# AutoencoderKLQwenImage21

Qwen-Image 2.1 で使用される 64 チャネルのバリアショナルオートエンコーダーです。空間方向に 16 倍圧縮し、チャネルごとの `latents_mean` / `latents_std` は単一のスケーリング係数ではなく、config の一部として定義されています。

```python
import torch
from diffusers import AutoencoderKLQwenImage21

vae = AutoencoderKLQwenImage21.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-2.1", subfolder="vae", dtype=torch.bfloat16)
```

## AutoencoderKLQwenImage21[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21]]

#### diffusers.AutoencoderKLQwenImage21[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21]]

```python
diffusers.AutoencoderKLQwenImage21(base_dim: int = 96, decoder_base_dim: int | None = 144, z_dim: int = 64, dim_mult: list[int] = [1, 2, 4, 8, 8], num_res_blocks: int = 2, attn_scales: list[float] = [], temperal_downsample: list[bool] = [False, True, True, True], dropout: float = 0.0, latents_mean: list[float] = [0.5126, 0.7721, -0.0631, 1.3506, -0.7855, -2.1025, -0.3458, 1.3722, 1.8873, -1.7177, -0.651, 0.2732, 0.7562, -0.6163, -1.0277, 3.8363, 2.021, 0.0472, 0.932, 2.0087, 2.4954, -0.1391, -1.4249, 1.8464, -0.5236, 1.2826, 3.7046, -1.3035, 2.7286, -1.4518, -1.9036, -1.9955, -0.0342, -1.0265, -0.7636, 3.0555, 0.0746, -3.0751, -0.1076, 1.7376, -1.0914, -1.9435, -0.2784, -1.368, 0.4809, -0.4433, 0.3764, 0.5729, -2.0595, 1.096, -1.326, -2.0211, -5.0179, 0.5275, 4.0162, 1.8505, 0.3026, 1.9373, 1.4937, 0.2632, 0.5547, -1.7121, -0.1562, 0.0304], latents_std: list[float] = [3.2001, 3.2936, 3.4321, 3.0091, 3.1061, 4.0379, 4.0705, 3.791, 3.0785, 3.65, 3.9308, 3.0904, 2.8778, 3.7675, 3.732, 5.0756, 3.2864, 4.0397, 3.1317, 4.0443, 2.9249, 3.9454, 3.0988, 4.2489, 3.4896, 3.8513, 3.9323, 3.4719, 3.7498, 4.283, 3.5694, 4.2467, 3.9037, 3.2947, 5.077, 3.5075, 3.27, 3.4767, 2.8063, 5.1125, 3.5327, 4.7833, 3.1286, 4.1819, 3.8527, 3.8312, 3.5605, 4.3875, 3.9624, 4.0168, 3.5643, 4.055, 5.5614, 4.2963, 4.408, 3.4959, 3.8747, 3.7608, 3.5735, 3.149, 3.7662, 3.6746, 3.4563, 3.8161], is_residual: bool = True, in_channels: int = 4, out_channels: int = 4, patch_size: int | None = None, scale_factor_temporal: int | None = 8, scale_factor_spatial: int | None = 16)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L977)

KL損失を用いて、動画を潜在変数にエンコードし、潜在表現を動画にデコードするためのVAEモデルです。[Qwen Image 2]で紹介されました。

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.AutoencoderKLQwenImage21.decode]]

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

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1336)

**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.AutoencoderKLQwenImage21.encode]]

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

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1276)

**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.AutoencoderKLQwenImage21.enable_tiling]]

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

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1207)

**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.AutoencoderKLQwenImage21.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/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1532)

**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`) : モードを取るのではなく、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*) : `sample_posterior` が `True` の場合に使用される Generator。

**戻り値:** [DecoderOutput](/docs/diffusers/main/ja/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput) または `tuple`

`return_dict` が True の場合は [DecoderOutput](/docs/diffusers/main/ja/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput)、それ以外は通常の `tuple` を返します。

#### tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21.tiled_decode]]

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

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1454)

**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.AutoencoderKLQwenImage21.tiled_encode]]

```python
tiled_encode(x: Tensor)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1381)

**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。

## AutoencoderKLOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput]]

#### diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput[[diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput]]

```python
diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput(latent_dist: DiagonalGaussianDistribution)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/modeling_outputs.py#L7)

**パラメータ:**

latent_dist (`DiagonalGaussianDistribution`) : `Encoder` のエンコード済み出力を、`DiagonalGaussianDistribution` の平均と logvar として表したものです。`DiagonalGaussianDistribution` を使用すると、この分布から潜在変数をサンプリングできます。

AutoencoderKLのエンコードメソッドの出力。

## DecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput]]

#### diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput[[diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput]]

```python
diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput(sample: Tensor, commit_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/vae.py#L49)

**パラメータ:**

sample (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, num_channels, height, width)`) : モデルの最終層からのデコード済み出力サンプル。

デコードメソッドの出力。