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IPNDMScheduler

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IPNDMScheduler

IPNDMScheduler é um scheduler de quarta ordem do tipo Improved Pseudo Linear Multistep. A implementação original pode ser encontrada em crowsonkb/v-diffusion-pytorch.

IPNDMScheduler

classe diffusers.IPNDMScheduler

< >

( num_train_timesteps: int = 1000trained_betas: numpy.ndarray | list[float] | None = None )

Parâmetros

  • num_train_timesteps (int, padrão 1000) — O número de etapas de difusão para treinar o modelo.
  • trained_betas (np.ndarray ou List[float], opcional) — Passe um array de betas diretamente para o construtor para ignorar beta_start e beta_end.

Um scheduler de passo linear pseudo melhorado de quarta ordem.

Este modelo herda de SchedulerMixin e ConfigMixin. Consulte a documentação da superclasse para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os agendadores, como carregamento e salvamento.

index_for_timestep

< >

( timestep: typing.Union[float, torch.Tensor]schedule_timesteps: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) → int

Parâmetros

  • timestep (float ou torch.Tensor) — O valor de timestep a ser encontrado no agendamento.
  • schedule_timesteps (torch.Tensor, opcional) — O agendamento de timesteps a ser pesquisado. Se None, usa self.timesteps.

Retorna

int

O índice do timestep no schedule. Para o primeiro passo, retorna o segundo índice se existirem múltiplas correspondências, a fim de evitar pular um sigma ao iniciar no meio do schedule (por exemplo, para image-to-image).

Encontre o índice de um timestep específico na agenda de timesteps.

scale_model_input

< >

( sample: Tensor*args**kwargs ) → torch.Tensor

Parâmetros

  • sample (torch.Tensor) — A amostra de entrada.

Retorna

torch.Tensor

Uma amostra de entrada escalada.

Garante a intercambiabilidade com agendadores que precisam escalar a entrada do modelo de desruidamento dependendo do passo de tempo atual.

set_begin_index

< >

( begin_index: int = 0 )

Parâmetros

  • begin_index (int, padrão 0) — O índice inicial do agendador.

Define o índice inicial para o agendador. Esta função deve ser executada a partir do pipeline antes da inferência.

set_timesteps

< >

( num_inference_steps: intdevice: typing.Union[str, torch.device, NoneType] = None )

Parâmetros

  • num_inference_steps (int) — O número de etapas de difusão usadas ao gerar amostras com um modelo pré-treinado.
  • device (str ou torch.device, opcional) — O dispositivo para o qual os timesteps devem ser movidos. Se None, os timesteps não são movidos.

Define os passos discretos usados para a cadeia de difusão (a ser executado antes da inferência).

etapa

< >

( model_output: Tensortimestep: typing.Union[int, torch.Tensor]sample: Tensorreturn_dict: bool = True ) → SchedulerOutput or tuple

Parâmetros

  • model_output (torch.Tensor) — A saída direta do modelo de difusão aprendido.
  • timestep (int ou torch.Tensor) — O timestep discreto atual na cadeia de difusão.
  • sample (torch.Tensor) — Uma instância atual de uma amostra criada pelo processo de difusão.
  • return_dict (bool) — Se deve ou não retornar um SchedulerOutput ou uma tupla.

Retorna

SchedulerOutput ou tuple

If return_dict is True, SchedulerOutput is returned, otherwise a tuple is returned where the first element is the sample tensor.

Preveja a amostra do passo de tempo anterior revertendo o SDE. Esta função propaga a amostra com o método multietapa linear. Ele executa uma passagem para frente várias vezes para aproximar a solução.

SchedulerOutput

classe diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput

< >

( prev_sample: Tensor )

Parâmetros

  • prev_sample (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, height, width) para imagens) — Amostra calculada (x_{t-1}) do passo de tempo anterior. prev_sample deve ser usado como entrada do modelo no loop de remoção de ruído.

Classe base para a saída da função step de um agendador.

Update on GitHub

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