Buckets:
| # AutoencoderKLKVAE | |
| Двумерная вариационная автокодирующая модель (VAE) с потерей KL. | |
| Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода. | |
| ```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) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L521) | |
| **Параметры:** | |
| in_channels (int, *необязательный*, по умолчанию 3) : Количество каналов во входном изображении. | |
| channels (int, *необязательный*, по умолчанию 128) : Базовое количество каналов в блоках мультиразрешения. | |
| num_enc_blocks (int, *необязательный*, по умолчанию 2) : Количество блоков Resnet в слоях кодировщика с мультиразрешением. | |
| num_dec_blocks (int, *необязательный*, по умолчанию 2) : Количество блоков Resnet в слоях декодера с мультиразрешением. | |
| z_channels (int, *необязательный*, по умолчанию 16) : Количество каналов в латентном пространстве. | |
| double_z (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Удвоить ли количество выходных каналов кодировщика. | |
| ch_mult (`Tuple[int, ...]`, *необязательный*, по умолчанию `(1, 2, 4, 8)`) : Множители каналов в блоках мультиразрешения. | |
| sample_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1024`) : Размер входных данных для выборки. | |
| Модель VAE с потерей KL для кодирования изображений в латенты и декодирования латентных представлений в изображения. | |
| Эта модель наследуется от [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/models/overview#diffusers.ModelMixin). Общую документацию по методам, реализованным для всех моделей (например, загрузка или сохранение), см. в документации суперкласса. | |
| #### decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.decode]] | |
| ```python | |
| decode(z: FloatTensor, return_dict: bool = True, generator = None) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L642) | |
| **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.AutoencoderKLKVAE.encode]] | |
| ```python | |
| encode(x: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L602) | |
| **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 изображений. Если `return_dict` равно True, возвращается `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`, в противном случае возвращается обычный `tuple`. | |
| Кодирует пакет изображений в латенты. | |
| #### forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.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/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L776) | |
| **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.AutoencoderKLKVAE.tiled_decode]] | |
| ```python | |
| tiled_decode(z: Tensor, return_dict: bool = True) | |
| ``` | |
| [Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L729) | |
| **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. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 7 kB
- Xet hash:
- 1ee7f1c4ac7b15fb72f4b9dcf467b1bf7dfb80bc1eae6f013a8206a22a39858b
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.