# AutoencoderKLLTX2Video

[LTX-2](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2)で使用されているKL損失付き3次元変分オートエンコーダ（VAE）モデルは、Lightricksによって導入されました。

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
from diffusers import AutoencoderKLLTX2Video

vae = AutoencoderKLLTX2Video.from_pretrained("Lightricks/LTX-2", subfolder="vae", dtype=torch.float32).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
```

## AutoencoderKLLTX2Video[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Video]]

#### diffusers.AutoencoderKLLTX2Video[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Video]]

```python
diffusers.AutoencoderKLLTX2Video(in_channels: int = 3, out_channels: int = 3, latent_channels: int = 128, block_out_channels: tuple[int, ...] = (256, 512, 1024, 2048), down_block_types: tuple[str, ...] = ('LTX2VideoDownBlock3D', 'LTX2VideoDownBlock3D', 'LTX2VideoDownBlock3D', 'LTX2VideoDownBlock3D'), decoder_block_out_channels: tuple[int, ...] = (256, 512, 1024), layers_per_block: tuple[int, ...] = (4, 6, 6, 2, 2), decoder_layers_per_block: tuple[int, ...] = (5, 5, 5, 5), spatio_temporal_scaling: bool | tuple[bool, ...] = (True, True, True, True), decoder_spatio_temporal_scaling: bool | tuple[bool, ...] = (True, True, True), decoder_inject_noise: bool | tuple[bool, ...] = (False, False, False, False), downsample_type: tuple[str, ...] = ('spatial', 'temporal', 'spatiotemporal', 'spatiotemporal'), upsample_type: tuple[str, ...] = ('spatiotemporal', 'spatiotemporal', 'spatiotemporal'), upsample_residual: bool | tuple[bool, ...] = (True, True, True), upsample_factor: tuple[int, ...] = (2, 2, 2), timestep_conditioning: bool = False, patch_size: int = 4, patch_size_t: int = 1, resnet_norm_eps: float = 1e-06, scaling_factor: float = 1.0, encoder_causal: bool = True, decoder_causal: bool = True, encoder_spatial_padding_mode: str = 'zeros', decoder_spatial_padding_mode: str = 'reflect', spatial_compression_ratio: int = None, temporal_compression_ratio: int = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2.py#L1025)

**パラメータ:**

in_channels (`int`、デフォルトは`3`) : 入力チャネル数。

out_channels (`int`、デフォルトは`3`) : 出力チャネル数。

latent_channels (`int`、デフォルトは`128`) : 潜在チャネル数。

block_out_channels (`tuple[int, ...]`、デフォルトは`(128, 256, 512, 512)`) : 各ブロックの出力チャネル数です。

spatio_temporal_scaling (`tuple[bool, ...], defaults to `(True, True, True, False)` : ブロックに時空間ダウンスケール処理を含めるかどうか。

layers_per_block (`tuple[int, ...]`、デフォルトは `(4, 3, 3, 3, 4)`) : ブロックあたりの層数。

patch_size (`int`、デフォルトは`4`) : 空間パッチのサイズ。

patch_size_t (`int`、デフォルトは`1`) : 時間パッチのサイズ。

resnet_norm_eps (`float`、デフォルトは`1e-6`) : ResNetの正規化レイヤー用のepsilon値。

scaling_factor (`float`、*任意*、デフォルトは `1.0`) : 学習セットの最初のバッチを使用して計算された、学習済み潜在空間の要素ごとの標準偏差です。これは、拡散モデルの学習時に潜在空間を分散 1 にスケーリングするために使用されます。潜在変数は、拡散モデルに渡される前に `z = z * scaling_factor` という式でスケーリングされます。デコード時には、`z = 1 / scaling_factor * z` という式で元のスケールに戻されます。詳細については、[High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models](https://huggingface.co/papers/2112.10752) 論文のセクション 4.3.2 と D.1 を参照してください。

encoder_causal (`bool`、デフォルトは`True`) : エンコーダーが因果的に動作するかどうか（将来のフレームが過去のフレームにのみ依存する）を指定します。

decoder_causal (`bool`、デフォルトは`False`) : デコーダーが因果的に動作するかどうか（未来のフレームが過去のフレームにのみ依存する）を指定します。

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。[LTX-2](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2)で使用されます。

このモデルは [ModelMixin](/docs/diffusers/main/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.AutoencoderKLLTX2Video.decode]]

```python
decode(z: Tensor, temb: typing.Optional[torch.Tensor] = None, causal: bool | None = None, return_dict: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2.py#L1291)

**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.AutoencoderKLLTX2Video.encode]]

```python
encode(x: Tensor, causal: bool | None = None, return_dict: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2.py#L1239)

**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:**

エンコードされた動画の潜在表現。`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。

#### enable_tiling[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Video.enable_tiling]]

```python
enable_tiling(tile_sample_min_height: int | None = None, tile_sample_min_width: int | None = None, tile_sample_min_num_frames: int | None = None, tile_sample_stride_height: float | None = None, tile_sample_stride_width: float | None = None, tile_sample_stride_num_frames: float | None = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2.py#L1192)

**パラメータ:**

tile_sample_min_height (`int`, *optional*) : サンプルを高さ方向にタイル分割するために必要な最小高さ。

tile_sample_min_width (`int`, *optional*) : サンプルを幅方向にタイル分割するために必要な最小幅。

tile_sample_stride_height (`int`, *任意*) : 2つの連続する垂直タイル間の最小オーバーラップ量です。これにより、高さ方向にタイルリングアーティファクトが発生しないことを保証します。

tile_sample_stride_width (`int`, *任意*) : 連続する2つの水平タイル間のストライドです。これにより、幅方向にタイル化によるアーティファクトが発生しないことを保証します。

タイル化VAEデコーディングを有効にします。このオプションを有効にすると、VAEは入力テンソルをタイルに分割し、デコーディングとエンコーディングを複数ステップで計算します。これにより、大量のメモリを節約し、より大きな画像の処理を可能にします。

#### forward[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Video.forward]]

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

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2.py#L1535)

**パラメータ:**

sample (`torch.Tensor`) : 入力サンプル。

temb (`torch.Tensor`, *任意*) : デコーダーを条件付けするために使用される、任意のタイムステップ埋め込みテンソル。

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。

encoder_causal (`bool`、*任意*) : エンコーダーが因果的畳み込みを使用するかどうか。`None`の場合、モデルのデフォルトにフォールバックします。

decoder_causal (`bool`, *optional*) : デコーダーが因果的畳み込みを使用するかどうか。`None` の場合、モデルのデフォルトにフォールバックします。

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.AutoencoderKLLTX2Video.tiled_decode]]

```python
tiled_decode(z: Tensor, temb: typing.Optional[torch.Tensor], causal: bool | None = None, return_dict: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2.py#L1405)

**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。

#### tiled_encode[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Video.tiled_encode]]

```python
tiled_encode(x: Tensor, causal: bool | None = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2.py#L1353)

**パラメータ:**

x (`torch.Tensor`) : 入力バッチの動画。

**戻り値:** `torch.Tensor`

エンコードされた動画の潜在表現。

タイル化されたエンコーダーを使用して、画像のバッチをエンコードします。