Diffusers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

AutoencoderKLHunyuanVideo15

Tencent'in HunyuanVideo1.5 modelinde kullanılan, KL kaybı içeren 3B varyasyonel oto-encoder (VAE) modeli.

Model, aşağıdaki kod parçasıyla yüklenebilir.

from diffusers import AutoencoderKLHunyuanVideo15

vae = AutoencoderKLHunyuanVideo15.from_pretrained("hunyuanvideo-community/HunyuanVideo-1.5-Diffusers-480p_t2v", subfolder="vae", dtype=torch.float32)

# make sure to enable tiling to avoid OOM
vae.enable_tiling()

AutoencoderKLHunyuanVideo15

sınıf diffusers.AutoencoderKLHunyuanVideo15

< source >

( in_channels: int = 3out_channels: int = 3latent_channels: int = 32block_out_channels: tuple = (128, 256, 512, 1024, 1024)layers_per_block: int = 2spatial_compression_ratio: int = 16temporal_compression_ratio: int = 4downsample_match_channel: bool = Trueupsample_match_channel: bool = Truescaling_factor: float = 1.03682 )

KL kaybı ile videoları latentlere kodlamak ve latent temsilleri videolara çözmek için kullanılan bir VAE modeli. HunyuanVideo-1.5 için kullanılır.

Bu model ModelMixin sınıfından devralır. Tüm modeller için uygulanan genel yöntemleri (indirme veya kaydetme gibi) görmek için üst sınıfın belgelendirmesine bakın.

decode

< source >

( z: Tensorreturn_dict: bool = True ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple

Parametreler

z (torch.Tensor) — Girdi partisi latent vektörleri.
return_dict (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Düz bir tuple yerine ~models.vae.DecoderOutput döndürülüp döndürülmemesi.

Dönüş değeri

~models.vae.DecoderOutput veya tuple

return_dict True ise, ~models.vae.DecoderOutput döndürülür, aksi takdirde düz bir tuple döndürülür.

Bir görüntü grubunu çözümlen.

encode

< source >

( x: Tensorreturn_dict: bool = True )

Parametreler

x (torch.Tensor) — Görsellerin giriş partisi.
return_dict (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Düz bir tuple yerine ~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput döndürülüp döndürülmediğini belirtir.

Bir görüntü grubunu latentlere kodlayın.

enable_tiling

< source >

Parametreler

tile_sample_min_height (int, isteğe bağlı) — Bir örneğin yükseklik boyutu boyunca karolalara ayrılabilmesi için gereken minimum yükseklik.
tile_sample_min_width (int, isteğe bağlı) — Bir örneğin genişlik boyutu boyunca karolalara ayrılabilmesi için gereken minimum genişlik.
tile_latent_min_height (int, isteğe bağlı) — Yükseklik boyutu boyunca karolar halinde ayrılabilmesi için bir latentin sahip olması gereken minimum yükseklik.
tile_latent_min_width (int, isteğe bağlı) — Genişlik boyutu boyunca karolar halinde ayrılabilmesi için bir latentin sahip olması gereken minimum genişlik.

Döşemeli VAE çözümlemesini etkinleştirir. Bu seçenek etkinleştirildiğinde, VAE girdi tensörünü çözümleme ve kodlamayı birden fazla adımda hesaplamak için döşemelere böler. Bu, büyük miktarda bellek tasarrufu sağlamak ve daha büyük görüntülerin işlenmesine izin vermek için kullanışlıdır.

forward

< source >

( sample: Tensorsample_posterior: bool = Falsereturn_dict: bool = Truegenerator: typing.Optional[torch.Generator] = None ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple

Parametreler

sample (torch.Tensor) — Girdi örneği.
sample_posterior (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Posterior'dan örneklemeye alınıp alınmayacağı.
return_dict (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Düz bir tuple yerine DecoderOutput döndürülüp döndürülmemesi.
generator (torch.Generator, isteğe bağlı) — Örnekleme işlemini deterministik hale getirmek için kullanılan bir torch.Generator.