# AutoencoderKLQwenImage21

Qwen-Image 2.1에서 사용하는 64채널 변분 오토인코더입니다. 공간적으로 16배 압축하며, 채널별 `latents_mean` / `latents_std`은 단일 스케일링 계수가 아닌 config의 일부입니다.

```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 = [1, 2, 4, 8, 8], num_res_blocks: int = 2, attn_scales: list = [], temperal_downsample: list = [False, True, True, True], dropout: float = 0.0, latents_mean: list = [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 = [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)
```

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

KL 손실을 사용하여 비디오를 잠재 변수로 인코딩하고 잠재 표현을 비디오로 디코딩하는 VAE 모델입니다. [Qwen Image 2]에서 소개되었습니다.

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.

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

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

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

**매개변수:**

z (`torch.Tensor`) : 잠재 벡터의 입력 배치.

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

**반환값:** `~models.vae.DecoderOutput` 또는 `tuple`

return_dict가 True이면 `~models.vae.DecoderOutput`가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 `tuple`이 반환됩니다.

이미지 배치(decode)를 디코딩합니다.

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

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

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

**매개변수:**

x (`torch.Tensor`) : 입력 이미지 배치.

return_dict (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 일반 튜플 대신 `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`을 반환할지 여부.

**반환값:**

인코딩된 비디오의 잠재 표현입니다. `return_dict`가 True이면 `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`이 반환되고, 그렇지 않으면 일반 `tuple`이 반환됩니다.

이미지 배치(latents)를 인코딩합니다.

#### 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)
```

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

**매개변수:**

tile_sample_min_height (`int`, *선택 사항*) : 샘플이 높이 차원으로 타일링되어 분리되려면 필요한 최소 높이입니다.

tile_sample_min_width (`int`, *선택 사항*) : 샘플이 너비 차원으로 타일 분리되도록 요구되는 최소 너비입니다.

tile_sample_stride_height (`int`, *선택 사항*) : 두 개의 연속된 세로 타일 사이의 최소 겹침 양입니다. 이는 높이 차원에서 타일링 아티팩트가 발생하지 않도록 보장하기 위한 것입니다.

tile_sample_stride_width (`int`, *선택 사항*) : 두 인접한 수평 타일 사이의 스트라이드입니다. 이는 너비 차원에서 타일링 아티팩트가 발생하지 않도록 보장하기 위한 것입니다.

타일 VAE 디코딩을 활성화합니다. 이 옵션이 활성화되면 VAE는 입력 텐서를 타일로 분할하여 디코딩 및 인코딩을 여러 단계로 계산합니다. 이는 대량의 메모리를 절약하고 더 큰 이미지를 처리할 수 있도록 하는 데 유용합니다.

#### forward[[diffusers.AutoencoderKLQwenImage21.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_qwenimage21.py#L1532)

**매개변수:**

sample (`torch.Tensor`) : 입력 샘플.

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

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

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

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

`return_dict`가 True인 경우 [DecoderOutput](/docs/diffusers/main/ko/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput), 그렇지 않으면 단순한 `tuple`입니다.

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

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

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

**매개변수:**

z (`torch.Tensor`) : 잠재 벡터의 입력 배치.

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

**반환값:** `~models.vae.DecoderOutput` 또는 `tuple`

return_dict가 True이면 `~models.vae.DecoderOutput`가 반환되고, 그렇지 않으면 일반 `tuple`이 반환됩니다.

tiled decoder를 사용하여 이미지 배치(decoding)를 디코딩합니다.

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

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

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

**매개변수:**

x (`torch.Tensor`) : 입력 비디오 배치.

**반환값:** `torch.Tensor`

인코딩된 비디오의 잠재 표현(latent representation).

타일 인코더를 사용하여 이미지 배치 인코딩

## 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)
```

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

**매개변수:**

latent_dist (`DiagonalGaussianDistribution`) : `Encoder`의 인코딩된 출력으로, `DiagonalGaussianDistribution`의 평균(mean)과 logvar로 표현됩니다. `DiagonalGaussianDistribution`을 사용하면 해당 분포에서 latents를 샘플링할 수 있습니다.

AutoencoderKL 인코딩 메서드의 출력.

## 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)
```

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

**매개변수:**

sample (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, height, width)`) : 모델의 마지막 레이어에서 디코딩된 출력 샘플.

디코딩 메서드의 출력.