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IPNDMScheduler

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IPNDMScheduler

IPNDMScheduler는 4차 Improved Pseudo Linear Multistep 스케줄러입니다. 원래 구현은 crowsonkb/v-diffusion-pytorch에서 확인할 수 있습니다.

IPNDMScheduler

클래스 diffusers.IPNDMScheduler

< >

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

매개변수

  • num_train_timesteps (int, 기본값 1000) — 모델을 학습할 때 사용할 diffusion 단계 수입니다.
  • trained_betas (np.ndarray 또는 List[float], 선택 사항) — beta_start와 beta_end를 우회하여 베타 배열을 생성자에 직접 전달합니다.

4차 개선된 의사 선형 다단계 스케줄러

이 모델은 SchedulerMixin과 ConfigMixin을 상속합니다. 로딩 및 저장과 같은 모든 스케줄러에 대해 라이브러리가 구현하는 일반적 메서드에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

index_for_timestep

< >

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

매개변수

  • timestep (float 또는 torch.Tensor) — 스케줄에서 찾을 timestep 값입니다.
  • schedule_timesteps (torch.Tensor, 선택 사항) — 검색할 timestep schedule입니다. None인 경우 self.timesteps를 사용합니다.

반환값

int

스케줄에서 타임스텝의 인덱스입니다. 가장 첫 번째 단계인 경우, 스케줄 중간에서 시작할 때(예: 이미지-투-이미지) 시그마를 건너뛰지 않도록 여러 매치가 존재하면 두 번째 인덱스를 반환합니다.

…

scale_model_input

< >

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

매개변수

  • sample (torch.Tensor) — 입력 샘플입니다.

반환값

torch.Tensor

스케일된 입력 샘플.

현재 timestep에 따라 denoising 모델 입력을 scale해야 하는 scheduler와의 호환성을 보장합니다.

set_begin_index

< >

( begin_index: int = 0 )

매개변수

  • begin_index (int, 기본값 0) — 스케줄러의 시작 인덱스입니다.

… 스케줄러의 시작 인덱스를 설정합니다. 이 함수는 추론 전에 파이프라인에서 실행해야 합니다.

set_timesteps

< >

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

매개변수

  • num_inference_steps (int) — 학습된 모델로 샘플을 생성할 때 사용되는 diffusion 단계 수입니다.
  • device (str 또는 torch.device, 선택 사항) — timesteps를 이동할 대상 device입니다. None인 경우 timesteps는 이동되지 않습니다.

추론 실행 전에 실행할 diffusion chain에 사용할 이산 timesteps를 설정합니다.

단계

< >

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

매개변수

  • model_output (torch.Tensor) — 학습된 diffusion 모델의 직접적인 출력입니다.
  • timestep (int 또는 torch.Tensor) — 확산 체인(diffusion chain)의 현재 이산 시간 단계(discrete timestep)입니다.
  • sample (torch.Tensor) — 확산 과정에 의해 생성된 샘플의 현재 인스턴스입니다.
  • return_dict (bool) — bool SchedulerOutput 또는 튜플을 반환할지 여부.

반환값

SchedulerOutput 또는 tuple

return_dict가 True인 경우 SchedulerOutput이 반환되고, 그렇지 않으면 첫 번째 요소가 샘플 텐서인 튜플이 반환됩니다.

이전 시간 단계의 샘플을 SDE를 역방향으로 적용하여 예측합니다. 이 함수는 선형 다단계 방법을 사용하여 샘플을 전파합니다. 해를 근사하기 위해 포워드 패스를 여러 번 수행합니다.

SchedulerOutput

class diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput

< >

( prev_sample: Tensor )

매개변수

  • prev_sample (이미지의 경우 torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 이전 timestep의 계산된 샘플 (x_{t-1}). prev_sample은 denoising 루프에서 다음 모델 입력으로 사용해야 합니다.

스케줄러의 step 함수 출력을 위한 베이스 클래스.

Update on GitHub

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