パラメータ

• num_train_timesteps (int、デフォルトは 1000) — モデルを学習するための拡散ステップ数。
• beta_start (float、デフォルトは 0.0001) — 推論の初期 beta 値です。
• beta_end (float、デフォルト値は0.02) — 最終的なbeta値です。
• beta_schedule（"linear"、"scaled_linear"、または "squaredcos_cap_v2"。デフォルトは "linear"）— ベータスケジュールです。モデルのステップ処理において、ベータの範囲からベータのシーケンスへの変換を定義します。linear、scaled_linear、または squaredcos_cap_v2 から選択してください。
• trained_betas (np.ndarray または list[float]、省略可) — beta_start と beta_end をバイパスして、ベータの配列を直接コンストラクタに渡すことができます。
• solver_order (int、デフォルトは2) — 1、2、または3のいずれかのDEISのオーダーです。ガイド付きサンプリングにはsolver_order=2、無条件サンプリングにはsolver_order=3の使用を推奨します。
• prediction_type ("epsilon", "sample", "v_prediction", or "flow_prediction", defaults to "epsilon") — Prediction type of the scheduler function; can be epsilon (predicts the noise of the diffusion process), sample (directly predicts the noisy sample), v_prediction(see section 2.4 of [Imagen Video](https://huggingface.co/papers/2210.02303) paper), orflow_prediction`.
• thresholding (bool、デフォルトは False) — 「動的閾値処理」メソッドを使用するかどうか。Stable Diffusion などの潜在空間拡散モデルには不向きです。
• dynamic_thresholding_ratio (float、デフォルトは0.995) — 動的閾値化手法の比率。thresholding=Trueの場合にのみ有効です。
• sample_max_value (float, デフォルトは 1.0) — 動的閾値処理の閾値です。thresholding=True の場合のみ有効です。
• algorithm_type ("deis"、デフォルトは "deis") — ソルバーのアルゴリズムタイプです。
• solver_type ("logrho"、デフォルトは "logrho") — DEIS のソルバータイプ。
• lower_order_final (bool、デフォルトはTrue) — 最終ステップで低次数のソルバーを使用するかどうか。推論ステップ数が15未満の場合のみ有効です。
• use_karras_sigmas (bool、任意、デフォルトは False) — サンプリング処理中のノイズスケジュールにおけるステップサイズに Karras sigmas を使用するかどうか。True の場合、sigmas はノイズレベルの列 {σi} に基づいて決定されます。
• use_exponential_sigmas (bool、任意、デフォルトはFalse) — サンプリング処理中のノイズスケジュールにおけるステップサイズに、指数関数的なシグマを使用するかどうかを指定します。
• use_beta_sigmas (bool, optional, defaults to False) — Whether to use beta sigmas for step sizes in the noise schedule during the sampling process. Refer to Beta Sampling is All You Need for more information.
• use_flow_sigmas (bool、任意、デフォルトはFalse) — サンプリング処理中のノイズスケジュールにおいて、ステップサイズにフローシグマを使用するかどうかを指定します。
• flow_shift (float、任意、デフォルト値は 1.0) — フローベースモデルにおけるフローシフトパラメータです。
• timestep_spacing ("linspace", "leading", or "trailing", defaults to "linspace") — The way the timesteps should be scaled. Refer to Table 2 of the Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed for more information.
• steps_offset (int、デフォルトは 0) — 一部のモデルファミリーで必要とされる、推論ステップに追加されるオフセットです。
• use_dynamic_shifting (bool、デフォルトは False) — ノイズスケジュールにダイナミックシフティングを使用するかどうか。
• time_shift_type ("exponential"、デフォルトは"exponential") — 適用する時間シフトの種類です。

パラメータ

• prev_sample（画像の場合、torch.Tensor、形状 (batch_size, num_channels, height, width)） — 前のタイムステップの計算済みサンプル (x_{t-1})。prev_sample は、デノイジングループにおける次のモデル入力として使用します。