Buckets:
AutoencoderKLKVAEVideo
Mô hình tự mã hóa biến phân (VAE) 3D với tổn thất KL.
Mô hình có thể được tải bằng đoạn mã sau.
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)
Tham số:
ch (int, tuỳ chọn, mặc định là 128) : Số lượng kênh cơ sở.
ch_mult (Tuple[int], tùy chọn, mặc định là (1, 2, 4, 8)) : Hệ số nhân kênh cho từng mức.
num_res_blocks (int, tuỳ chọn, mặc định là 2) : Số lượng khối dư (residual blocks) cho mỗi cấp.
in_channels (int, tuỳ chọn, mặc định là 3) : Số kênh đầu vào.
out_ch (int, tuỳ chọn, mặc định là 3) : Số lượng kênh đầu ra.
z_channels (int, tuỳ chọn, mặc định là 16) : Số lượng kênh tiềm ẩn.
temporal_compress_times (int, optional, mặc định là 4) : Hệ số nén theo thời gian.
Một mô hình VAE có tổn thất KL để mã hóa video thành các ẩn và giải mã các biểu diễn ẩn thành video. Được sử dụng trong KVAE.
Mô hình này kế thừa từ 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.AutoencoderKLKVAEVideo.decode]]
decode(z: Tensor, return_dict: bool = True)
Tham số:
z (torch.Tensor) : Lô đầu vào của các vector ẩn có hình dạng (B, C, T, H, W).
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
Video đã giải mã.
Giải mã một lô video.
disable_slicing[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.disable_slicing]]
disable_slicing()
Tắt giải mã VAE dạng lát cắt.
enable_slicing[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.enable_slicing]]
enable_slicing()
Bật giải mã VAE theo lát.
encode[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.encode]]
encode(x: Tensor, return_dict: bool = True)
Tham số:
x (torch.Tensor) : Lô đầu vào các video có hình dạng (B, C, T, H, W).
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 video đã được mã hóa.
Mã hóa một lô video thành các biến ẩn.
forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAEVideo.forward]]
forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None)
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 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.
Xet Storage Details
- Size:
- 5 kB
- Xet hash:
- 0085e1a02da402a933e7dc3fac0c4366ec839c1ea6f282ae7a83e8d513a080ca
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.