Buckets:
| # AutoencoderKLKVAE | |
| KL kaybına sahip 2B varyasyonel otoenkoder (VAE) modeli. | |
| Model, aşağıdaki kod parçasıyla yüklenebilir. | |
| ```python | |
| import torch | |
| from diffusers import AutoencoderKLKVAE | |
| vae = AutoencoderKLKVAE.from_pretrained("kandinskylab/KVAE-2D-1.0", subfolder="diffusers", dtype=torch.bfloat16) | |
| ``` | |
| ## AutoencoderKLKVAE[[diffusers.AutoencoderKLKVAE]] | |
| #### diffusers.AutoencoderKLKVAE[[diffusers.AutoencoderKLKVAE]] | |
| ```python | |
| diffusers.AutoencoderKLKVAE(in_channels: int = 3, channels: int = 128, num_enc_blocks: int = 2, num_dec_blocks: int = 2, z_channels: int = 16, double_z: bool = True, ch_mult: typing.Tuple[int, ...] = (1, 2, 4, 8), sample_size: int = 1024) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L521) | |
| **Parametreler:** | |
| in_channels (int, *isteğe bağlı*, varsayılan 3) : Girdi görüntüsündeki kanal sayısı. | |
| channels (int, *isteğe bağlı*, varsayılan 128) : Çok çözünürlüklü bloklardaki temel kanal sayısı. | |
| num_enc_blocks (int, *isteğe bağlı*, varsayılan 2) : Kodlayıcı çok çözünürlüklü katmanlarındaki Resnet bloklarının sayısı. | |
| num_dec_blocks (int, *isteğe bağlı*, varsayılan 2) : Çözücü çok çözünürlüklü katmanlardaki Resnet bloklarının sayısı. | |
| z_channels (int, *isteğe bağlı*, varsayılan 16) : Gizli uzaydaki kanal sayısı. | |
| double_z (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Kodlayıcının çıktı kanal sayısının iki katına çıkarılıp çıkarılmayacağı. | |
| ch_mult (`Tuple[int, ...]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `(1, 2, 4, 8)`) : Çok çözünürlüklü bloklardaki kanal çarpanları. | |
| sample_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1024`) : Örnek giriş boyutu. | |
| Görselleri latentlere kodlamak ve latent temsilleri görsellere çözmek için KL kaybı kullanan bir VAE modeli. | |
| Bu model [ModelMixin](/docs/diffusers/main/tr/api/models/overview#diffusers.ModelMixin) sınıfından devralır. Tüm modeller için uygulanan genel yöntemlerini (indirme veya kaydetme gibi) görmek için üst sınıfın belgelerini kontrol edin. | |
| #### decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.decode]] | |
| ```python | |
| decode(z: FloatTensor, return_dict: bool = True, generator = None) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L642) | |
| **Parametreler:** | |
| z (`torch.Tensor`) : Gizil vektörlerin giriş partisi. | |
| return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~models.vae.DecoderOutput` döndürülüp döndürülmemesi. | |
| **Dönüş:** `~models.vae.DecoderOutput` veya `tuple` | |
| return_dict True ise, `~models.vae.DecoderOutput` döndürülür, aksi takdirde düz bir `tuple` döndürülür. | |
| Bir görüntü grubunu çözümlen. | |
| #### encode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.encode]] | |
| ```python | |
| encode(x: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L602) | |
| **Parametreler:** | |
| x (`torch.Tensor`) : Giriş görüntü partisi. | |
| return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput` döndürülüp döndürülmediğini belirtir. | |
| **Dönüş:** | |
| Kodlanmış görüntülerin gizil (latent) temsilleri. `return_dict` True ise bir `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput` döndürülür, aksi halde düz bir `tuple` döndürülür. | |
| Bir görüntü grubunu latentlere kodlayın. | |
| #### forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.forward]] | |
| ```python | |
| forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L776) | |
| **Parametreler:** | |
| sample (`torch.Tensor`) : Girdi örneği. | |
| sample_posterior (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Posterior'dan örneklemeye alınıp alınmayacağı. | |
| return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `DecoderOutput` döndürülüp döndürülmemesi. | |
| generator (`torch.Generator`, *isteğe bağlı*) : Örnekleme işlemini deterministik hale getirmek için kullanılan bir [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html). | |
| **Dönüş:** `~models.vae.DecoderOutput` veya `tuple` | |
| `return_dict` True ise, `~models.vae.DecoderOutput` döndürülür; aksi halde düz bir `tuple` döndürülür. | |
| #### tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.tiled_decode]] | |
| ```python | |
| tiled_decode(z: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L729) | |
| **Parametreler:** | |
| z (`torch.Tensor`) : Gizil vektörlerin giriş partisi. | |
| return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Düz bir tuple yerine `~models.vae.DecoderOutput` döndürülecek mi? | |
| **Dönüş:** `~models.vae.DecoderOutput` veya `tuple` | |
| return_dict True ise, `~models.vae.DecoderOutput` döndürülür, aksi takdirde düz bir `tuple` döndürülür. | |
| Bir görüntü grubunu karolarlı bir çözücü kullanarak çözümlen. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.28 kB
- Xet hash:
- 535004299674f5ddffe4b9ed680f71d2edc0fa6a31903d114f8a17ed221f167f
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.