Hugging Face's logo

Diffusers documentation

HeliosDMDScheduler

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).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

HeliosDMDScheduler

HeliosDMDScheduler được xây dựng dựa trên phương pháp lấy mẫu khớp dòng hình chóp (pyramidal flow-matching sampling) được giới thiệu trong Helios.

HeliosDMDScheduler

lớp diffusers.HeliosDMDScheduler

< >

( num_train_timesteps: int = 1000shift: float = 1.0stages: int = 3stage_range: list = [0, 0.3333333333333333, 0.6666666666666666, 1]gamma: float = 0.3333333333333333prediction_type: str = 'flow_prediction'use_flow_sigmas: bool = Trueuse_dynamic_shifting: bool = Falsetime_shift_type: typing.Literal['exponential', 'linear'] = 'linear' )

init_sigmas

< >

( )

khởi tạo các bước thời gian và sigma toàn cục

init_sigmas_for_each_stage

< >

( )

Khởi tạo các bước thời gian cho từng giai đoạn

set_begin_index

< >

( begin_index: int = 0 )

Tham số

  • begin_index (int) — Chỉ số bắt đầu cho trình lập lịch.

Đặt chỉ số bắt đầu cho trình lập lịch. Hàm này nên được chạy từ pipeline trước khi suy luận.

set_timesteps

< >

( num_inference_steps: intstage_index: int | None = Nonedevice: typing.Union[str, torch.device] = Nonesigmas: bool | None = Nonemu: bool | None = Noneis_amplify_first_chunk: bool = False )

Đặt các bước thời gian và sigma cho từng giai đoạn

time_shift

< >

( mu: floatsigma: floatt: Tensor ) → torch.Tensor

Tham số

  • mu (float) — Tham số mu cho phép dịch chuyển thời gian.
  • sigma (float) — Tham số sigma cho phép dịch chuyển thời gian.
  • t (torch.Tensor) — Các bước thời gian đầu vào.

Trả về

torch.Tensor

Các bước thời gian đã dịch chuyển.

Áp dụng dịch chuyển thời gian vào các sigma.

scheduling_helios_dmd

Update on GitHub

←FlowMatchHeunDiscreteScheduler HeliosScheduler→