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AutoencoderKLWan

Alibaba Wan 团队在 Wan 2.1 中使用的带 KL 损失的 3D 变分自编码器 (VAE) 模型。

该模型可以通过以下代码片段加载。

from diffusers import AutoencoderKLWan

vae = AutoencoderKLWan.from_pretrained("Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers", subfolder="vae", torch_dtype=torch.float32)

AutoencoderKLWan

class diffusers.AutoencoderKLWan

< source >

( base_dim: int = 96 z_dim: int = 16 dim_mult: typing.Tuple[int] = [1, 2, 4, 4] num_res_blocks: int = 2 attn_scales: typing.List[float] = [] temperal_downsample: typing.List[bool] = [False, True, True] dropout: float = 0.0 latents_mean: typing.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: typing.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] )

一个 VAE 模型，带有 KL 损失，用于将视频编码为潜在表示，并将潜在表示解码为视频。在 [Wan 2.1] 中引入。

此模型继承自 ModelMixin。有关所有模型实现的通用方法（如下载或保存），请参阅超类文档。

包装器

< 源 >

( *args **kwargs )

禁用切片

< 源 >

( )

禁用切片 VAE 解码。如果之前启用了 enable_slicing，此方法将恢复一步计算解码。

禁用平铺

< 源 >

( )

禁用平铺 VAE 解码。如果之前启用了 enable_tiling，此方法将恢复一步计算解码。

启用切片

< 源 >

( )

启用切片 VAE 解码。启用此选项后，VAE 会将输入张量分片，分步计算解码。这有助于节省一些内存并允许更大的批次大小。

启用平铺

< 源 >

( tile_sample_min_height: typing.Optional[int] = None tile_sample_min_width: typing.Optional[int] = None tile_sample_stride_height: typing.Optional[float] = None tile_sample_stride_width: typing.Optional[float] = None )

参数

tile_sample_min_height (int, 可选) — 样本在高度维度上被分割成瓷砖所需的最小高度。
tile_sample_min_width (int, 可选) — 样本在宽度维度上被分割成瓷砖所需的最小宽度。
tile_sample_stride_height (int, 可选) — 两个连续垂直切片之间的最小重叠量。这用于确保在高度维度上不会出现平铺伪影。
tile_sample_stride_width (int, 可选) — 两个连续水平切片之间的步幅。这用于确保在宽度维度上不会出现平铺伪影。