Diffusers documentation
AutoencoderKLQwenImage
AutoencoderKLQwenImage
モデルは、以下のコードスニペットで読み込むことができます。
from diffusers import AutoencoderKLQwenImage
vae = AutoencoderKLQwenImage.from_pretrained("Qwen/QwenImage-20B", subfolder="vae")AutoencoderKLQwenImage
class diffusers.AutoencoderKLQwenImage
< source >( base_dim: int = 96z_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 = 0.0input_channels: int = 3latents_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] )
KL損失を用いて、動画を潜在変数にエンコードし、潜在表現を動画にデコードするためのVAEモデル。
このモデルは ModelMixin を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存など）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
decode
< source >( z: Tensorreturn_dict: bool = True ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple
画像のバッチをデコードします。
encode
< source >( x: Tensorreturn_dict: bool = True )
バッチの画像を潜在変数にエンコードします。
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 )
パラメータ
- tile_sample_min_height (
int, 任意) — サンプルを高さ方向にタイル分割するために必要な最小高さ。 - tile_sample_min_width (
int, 任意) — 幅方向にサンプルをタイルに分割するために必要な最小幅です。 - tile_sample_stride_height (
int, 省略可) — 縦方向の連続する2つのタイル間の最小重複量です。これにより、高さ方向にタイル化によるアーティファクトが発生しないことを保証します。 - tile_sample_stride_width (
int, 任意) — 連続する2つの水平タイル間のストライドです。これにより、幅方向にタイル化によるアーティファクトが発生しないことを保証します。
タイル化VAEデコーディングを有効にします。このオプションを有効にすると、VAEは入力テンソルをタイルに分割し、デコーディングとエンコーディングを複数ステップで計算します。これにより、大量のメモリを節約し、より大きな画像の処理を可能にします。
forward
< source >( sample: Tensorsample_posterior: bool = Falsereturn_dict: bool = Truegenerator: typing.Optional[torch.Generator] = None ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple
パラメータ
- sample (
torch.Tensor) — 入力サンプル。 - sample_posterior (
bool、省略可能、デフォルトはFalse) — 後方分布からサンプリングするかどうか。 - return_dict (
bool、省略可、デフォルトはTrue) —DecoderOutputを返すか、プレーンなタプルを返すかを指定します。 - generator (
torch.Generator、省略可) — サンプリングを決定論的に行うためのtorch.Generator。
戻り値
~models.vae.DecoderOutput または tuple
return_dict が True の場合、~models.vae.DecoderOutput が返され、それ以外の場合は通常の tuple が返されます。
tiled_decode
< source >( z: Tensorreturn_dict: bool = True ) → ~models.vae.DecoderOutput or tuple
タイル化されたデコーダーを使用して、画像のバッチをデコードします。
tiled_encode
< source >( x: Tensor ) → torch.Tensor
タイル化されたエンコーダーを使用して、画像のバッチをエンコードします。
AutoencoderKLOutput
class diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput
< source >( latent_dist: DiagonalGaussianDistribution )
AutoencoderKLのエンコードメソッドの出力。
DecoderOutput
class diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput
< source >( sample: Tensorcommit_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None )
デコードメソッドの出力。