Buckets:
| # AutoencoderKLKVAE | |
| Mô hình autoencoder biến phân (VAE) 2D với tổn thất KL. | |
| Mô hình có thể được tải bằng đoạn mã sau. | |
| ```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) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L521) | |
| **Tham số:** | |
| in_channels (int, *tùy chọn*, mặc định là 3) : Số kênh trong ảnh đầu vào. | |
| channels (int, *tùy chọn*, mặc định là 128) : Số kênh cơ bản trong các khối đa phân giải. | |
| num_enc_blocks (int, *tùy chọn*, mặc định là 2) : Số lượng khối Resnet trong các lớp đa phân giải của encoder. | |
| num_dec_blocks (int, *tùy chọn*, mặc định là 2) : Số lượng khối Resnet trong các lớp đa phân giải của bộ giải mã. | |
| z_channels (int, *tùy chọn*, mặc định là 16) : Số lượng kênh trong không gian tiềm ẩn. | |
| double_z (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định có nhân đôi số kênh đầu ra của bộ mã hóa hay không. | |
| ch_mult (`Tuple[int, ...]`, *tùy chọn*, mặc định là `(1, 2, 4, 8)`) : Các hệ số nhân kênh trong các khối đa phân giải. | |
| sample_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1024`) : Kích thước đầu vào mẫu. | |
| Một mô hình VAE có tổn thất KL để mã hóa ảnh thành các ẩn và giải mã các biểu diễn ẩn thành ảnh. | |
| Mô hình này kế thừa từ [ModelMixin](/docs/diffusers/main/vi/api/models/overview#diffusers.ModelMixin). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung được triển khai cho tất cả các mô hình (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu). | |
| #### decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.decode]] | |
| ```python | |
| decode(z: FloatTensor, return_dict: bool = True, generator = None) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L642) | |
| **Tham số:** | |
| z (`torch.Tensor`) : Lô đầu vào của các vector ẩn. | |
| return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~models.vae.DecoderOutput` thay vì một tuple thông thường hay không. | |
| **Trả về:** `~models.vae.DecoderOutput` hoặc `tuple` | |
| Nếu return_dict là True, một `~models.vae.DecoderOutput` sẽ được trả về, ngược lại một `tuple` thông thường sẽ được trả về. | |
| Giải mã một lô ảnh. | |
| #### encode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.encode]] | |
| ```python | |
| encode(x: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L602) | |
| **Tham số:** | |
| x (`torch.Tensor`) : Lô đầu vào của các hình ảnh. | |
| return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput` thay vì một tuple thông thường hay không. | |
| **Trả về:** | |
| Các biểu diễn ẩn của các hình ảnh đã được mã hóa. Nếu `return_dict` là True, một `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput` sẽ được trả về, ngược lại một `tuple` thông thường sẽ được trả về. | |
| Mã hóa một lô ảnh thành các biến ẩn. | |
| #### forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.forward]] | |
| ```python | |
| forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L776) | |
| **Tham số:** | |
| sample (`torch.Tensor`) : Mẫu đầu vào. | |
| sample_posterior (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có lấy mẫu từ phân phối hậu nghiệm hay không. | |
| return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `DecoderOutput` thay vì một tuple thông thường hay không. | |
| generator (`torch.Generator`, *tùy chọn*) : Một [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) để làm cho việc lấy mẫu trở nên tất định. | |
| **Trả về:** `~models.vae.DecoderOutput` hoặc `tuple` | |
| Nếu `return_dict` là True, một `~models.vae.DecoderOutput` sẽ được trả về, ngược lại một `tuple` thông thường sẽ được trả về. | |
| #### tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.tiled_decode]] | |
| ```python | |
| tiled_decode(z: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L729) | |
| **Tham số:** | |
| z (`torch.Tensor`) : Lô đầu vào của các vector ẩn. | |
| return_dict (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên trả về một `~models.vae.DecoderOutput` thay vì một tuple thông thường hay không. | |
| **Trả về:** `~models.vae.DecoderOutput` hoặc `tuple` | |
| Nếu return_dict là True, một `~models.vae.DecoderOutput` sẽ được trả về, ngược lại một `tuple` thông thường sẽ được trả về. | |
| Giải mã một lô ảnh bằng trình giải mã dạng gạch. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.71 kB
- Xet hash:
- cf441bad91d736cf8710194957eaf015b1ab13467d6ed30a7249f7a19d95fd5e
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.