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# AutoencoderKLKVAE

KL損失付きの2次元変分オートエンコーダ（VAE）モデル。

モデルは、以下のコードスニペットで読み込むことができます。

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L521)

**パラメータ:**

in_channels (int, *optional*, デフォルトは 3) : 入力画像のチャネル数。
channels (int, *optional*, デフォルトは 128) : 多解像度ブロックにおけるベースのチャネル数。
num_enc_blocks (int, *optional*, デフォルトは 2) : エンコーダーのマルチリゾリューション層における Resnet ブロックの数。
num_dec_blocks (int, *optional*, デフォルトは 2) : デコーダーのマルチリゾリューション層における Resnet ブロックの数。
z_channels (int, *optional*, デフォルト値は 16) : 潜在空間のチャネル数。

double_z (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : エンコーダーの出力チャネル数を2倍にするかどうか。
ch_mult (`Tuple[int, ...]`、*任意*、デフォルトは`(1, 2, 4, 8)`) : マルチリゾリューションブロックにおけるチャネル乗数です。

sample_size (`int`、*任意*、デフォルトは`1024`) : サンプル入力サイズ。
KL損失を用いて画像を潜在変数にエンコードし、潜在表現を画像にデコードするためのVAEモデル。
このモデルは [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/models/overview#diffusers.ModelMixin) を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存など）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
#### decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.decode]]
```python
decode(z: FloatTensor, return_dict: bool = True, generator = None)
```
[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L642)
**パラメータ:**
z (`torch.Tensor`) : 潜在ベクトルの入力バッチ。
return_dict (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`~models.vae.DecoderOutput`を返すかどうか。
**戻り値:** `~models.vae.DecoderOutput` または `tuple`
return_dict が True の場合、`~models.vae.DecoderOutput` が返され、それ以外の場合は通常の `tuple` が返されます。
画像のバッチをデコードします。
#### encode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.encode]]
```python
encode(x: Tensor, return_dict: bool = True)
```
[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L602)
**パラメータ:**
x (`torch.Tensor`) : 画像の入力バッチ。
return_dict (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`を返すかどうか。

**戻り値:**

エンコードされた画像の潜在表現。`return_dict`がTrueの場合、`~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`が返され、それ以外の場合は通常の`tuple`が返されます。

バッチの画像を潜在変数にエンコードします。

#### forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.forward]]

```python
forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L776)

**パラメータ:**

sample (`torch.Tensor`) : 入力サンプル。

sample_posterior (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : 事後分布からサンプリングするかどうか。
return_dict (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`DecoderOutput`を返すかどうか。

generator (`torch.Generator`, *任意*) : サンプリングを決定論的にするための [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html)。

**戻り値:** `~models.vae.DecoderOutput` または `tuple`

`return_dict` が True の場合、`~models.vae.DecoderOutput` が返され、それ以外の場合は通常の `tuple` が返されます。

#### tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.tiled_decode]]

```python
tiled_decode(z: Tensor, return_dict: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L729)

**パラメータ:**

z (`torch.Tensor`) : 潜在ベクトルの入力バッチ。

return_dict (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`~models.vae.DecoderOutput`を返すかどうか。
**戻り値:** `~models.vae.DecoderOutput` または `tuple`
return_dict が True の場合、`~models.vae.DecoderOutput` が返され、それ以外の場合は通常の `tuple` が返されます。

タイル化されたデコーダーを使用して、画像のバッチをデコードします。

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	# AutoencoderKLKVAE

	KL損失付きの2次元変分オートエンコーダ（VAE）モデル。

	モデルは、以下のコードスニペットで読み込むことができます。

	```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)
	```

	[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L521)

	パラメータ:

	in_channels (int, optional, デフォルトは 3) : 入力画像のチャネル数。

	channels (int, optional, デフォルトは 128) : 多解像度ブロックにおけるベースのチャネル数。

	num_enc_blocks (int, optional, デフォルトは 2) : エンコーダーのマルチリゾリューション層における Resnet ブロックの数。

	num_dec_blocks (int, optional, デフォルトは 2) : デコーダーのマルチリゾリューション層における Resnet ブロックの数。

	z_channels (int, optional, デフォルト値は 16) : 潜在空間のチャネル数。

	double_z (`bool`、任意、デフォルトは`True`) : エンコーダーの出力チャネル数を2倍にするかどうか。

	ch_mult (`Tuple[int, ...]`、任意、デフォルトは`(1, 2, 4, 8)`) : マルチリゾリューションブロックにおけるチャネル乗数です。

	sample_size (`int`、任意、デフォルトは`1024`) : サンプル入力サイズ。

	KL損失を用いて画像を潜在変数にエンコードし、潜在表現を画像にデコードするためのVAEモデル。

	このモデルは [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/models/overview#diffusers.ModelMixin) を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存など）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

	#### decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.decode]]

	```python
	decode(z: FloatTensor, return_dict: bool = True, generator = None)
	```

	[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L642)

	パラメータ:

	z (`torch.Tensor`) : 潜在ベクトルの入力バッチ。

	return_dict (`bool`、任意、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`~models.vae.DecoderOutput`を返すかどうか。

	戻り値: `~models.vae.DecoderOutput` または `tuple`

	return_dict が True の場合、`~models.vae.DecoderOutput` が返され、それ以外の場合は通常の `tuple` が返されます。

	画像のバッチをデコードします。

	#### encode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.encode]]

	```python
	encode(x: Tensor, return_dict: bool = True)
	```

	[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L602)

	パラメータ:

	x (`torch.Tensor`) : 画像の入力バッチ。

	return_dict (`bool`、任意、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`を返すかどうか。

	戻り値:

	エンコードされた画像の潜在表現。`return_dict`がTrueの場合、`~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`が返され、それ以外の場合は通常の`tuple`が返されます。

	バッチの画像を潜在変数にエンコードします。

	#### forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.forward]]

	```python
	forward(sample: Tensor, sample_posterior: bool = False, return_dict: bool = True, generator: typing.Optional[torch.Generator] = None)
	```

	[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L776)

	パラメータ:

	sample (`torch.Tensor`) : 入力サンプル。

	sample_posterior (`bool`、任意、デフォルトは`False`) : 事後分布からサンプリングするかどうか。

	return_dict (`bool`、任意、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`DecoderOutput`を返すかどうか。

	generator (`torch.Generator`, 任意) : サンプリングを決定論的にするための [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html)。

	戻り値: `~models.vae.DecoderOutput` または `tuple`

	`return_dict` が True の場合、`~models.vae.DecoderOutput` が返され、それ以外の場合は通常の `tuple` が返されます。

	#### tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.tiled_decode]]

	```python
	tiled_decode(z: Tensor, return_dict: bool = True)
	```

	[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L729)

	パラメータ:

	z (`torch.Tensor`) : 潜在ベクトルの入力バッチ。

	return_dict (`bool`、任意、デフォルトは`True`) : プレーンなタプルではなく`~models.vae.DecoderOutput`を返すかどうか。

	戻り値: `~models.vae.DecoderOutput` または `tuple`

	return_dict が True の場合、`~models.vae.DecoderOutput` が返され、それ以外の場合は通常の `tuple` が返されます。

	タイル化されたデコーダーを使用して、画像のバッチをデコードします。