# AutoencoderKLKVAE

Двумерная вариационная автокодирующая модель (VAE) с потерей KL.

Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода.

```python
import torch
from diffusers import AutoencoderKLKVAE

vae = AutoencoderKLKVAE.from_pretrained("kandinskylab/KVAE-2D-1.0", subfolder="diffusers", dtype=torch.bfloat16)
```

## AutoencoderKLKVAE[[diffusers.AutoencoderKLKVAE]]

#### diffusers.AutoencoderKLKVAE[[diffusers.AutoencoderKLKVAE]]

```python
diffusers.AutoencoderKLKVAE(in_channels: int = 3, channels: int = 128, num_enc_blocks: int = 2, num_dec_blocks: int = 2, z_channels: int = 16, double_z: bool = True, ch_mult: typing.Tuple[int, ...] = (1, 2, 4, 8), sample_size: int = 1024)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L521)

**Параметры:**

in_channels (int, *необязательный*, по умолчанию 3) : Количество каналов во входном изображении.

channels (int,  *необязательный*, по умолчанию 128) : Базовое количество каналов в блоках мультиразрешения.

num_enc_blocks (int, *необязательный*, по умолчанию 2) : Количество блоков Resnet в слоях кодировщика с мультиразрешением.

num_dec_blocks (int, *необязательный*, по умолчанию 2) : Количество блоков Resnet в слоях декодера с мультиразрешением.

z_channels (int, *необязательный*, по умолчанию 16) : Количество каналов в латентном пространстве.

double_z (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Удвоить ли количество выходных каналов кодировщика.

ch_mult (`Tuple[int, ...]`, *необязательный*, по умолчанию `(1, 2, 4, 8)`) : Множители каналов в блоках мультиразрешения.

sample_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1024`) : Размер входных данных для выборки.

Модель VAE с потерей KL для кодирования изображений в латенты и декодирования латентных представлений в изображения.

Эта модель наследуется от [ModelMixin](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/models/overview#diffusers.ModelMixin). Общую документацию по методам, реализованным для всех моделей (например, загрузка или сохранение), см. в документации суперкласса.

#### decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.decode]]

```python
decode(z: FloatTensor, return_dict: bool = True, generator = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L642)

**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.AutoencoderKLKVAE.encode]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L602)

**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 изображений. Если `return_dict` равно True, возвращается `~models.autoencoder_kl.AutoencoderKLOutput`, в противном случае возвращается обычный `tuple`.

Кодирует пакет изображений в латенты.

#### forward[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.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/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L776)

**Параметры:**

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

sample_posterior (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Флаг, определяющий, следует ли выполнять выборку из апостериорного распределения.

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

generator (`torch.Generator`, *необязательный*) : [`torch.Generator`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) для обеспечения детерминированности выборки.

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

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

#### tiled_decode[[diffusers.AutoencoderKLKVAE.tiled_decode]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/models/autoencoders/autoencoder_kl_kvae.py#L729)

**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.