# AutoencoderKLLTX2Audio

[LTX-2](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2)에서 KL 손실을 사용하여 적용된 3D 변분 오토인코더(VAE) 모델은 Lightricks에 의해 도입되었습니다. 이는 오디오 잠재 표현을 인코딩 및 디코딩하는 데 사용됩니다.

다음 코드 스니펫으로 모델을 로드할 수 있습니다.

```python
from diffusers import AutoencoderKLLTX2Audio

vae = AutoencoderKLLTX2Audio.from_pretrained("Lightricks/LTX-2", subfolder="vae", dtype=torch.float32).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
```

## AutoencoderKLLTX2Audio[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio]]

#### diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio]]

```python
diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio(base_channels: int = 128, output_channels: int = 2, ch_mult: tuple = (1, 2, 4), num_res_blocks: int = 2, attn_resolutions: tuple[int, ...] | None = None, in_channels: int = 2, resolution: int = 256, latent_channels: int = 8, norm_type: str = 'pixel', causality_axis: str | None = 'height', dropout: float = 0.0, mid_block_add_attention: bool = False, sample_rate: int = 16000, mel_hop_length: int = 160, is_causal: bool = True, mel_bins: int | None = 64, double_z: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2_audio.py#L668)

오디오 잠재 표현을 인코딩 및 디코딩하는 LTX2 오디오 VAE입니다.

#### encode[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.encode]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2_audio.py#L759)

#### decode[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.decode]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2_audio.py#L775)

#### forward[[diffusers.AutoencoderKLLTX2Audio.forward]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_ltx2_audio.py#L788)

**매개변수:**

sample (`torch.Tensor`) : 입력 샘플.

sample_posterior (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 사후 분포에서 샘플링할지 여부.

return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 `DecoderOutput`를 반환할지 여부.

generator (`torch.Generator`, *선택 사항*) : 샘플링을 결정적으로 만들기 위한 [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html)입니다.

**반환값:** `DecoderOutput` 또는 `tuple`

`return_dict`가 True이면 `DecoderOutput`가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 `tuple`이 반환됩니다.