| diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput(latent_dist: DiagonalGaussianDistribution) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L7) | |
| **Параметры:** | |
| latent_dist (`DiagonalGaussianDistribution`) : Закодированные выходные данные `Encoder`, представленные в виде среднего и logvar распределения `DiagonalGaussianDistribution`. `DiagonalGaussianDistribution` позволяет извлекать латентные переменные из этого распределения. | |
| Результат метода кодирования AutoencoderKL. | |
| ## 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) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/vae.py#L49) | |
| **Параметры:** | |
| sample (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, height, width)`) : Декодированный вывод из последнего слоя модели. | |
| Результат метода декодирования. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 9.92 kB
- Xet hash:
- d2703ece22a35e325f8266b2713805981755b67f4535cb8bec919a693ed4a91b
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.