Diffusers documentation
LMSDiscreteScheduler
Comenzar
Inferencia
Uso de pipelines de difusión
Adaptadores y personalización
Optimizar y escalar
Rendimiento básico
Inferencia
Métodos de la comunidad
Cuantización
Aceleración específica del hardware
Servicio y escalado
Diffusers modulares
Entrenar y ajustar
Recursos
Contribuir
API
Clases principales
Modular
Cargadores
Modelos
Pipelines
Planificadores
ResumenBlockRefinementSchedulerCMStochasticIterativeSchedulerCogVideoXDDIMSchedulerCogVideoXDPMSchedulerConsistencyDecoderSchedulerCosineDPMSolverMultistepSchedulerDDIMInverseSchedulerDDIMSchedulerDDPMSchedulerDEISMultistepSchedulerDiscreteDDIMSchedulerDPMSolverMultistepInverseDPMSolverMultistepSchedulerDPMSolverSDESchedulerDPMSolverSinglestepSchedulerEDMDPMSolverMultistepSchedulerEDMEulerSchedulerEntropyBoundSchedulerEulerAncestralDiscreteSchedulerEulerDiscreteSchedulerFlowMapEulerDiscreteSchedulerFlowMatchEulerDiscreteSchedulerFlowMatchHeunDiscreteSchedulerHeliosDMDSchedulerHeliosSchedulerHeunDiscreteSchedulerIPNDMSchedulerKDPM2AncestralDiscreteSchedulerKDPM2DiscreteSchedulerLCMSchedulerLMSDiscreteSchedulerMiniMaxH3SchedulerPiflowSchedulerPNDMSchedulerRePaintSchedulerRFD4ProteinaSchedulerScoreSdeVeSchedulerTCDSchedulerUniPCMultistepSchedulerVQDiffusionScheduler
Clases internas
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
LMSDiscreteScheduler
LMSDiscreteScheduler es un programador de múltiples pasos lineales para programaciones beta discretas. El programador fue portado y creado por Katherine Crowson, y la implementación original se puede encontrar en crowsonkb/k-diffusion.
LMSDiscreteScheduler
LMSDiscreteSchedulerOutput
clase diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput
< source >( prev_sample: Tensorpred_original_sample: typing.Optional[torch.Tensor] = None )
Parámetros
- prev_sample (
torch.Tensorde forma(batch_size, num_channels, height, width)para imágenes) — Muestra calculada(x_{t-1})del paso de tiempo anterior.prev_sampledebe usarse como entrada del modelo en el bucle de desruido. - pred_original_sample (
torch.Tensorde forma(batch_size, num_channels, height, width)para imágenes) — La muestra desruidada predicha(x_{0})basada en la salida del modelo del paso de tiempo actual.pred_original_samplese puede usar para previsualizar el progreso o para la guía.
Clase de salida para la función step del programador.