Diffusers documentation
AutoencoderKLQwenImage21
AutoencoderKLQwenImage21
64-канальный вариационный автоэнкодер, используемый в Qwen-Image 2.1. Он сжимает данные в 16 раз по пространственному измерению, а его значения latents_mean / latents_std для каждого канала являются частью конфигурации, а не единым коэффициентом масштабирования.
import torch
from diffusers import AutoencoderKLQwenImage21
vae = AutoencoderKLQwenImage21.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-2.1", subfolder="vae", dtype=torch.bfloat16)AutoencoderKLQwenImage21
класс diffusers.AutoencoderKLQwenImage21
< source >( base_dim: int = 96decoder_base_dim: int | None = 144z_dim: int = 64dim_mult: list = [1, 2, 4, 8, 8]num_res_blocks: int = 2attn_scales: list = []temperal_downsample: list = [False, True, True, True]dropout: float = 0.0latents_mean: list = [0.5126, 0.7721, -0.0631, 1.3506, -0.7855, -2.1025, -0.3458, 1.3722, 1.8873, -1.7177, -0.651, 0.2732, 0.7562, -0.6163, -1.0277, 3.8363, 2.021, 0.0472, 0.932, 2.0087, 2.4954, -0.1391, -1.4249, 1.8464, -0.5236, 1.2826, 3.7046, -1.3035, 2.7286, -1.4518, -1.9036, -1.9955, -0.0342, -1.0265, -0.7636, 3.0555, 0.0746, -3.0751, -0.1076, 1.7376, -1.0914, -1.9435, -0.2784, -1.368, 0.4809, -0.4433, 0.3764, 0.5729, -2.0595, 1.096, -1.326, -2.0211, -5.0179, 0.5275, 4.0162, 1.8505, 0.3026, 1.9373, 1.4937, 0.2632, 0.5547, -1.7121, -0.1562, 0.0304]latents_std: list = [3.2001, 3.2936, 3.4321, 3.0091, 3.1061, 4.0379, 4.0705, 3.791, 3.0785, 3.65, 3.9308, 3.0904, 2.8778, 3.7675, 3.732, 5.0756, 3.2864, 4.0397, 3.1317, 4.0443, 2.9249, 3.9454, 3.0988, 4.2489, 3.4896, 3.8513, 3.9323, 3.4719, 3.7498, 4.283, 3.5694, 4.2467, 3.9037, 3.2947, 5.077, 3.5075, 3.27, 3.4767, 2.8063, 5.1125, 3.5327, 4.7833, 3.1286, 4.1819, 3.8527, 3.8312, 3.5605, 4.3875, 3.9624, 4.0168, 3.5643, 4.055, 5.5614, 4.2963, 4.408, 3.4959, 3.8747, 3.7608, 3.5735, 3.149, 3.7662, 3.6746, 3.4563, 3.8161]is_residual: bool = Truein_channels: int = 4out_channels: int = 4patch_size: int | None = Nonescale_factor_temporal: int | None = 8scale_factor_spatial: int | None = 16 )
Модель VAE с потерей KL для кодирования видео в латенты и декодирования латентных представлений в видео. Представлена в [Qwen Image 2].
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.
encode
< source >( x: Tensorreturn_dict: bool = True )
Кодирует пакет изображений в латенты.
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.
forward
< source >( sample: Tensorsample_posterior: bool = Falsereturn_dict: bool = Truegenerator: typing.Optional[torch.Generator] = None ) → DecoderOutput or tuple
Параметры
- sample (
torch.Tensor) — Входной образец. - sample_posterior (
bool, необязательный, по умолчаниюFalse) — Следует ли извлекать выборку из апостериорного распределения, а не брать его моду. - return_dict (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Определяет, следует ли возвращатьDecoderOutputвместо обычного кортежа. - generator (
torch.Generator, необязательный) — Генератор, используемый, когдаsample_posteriorравноTrue.
Возвращает
DecoderOutput или tuple
DecoderOutput, если return_dict равно True, иначе 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.
AutoencoderKLOutput
класс diffusers.models.modeling_outputs.AutoencoderKLOutput
< source >( latent_dist: DiagonalGaussianDistribution )
Результат метода кодирования AutoencoderKL.
DecoderOutput
класс diffusers.models.autoencoders.vae.DecoderOutput
< source >( sample: Tensorcommit_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None )
Результат метода декодирования.