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HeliosScheduler

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HeliosScheduler

HeliosScheduler 基于 Helios 中提出的金字塔流匹配采样方法。

HeliosScheduler

类 diffusers.HeliosScheduler

< >

( num_train_timesteps: int = 1000shift: float = 1.0stages: int = 3stage_range: list = [0, 0.3333333333333333, 0.6666666666666666, 1]gamma: float = 0.3333333333333333thresholding: bool = Falseprediction_type: str = 'flow_prediction'solver_order: int = 2predict_x0: bool = Truesolver_type: str = 'bh2'lower_order_final: bool = Truedisable_corrector: list = []solver_p: SchedulerMixin = Noneuse_flow_sigmas: bool = Truescheduler_type: str = 'unipc'use_dynamic_shifting: bool = Falsetime_shift_type: typing.Literal['exponential', 'linear'] = 'exponential' )

convert_model_output

< >

( model_output: Tensor*argssample: Tensor = Nonesigma: Tensor = None**kwargs ) → torch.Tensor

参数

  • model_output (torch.Tensor) — 学习到的扩散模型的直接输出。
  • timestep (int) — 扩散链中的当前离散时间步。
  • sample (torch.Tensor) — 扩散过程生成的样本的当前实例。
  • sigma (torch.Tensor, 可选) — 噪声调度中当前步的 sigma。

返回值

torch.Tensor

转换后的模型输出。

将模型输出转换为 UniPC 算法所需的对应类型。

init_sigmas

< >

( )

初始化全局时间步和 sigma

init_sigmas_for_each_stage

< >

( )

初始化每个阶段的 timesteps

multistep_uni_c_bh_update

< >

( this_model_output: Tensor*argslast_sample: Tensor = Nonethis_sample: Tensor = Noneorder: int = Nonesigma_before: Tensor = Nonesigma: Tensor = None**kwargs ) → torch.Tensor

参数

  • this_model_output (torch.Tensor) — 模型在 x_t 处的输出。
  • this_timestep (int) — 当前时间步 t。
  • last_sample (torch.Tensor) — 最后一个预测器之前的生成样本 x_{t-1}。
  • this_sample (torch.Tensor) — 最后一个预测器 x_{t} 之后生成的样本。
  • order (int) — 此步骤中 UniC-p 的 p。有效精度阶数应为 order + 1。
  • sigma_before (torch.Tensor, 可选) — 噪声调度中前一步的 sigma。
  • sigma (torch.Tensor, 可选) — 噪声调度中当前步的 sigma。

返回值

torch.Tensor

当前时间步的修正后样本张量。

UniC (B(h) 版本) 的一步。

multistep_uni_p_bh_update

< >

( model_output: Tensor*argssample: Tensor = Noneorder: int = Nonesigma: Tensor = Nonesigma_next: Tensor = None**kwargs ) → torch.Tensor

参数

  • model_output (torch.Tensor) — 当前时间步下，学习到的扩散模型的直接输出。
  • prev_timestep (int) — 扩散链中的上一个离散时间步。
  • sample (torch.Tensor) — 扩散过程生成的样本的当前实例。
  • order (int) — 当前时间步的 UniP 阶数（对应于 UniPC-p 中的 p）。
  • sigma (torch.Tensor, 可选) — 噪声调度中当前步的 sigma。
  • sigma_next (torch.Tensor, 可选) — 噪声调度中下一步的 sigma。

返回值

torch.Tensor

上一步时间步的样本张量。

UniP（B(h) 版本）的单步。或者，如果指定了，则使用 self.solver_p。

set_begin_index

< >

( begin_index: int = 0 )

参数

  • begin_index (int) — 调度器的起始索引。

设置调度器的起始索引。此函数应在推理之前从流水线中运行。

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 )

为每个阶段设置 timesteps 和 sigmas

time_shift

< >

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

参数

  • mu (float) — 用于时间偏移的 mu 参数。
  • sigma (float) — 用于时间偏移的 sigma 参数。
  • t (torch.Tensor) — 输入的时间步。

返回值

torch.Tensor

时间偏移的时间步。

对 sigmas 应用时间偏移。

scheduling_helios

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