diffusers/main/ar/api/schedulers/ipndm.md

IPNDMScheduler

IPNDMScheduler هو مُجدوِل خطي زائف محسّن من الرتبة الرابعة. يمكن العثور على التنفيذ الأصلي في crowsonkb/v-diffusion-pytorch.

IPNDMScheduler[[diffusers.IPNDMScheduler]]

diffusers.IPNDMScheduler[[diffusers.IPNDMScheduler]]

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

المصدر

المعاملات:

num_train_timesteps (int، القيمة الافتراضية 1000) : عدد خطوات الانتشار لتدريب النموذج.

trained_betas (np.ndarray أو List[float]، اختياري) : مرر مصفوفة من قيم بيتا مباشرةً إلى منشئ الكائن لتجاوز beta_start وbeta_end.

مجدول خطوي متعدد الخطوات شبه الخطي المحسّن من الرتبة الرابعة.

يرث هذا النموذج من SchedulerMixin و ConfigMixin. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع مجدولات التعلم، مثل التحميل والحفظ.

index_for_timestep[[diffusers.IPNDMScheduler.index_for_timestep]]

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

المصدر

المعاملات:

timestep (float أو torch.Tensor) : قيمة خطوة الزمن التي يجب البحث عنها في الجدول الزمني.

schedule_timesteps (torch.Tensor، اختياري) : جدول خطوات الزمن للبحث فيه. إذا كان None، يتم استخدام self.timesteps.

يعيد: int

مؤشر خطوة الزمن في الجدول. بالنسبة للخطوة الأولى تمامًا، يُرجع المؤشر الثاني إذا كانت هناك تطابقات متعددة، لتجنب تجاوز قيمة سيجما عند البدء من منتصف الجدول (مثلًا، في تحويل الصورة إلى صورة).

ابحث عن فهرس خطوة زمنية محددة في جدول الخطوات الزمنية.

scale_model_input[[diffusers.IPNDMScheduler.scale_model_input]]

scale_model_input(sample: Tensor, *args, **kwargs)

المصدر

المعاملات:

sample (torch.Tensor) : العينة المدخلة.

يعيد: torch.Tensor

عينة إدخال مُقيّمة.

يضمن قابلية الاستبدال مع المجدولات التي تحتاج إلى تحجيم مدخلات نموذج إزالة الضوضاء اعتمادًا على خطوة الزمن الحالية.

set_begin_index[[diffusers.IPNDMScheduler.set_begin_index]]

set_begin_index(begin_index: int = 0)

المصدر

المعاملات:

begin_index (int، القيمة الافتراضية 0) : فهرس البداية للمجدول.

يحدد الفهرس الابتدائي للمجدول. يجب تشغيل هذه الدالة من خط الأنابيب قبل الاستدلال.

set_timesteps[[diffusers.IPNDMScheduler.set_timesteps]]

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

المصدر

المعاملات:

num_inference_steps (int) : عدد خطوات الانتشار المستخدمة عند توليد العينات باستخدام نموذج مُدرَّب مسبقًا.

device (str أو torch.device، اختياري) : الجهاز الذي يجب نقل خطوات الزمن (timesteps) إليه. إذا كان None، فلن يتم نقل خطوات الزمن.

يحدد الخطوات الزمنية المنفصلة المستخدمة لسلسلة الانتشار (لتُنفَّذ قبل الاستدلال).

خطوة[[diffusers.IPNDMScheduler.step]]

step(model_output: Tensor, timestep: typing.Union[int, torch.Tensor], sample: Tensor, return_dict: bool = True)

المصدر

المعاملات:

model_output (torch.Tensor) : المخرجات المباشرة من نموذج الانتشار المُتعلَّم.

timestep (int أو torch.Tensor) : الخطوة الزمنية المنفصلة الحالية في سلسلة الانتشار.

sample (torch.Tensor) : نسخة حالية من عينة تم إنشاؤها بواسطة عملية الانتشار.

return_dict (bool) : ما إذا كان يجب إرجاع SchedulerOutput أو tuple.

يعيد: SchedulerOutput أو tuple

إذا كانت قيمة True، يُعاد SchedulerOutput، وإلا يُعاد tuple يكون العنصر الأول فيه tensor العينة.

تنبّأ بالعينة من الخطوة الزمنية السابقة عن طريق عكس معادلة التفاضل العشوائية (SDE). تنقل هذه الدالة العينة باستخدام طريقة الخطوات المتعددة الخطية. تقوم بعملية تمرير أمامي عدة مرات لتقريب الحل.

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

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

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

المصدر

المعاملات:

prev_sample (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_channels, height, width) للصور) : العينة المحسوبة (x_{t-1}) لخطوة الزمن السابقة. يجب استخدام prev_sample كمدخل للنموذج التالي في حلقة إزالة الضوضاء.

الفئة الأساسية لمخرجات دالة step في المجدول.