# AutoencoderKLQwenImage21

64-канальный вариационный автоэнкодер, используемый в Qwen-Image 2.1. Он сжимает данные в 16 раз по пространственному измерению, а его значения `latents_mean` / `latents_std` для каждого канала являются частью конфигурации, а не единым коэффициентом масштабирования.

```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)
```

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

Модель VAE с потерей KL для кодирования видео в латенты и декодирования латентных представлений в видео. Представлена в [Qwen Image 2].

Эта модель наследуется от [ModelMixin](/docs/diffusers/main/ru/api/models/overview#diffusers.ModelMixin). См. документацию суперкласса для его универсальных методов, реализованных для всех моделей (например, загрузка или сохранение).

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

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

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

**Параметры:**

z (`torch.Tensor`) : Входная партия латентных векторов.

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~models.vae.DecoderOutput` вместо обычного кортежа.

**Возвращает:** `~models.vae.DecoderOutput` или `tuple`

Если return_dict равно True, возвращается `~models.vae.DecoderOutput`, иначе возвращается обычный `tuple`.

Декодировать пакет изображений.

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

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

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

**Параметры:**

x (`torch.Tensor`) : Входная партия изображений.

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput` вместо обычного кортежа.

**Возвращает:**

Латентные представления закодированных видео. Если `return_dict` равно True, возвращается `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`, в противном случае возвращается обычный `tuple`.

Кодирует пакет изображений в латенты.

#### 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)
```

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

**Параметры:**

tile_sample_min_height (`int`, *optional*) : минимальная высота, необходимая для того, чтобы образец был разделён на плитки по оси высоты.

tile_sample_min_width (`int`, *optional*) : Минимальная ширина, необходимая для того, чтобы образец был разделён на плитки по размерности ширины.

tile_sample_stride_height (`int`, *optional*) : Минимальное перекрытие между двумя последовательными вертикальными тайлами. Это необходимо для того, чтобы избежать артефактов тайлинга вдоль вертикальной оси.

tile_sample_stride_width (`int`, *optional*) : Шаг между двумя соседними горизонтальными тайлами. Это обеспечивает отсутствие артефактов тайлинга вдоль ширины.

Включает тайловое декодирование VAE. При включении этого параметра VAE разбивает входной тензор на тайлы для выполнения декодирования и кодирования в несколько шагов. Это полезно для экономии значительного объёма памяти и для обработки изображений большего размера.

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

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

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_qwenimage21.py#L1532)

**Параметры:**

sample (`torch.Tensor`) : Входящий образец.

sample_posterior (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Нужно ли выполнять выборку из апостериорного распределения, а не брать его моду.

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `DecoderOutput` вместо обычного кортежа.

generator (`torch.Generator`, *необязательный*) : генератор, используемый, когда `sample_posterior` равно `True`.

**Возвращает:** [DecoderOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput) или `tuple`

[DecoderOutput](/docs/diffusers/main/ru/api/models/autoencoderkl_qwenimage#diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput), если `return_dict` равно True, иначе обычный `tuple`.

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

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

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

**Параметры:**

z (`torch.Tensor`) : Входная партия латентных векторов.

return_dict (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Возвращать ли `~models.vae.DecoderOutput` вместо обычного кортежа.

**Возвращает:** `~models.vae.DecoderOutput` или `tuple`

Если return_dict равно True, возвращается `~models.vae.DecoderOutput`, иначе возвращается обычный `tuple`.

Декодирование пакета изображений с использованием тайлованного декодера.

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

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

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

**Параметры:**

x (`torch.Tensor`) : Входная партия видео.

**Возвращает:** `torch.Tensor`

Латентное представление закодированных видео.

Кодирует пакет изображений с использованием тайлованного энкодера.

## 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)
```

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

**Параметры:**

latent_dist (`DiagonalGaussianDistribution`) : Закодированные выходные данные `Encoder`, представленные в виде среднего и logvar распределения `DiagonalGaussianDistribution`. `DiagonalGaussianDistribution` позволяет извлекать латентные переменные из этого распределения.

Результат метода кодирования AutoencoderKL.

## 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)
```

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

**Параметры:**

sample (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, height, width)`) : Декодированный вывод из последнего слоя модели.

Результат метода декодирования.