# AutoencoderKLMiniMaxH3

MiniMax의 [MiniMax-H3](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3)에 사용된 KL 손실을 갖춘 비디오 변분 오토인코더(VAE) 모델입니다. 인과적 3D CNN 인코더와 비인과적 ViT 디코더를 조합하여 공간적으로 16배, 시간적으로 4배 압축합니다.

라이브러리의 대부분의 오토인코더와 구별되는 세 가지 특징이 있습니다:

- **Latents는 채널별로 정규화됩니다.** `scaling_factor`는 없습니다: 파이프라인은 `(latent - latents_mean) / latents_std`로 인코딩하고 `latent * latents_std + latents_mean`로 디코딩합니다.
- **픽셀 규약은 `[0, 1]` 기본 범위에 대한 ImageNet 정규화 RGB**이며, 일반적인 `[-1, 1]`이 아닙니다. `encode`는 `(pixel - imagenet_mean) / imagenet_std`를 입력으로 기대하고 `decode`는 동일한 공간의 값을 반환하므로, 파이프라인은 후처리 전에 `sample * imagenet_std + imagenet_mean`를 적용하고 `[0, 1]`로 클램프합니다.
- **스페이셜 타일링은 기본적으로 활성화되어 있습니다.** MiniMax-H3는 인코딩과 디코딩 모두에 타일링이 활성화된 상태로 출시되었으며, 공개된 프레임은 블렌디드 타일 버전이므로 타일링을 비활성화하면 출력이 변경됩니다. 타일 기하학을 변경하려면 `enable_tiling`을, 비활성화하려면 `disable_tiling`을 사용하세요.

시간 기하 구조는 `clip_length`(인코더 청크당 17픽셀 프레임)와 `token_drop`(인코딩마다 3개의 후행 잠재 프레임 제거)에 의해 고정되며, 따라서 `17 * n + 5`개의 픽셀 프레임은 `5 * n + 2`개의 잠재 프레임으로 매핑됩니다.

```python
import torch
from diffusers import AutoencoderKLMiniMaxH3

vae = AutoencoderKLMiniMaxH3.from_pretrained(
    "MiniMaxAI/MiniMax-H3", subfolder="vae", dtype=torch.float32
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
```

## AutoencoderKLMiniMaxH3[[diffusers.AutoencoderKLMiniMaxH3]]

#### diffusers.AutoencoderKLMiniMaxH3[[diffusers.AutoencoderKLMiniMaxH3]]

```python
diffusers.AutoencoderKLMiniMaxH3(in_channels: int = 3, out_channels: int = 3, latent_channels: int = 24, block_out_channels: tuple = (128, 256, 256, 512, 512, 1024), layers_per_block: int = 2, spatial_downsample_factors: tuple = (2, 2, 2, 2, 1, 1), temporal_downsample_factors: tuple = (1, 2, 2, 1, 1, 1), norm_num_groups: int = 32, norm_eps: float = 1e-06, spatial_padding_mode: str = 'reflect', decoder_num_layers: int = 36, decoder_num_attention_heads: int = 32, decoder_attention_head_dim: int = 64, decoder_num_register_tokens: int = 4, decoder_ffn_mult: int = 4, decoder_rope_theta: float = 100.0, decoder_rope_dim_ratio: float = 0.75, decoder_norm_eps: float = 1e-05, clip_length: int = 17, token_drop: int = 3, latents_mean: tuple = (0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0), latents_std: tuple = (1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0))
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_minimax_h3.py#L505)

[MiniMax-H3](https://huggingface.co/MiniMaxAI)에서 사용되는 인과적 3D CNN 인코더와 비인과적 ViT 디코더를 갖춘 VAE 모델입니다.

이 모델은 [ModelMixin](/docs/diffusers/main/ko/api/models/overview#diffusers.ModelMixin)에서 상속됩니다. 모든 모델에 대해 구현된 일반적 메서드(다운로드 또는 저장 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

Latents는 `scaling_factor`가 아니라 채널별 `latents_mean` / `latents_std`로 정규화됩니다. 파이프라인은 `(latent - latents_mean) / latents_std`로 인코딩하고 `latent * latents_std + latents_mean`로 디코딩합니다.

픽셀 규약은 일반적인 `[-1, 1]`이 아닌 `[0, 1]` 기본 범위의 ImageNet 정규화 RGB입니다. `encode`는 `(pixel - imagenet_mean) / imagenet_std`를 입력으로 기대하며, `decode`는 동일한 공간의 값을 반환하므로, 파이프라인은 후처리 전에 `sample * imagenet_std + imagenet_mean` (평균 `(0.485, 0.456, 0.406)`, 표준편차 `(0.229, 0.224, 0.225)`)를 적용하고 `[0, 1]`로 클램프해야 합니다.

시간적 기하 구조는 `clip_length`(인코더 청크당 17픽셀 프레임)와 `token_drop`(인코딩 시마다 뒤쪽 3개의 잠재 프레임 제거)에 의해 고정됩니다: `17 * n + 5`개의 픽셀 프레임은 `5 * n + 2`개의 잠재 프레임으로 매핑됩니다.

라이브러리의 대부분의 오토인코더와 달리, 공간 타일링은 기본적으로 **켜져 있습니다**. MiniMax-H3는 인코딩과 디코딩 모두에 타일링이 활성화된 상태로 출시되었으며, 공개된 프레임은 블렌딩된 타일 프레임이므로 타일링을 비활성화하면 출력이 변경됩니다. 타일 기하학을 변경하려면 `enable_tiling`을, 비활성화하려면 `disable_tiling`을 사용하세요.

#### encode[[diffusers.AutoencoderKLMiniMaxH3.encode]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_minimax_h3.py#L855)

**매개변수:**

x (`torch.Tensor`) : 입력 비디오 배치, shape `(batch_size, in_channels, num_frames, height, width)`.

return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 [AutoencoderKLOutput](/docs/diffusers/main/ko/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput)을 반환할지 여부.

**반환값:**

인코딩된 비디오의 잠재 분포. MiniMax-H3는 이후에 샘플링된 잠재 변수를 `latents_mean` / `latents_std`으로 정규화합니다.

…

#### decode[[diffusers.AutoencoderKLMiniMaxH3.decode]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_minimax_h3.py#L883)

**매개변수:**

z (`torch.Tensor`) : 입력 배치의 잠재 영상, shape `(batch_size, latent_channels, num_latent_frames, height, width)`.

return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 [DecoderOutput](/docs/diffusers/main/ko/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput)를 반환할지 여부.

**반환값:** [DecoderOutput](/docs/diffusers/main/ko/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput) 또는 `tuple`

복호화된 비디오, shape `(batch_size, out_channels, num_frames, height, width)`.

latent 비디오 배치(decoding)를 디코딩합니다.

#### enable_tiling[[diffusers.AutoencoderKLMiniMaxH3.enable_tiling]]

```python
enable_tiling(tile_sample_min_height: int | None = None, tile_sample_min_width: int | None = None, tile_sample_min_overlap_height: int | None = None, tile_sample_min_overlap_width: int | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_minimax_h3.py#L628)

**매개변수:**

tile_sample_min_height (`int`, *선택 사항*) : 픽셀 공간에서의 타일 높이. 이 값보다 높은 프레임은 높이 차원을 따라 분할됩니다.

tile_sample_min_width (`int`, *선택 사항*) : 픽셀 공간에서의 타일 너비. 이 값보다 넓은 프레임은 너비 차원을 따라 분할됩니다.

tile_sample_min_overlap_height (`int`, *선택 사항*) : 두 개의 연속된 세로 타일 사이의 최소 겹침 폭(픽셀 단위).

tile_sample_min_overlap_width (`int`, *선택 사항*) : 두 개의 연속된 수평 타일 사이의 최소 겹침 폭(픽셀 단위).

타일 VAE 인코딩/디코딩 활성화. 이 옵션을 활성화하면 VAE가 프레임을 타일로 분할하고 각 타일을 개별적으로 인코딩 또는 디코딩한 뒤, 겹치는 부분을 선형 블렌딩하여 다시 결합합니다. 이를 통해 메모리 요구량이 줄어들고 더 큰 프레임을 처리할 수 있습니다.

#### forward[[diffusers.AutoencoderKLMiniMaxH3.forward]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_minimax_h3.py#L908)

**매개변수:**

sample (`torch.Tensor`) : 입력 비디오 배치, shape `(batch_size, in_channels, num_frames, height, width)`.

sample_posterior (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 후분포의 모드를 취하는 대신 후분포에서 샘플링할지 여부.

generator (`torch.Generator`, *선택 사항*) : `sample_posterior=True`일 때 사용되는 Generator입니다.

return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 [DecoderOutput](/docs/diffusers/main/ko/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput)를 반환할지 여부.

**반환값:** [DecoderOutput](/docs/diffusers/main/ko/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput) 또는 `tuple`

라운드 트립된 비디오, shape `(batch_size, out_channels, num_frames, height, width)`.

인코딩한 후 비디오 배치의 디코딩을 수행합니다.