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IPNDMScheduler

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IPNDMScheduler

IPNDMScheduler es un scheduler de cuarto orden Improved Pseudo Linear Multistep. La implementación original se puede encontrar en crowsonkb/v-diffusion-pytorch.

IPNDMScheduler

clase diffusers.IPNDMScheduler

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

Parámetros

  • num_train_timesteps (int, por defecto 1000) — El número de pasos de difusión para entrenar el modelo.
  • trained_betas (np.ndarray o List[float], opcional) — Pase un array de betas directamente al constructor para omitir beta_start y beta_end.

Un programador de paso múltiple pseudo lineal mejorado de cuarto orden.

Este modelo hereda de SchedulerMixin y ConfigMixin. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos los programadores, como la carga y el guardado.

index_for_timestep

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

Parámetros

  • timestep (float o torch.Tensor) — El valor de timestep que se debe buscar en la programación.
  • schedule_timesteps (torch.Tensor, opcional) — El calendario de pasos de tiempo en el que buscar. Si es None, usa self.timesteps.

Devuelve

int

El índice del paso de tiempo en la programación. Para el primer paso, devuelve el segundo índice si existen múltiples coincidencias para evitar omitir una sigma al comenzar a mitad de la programación (p. ej., para imagen a imagen).

Encuentra el índice de un paso de tiempo dado en la programación de pasos de tiempo.

scale_model_input

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

Parámetros

  • sample (torch.Tensor) — La muestra de entrada.

Devuelve

torch.Tensor

Una muestra de entrada escalada.

Garantiza la interoperabilidad con los programadores que necesitan escalar la entrada del modelo de desruido en función del paso temporal actual.

set_begin_index

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( begin_index: int = 0 )

Parámetros

  • begin_index (int, por defecto 0) — El índice inicial del programador.

Establece el índice inicial para el programador. Esta función debe ejecutarse desde la tubería antes de la inferencia.

set_timesteps

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

Parámetros

  • num_inference_steps (int) — El número de pasos de difusión utilizados al generar muestras con un modelo preentrenado.
  • device (str o torch.device, opcional) — El dispositivo al que deben moverse los timesteps. Si es None, los timesteps no se mueven.

Establece los pasos discretos utilizados para la cadena de difusión (para ejecutarse antes de la inferencia).

paso

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

Parámetros

  • model_output (torch.Tensor) — La salida directa del modelo de difusión aprendido.
  • timestep (int o torch.Tensor) — El paso de tiempo discreto actual en la cadena de difusión.
  • sample (torch.Tensor) — Una instancia actual de una muestra creada por el proceso de difusión.
  • return_dict (bool) — Indica si se debe devolver un SchedulerOutput o una tupla.

Devuelve

SchedulerOutput o tuple

Si True es True, se devuelve SchedulerOutput; en caso contrario, se devuelve una tupla cuyo primer elemento es el tensor de muestras.

Predice la muestra del paso de tiempo anterior invirtiendo el SDE. Esta función propaga la muestra con el método multipaso lineal. Realiza una pasada hacia adelante varias veces para aproximar la solución.

SchedulerOutput

clase diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput

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( prev_sample: Tensor )

Parámetros

  • prev_sample (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, height, width) para imágenes) — Muestra calculada (x_{t-1}) del paso de tiempo anterior. prev_sample debe usarse como entrada del modelo en el bucle de desruido.

Clase base para la salida de la función step de un programador.

Update on GitHub

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