# CosineDPMSolverMultistepScheduler

Le [CosineDPMSolverMultistepScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/schedulers/cosine_dpm#diffusers.CosineDPMSolverMultistepScheduler) est une variante du [DPMSolverMultistepScheduler](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/schedulers/multistep_dpm_solver#diffusers.DPMSolverMultistepScheduler) avec un planning cosinus, proposée par Nichol et Dhariwal (2021). Il est utilisé dans l'article [Stable Audio Open](https://huggingface.co/papers/2407.14358) et dans la base de code [Stability-AI/stable-audio-tool](https://github.com/Stability-AI/stable-audio-tools).

Ce planificateur a été contribué par [Yoach Lacombe](https://huggingface.co/ylacombe).

## CosineDPMSolverMultistepScheduler[[diffusers.CosineDPMSolverMultistepScheduler]]

#### diffusers.CosineDPMSolverMultistepScheduler[[diffusers.CosineDPMSolverMultistepScheduler]]

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

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/dummy_torch_and_torchsde_objects.py#L5)

## 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)
```

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

**Paramètres :**

prev_sample (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_channels, height, width)` pour les images) : Échantillon calculé `(x_{t-1})` de l'étape temporelle précédente. `prev_sample` doit être utilisé comme entrée du modèle suivante dans la boucle de débruitage.

Classe de base pour la sortie de la fonction `step` d'un planificateur.