Diffusers documentation
AutoencoderKLWan
AutoencoderKLWan
Модель трёхмерного вариационного автоэнкодера (VAE) с потерей KL, используемая в Wan 2.1 от Alibaba Wan Team.
Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода.
from diffusers import AutoencoderKLWan
vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers", subfolder="vae", dtype=torch.float32)AutoencoderKLWan
класс diffusers.AutoencoderKLWan
< source >( base_dim: int = 96decoder_base_dim: int | None = Nonez_dim: int = 16dim_mult: list[int] = [1, 2, 4, 4]num_res_blocks: int = 2attn_scales: list[float] = []temperal_downsample: list[bool] = [False, True, True]dropout: float = 0.0latents_mean: list[float] = [-0.7571, -0.7089, -0.9113, 0.1075, -0.1745, 0.9653, -0.1517, 1.5508, 0.4134, -0.0715, 0.5517, -0.3632, -0.1922, -0.9497, 0.2503, -0.2921]latents_std: list[float] = [2.8184, 1.4541, 2.3275, 2.6558, 1.2196, 1.7708, 2.6052, 2.0743, 3.2687, 2.1526, 2.8652, 1.5579, 1.6382, 1.1253, 2.8251, 1.916]is_residual: bool = Falsein_channels: int = 3out_channels: int = 3patch_size: int | None = Nonescale_factor_temporal: int | None = 4scale_factor_spatial: int | None = 8 )
Модель VAE с потерей KL для кодирования видео в латенты и декодирования латентных представлений в видео. Представлена в [Wan 2.1].
Эта модель наследуется от ModelMixin. См. документацию суперкласса для его универсальных методов, реализованных для всех моделей (например, загрузка или сохранение).
decode
< source >( z: Tensorreturn_dict: bool = True ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple
Параметры
- z (
torch.Tensor) — Входная партия латентных векторов. - return_dict (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Определяет, следует ли возвращать~models.vae.DecoderOutputвместо обычного кортежа.
Возвращает
~models.vae.DecoderOutput или tuple
Если return_dict равно True, возвращается ~models.vae.DecoderOutput, иначе возвращается обычный tuple.
Декодировать пакет изображений.
enable_tiling
< source >( tile_sample_min_height: int | None = Nonetile_sample_min_width: int | None = Nonetile_sample_stride_height: float | None = Nonetile_sample_stride_width: float | None = None )
Параметры
- tile_sample_min_height (
int, необязательный) — Минимальная высота, необходимая для того, чтобы образец был разделён на плитки по размерности высоты. - tile_sample_min_width (
int, необязательный) — Минимальная ширина, необходимая для того, чтобы образец был разделён на плитки по размерности ширины. - tile_sample_stride_height (
int, необязательный) — Минимальное перекрытие между двумя последовательными вертикальными тайлами. Это обеспечивает отсутствие артефактов тайлинга вдоль вертикальной оси. - tile_sample_stride_width (
int, необязательный) — 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, чтобы выполнять декодирование и кодирование в несколько шагов. Это полезно для экономии значительного количества памяти и для обработки изображений большего размера.
encode
< source >( x: Tensorreturn_dict: bool = True )
Кодирует пакет изображений в латенты.
forward
< source >( sample: Tensorsample_posterior: bool = Falsereturn_dict: bool = Truegenerator: typing.Optional[torch.Generator] = None ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple
Параметры
- sample (
torch.Tensor) — Входной образец. - sample_posterior (
bool, необязательный, по умолчаниюFalse) — Следует ли извлекать выборку из апостериорного распределения. - return_dict (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Определяет, следует ли возвращатьDecoderOutputвместо обычного кортежа. - generator (
torch.Generator, необязательный) —torch.Generatorдля обеспечения детерминированности выборки.
Возвращает
~models.vae.DecoderOutput или tuple
Если return_dict равно True, возвращается ~models.vae.DecoderOutput, в противном случае возвращается обычный tuple.
tiled_decode
< source >( z: Tensorreturn_dict: bool = True ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple
Параметры
- z (
torch.Tensor) — Входная партия латентных векторов. - return_dict (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Определяет, следует ли возвращать~models.vae.DecoderOutputвместо 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
< source >( x: Tensor ) → torch.Tensor
Кодирует пакет изображений с использованием тайлованного энкодера.
DecoderOutput
класс diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput
< source >( sample: Tensorcommit_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None )
Результат метода декодирования.