Diffusers documentation
AutoencoderKLHunyuanImageRefiner
AutoencoderKLHunyuanImageRefiner
Модель трёхмерного вариационного автоэнкодера (VAE) с потерей KL, используемая в HunyuanImage2.1 для конвейера уточнения (refiner).
Модель можно загрузить с помощью следующего фрагмента кода.
from diffusers import AutoencoderKLHunyuanImageRefiner
vae = AutoencoderKLHunyuanImageRefiner.from_pretrained("hunyuanvideo-community/HunyuanImage-2.1-Refiner-Diffusers", subfolder="vae", dtype=torch.bfloat16)AutoencoderKLHunyuanImageRefiner
класс diffusers.AutoencoderKLHunyuanImageRefiner
< source >( in_channels: int = 3out_channels: int = 3latent_channels: int = 32block_out_channels: tuple[int, ...] = (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 )
Модель VAE с потерей KL для кодирования видео в латенты и декодирования латентных представлений в видео. Используется для HunyuanImage-2.1 Refiner.
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 = Nonetile_overlap_factor: 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: Tensor ) → torch.Tensor
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.