# DPMSolverSDEScheduler

`DPMSolverSDEScheduler` được lấy cảm hứng từ bộ lấy mẫu ngẫu nhiên trong bài báo [Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models](https://huggingface.co/papers/2206.00364), và trình lập lịch được chuyển đổi và tạo bởi [Katherine Crowson](https://github.com/crowsonkb/).

## DPMSolverSDEScheduler[[diffusers.DPMSolverSDEScheduler]]

#### diffusers.DPMSolverSDEScheduler[[diffusers.DPMSolverSDEScheduler]]

```python
diffusers.DPMSolverSDEScheduler(*args, **kwargs)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/dummy_torch_and_torchsde_objects.py#L20)

## SchedulerOutput[[diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput]]

#### diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput[[diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput]]

```python
diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput(prev_sample: Tensor)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/schedulers/scheduling_utils.py#L66)

**Tham số:**

prev_sample (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, height, width)` đối với ảnh) : Mẫu `(x_{t-1})` đã tính của bước thời gian trước đó. `prev_sample` nên được dùng làm đầu vào mô hình tiếp theo trong vòng lặp khử nhiễu.

Lớp cơ sở cho kết quả của hàm `step` của một trình lập lịch.