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

IPNDMScheduler

IPNDMScheduler es un scheduler de cuarto orden Improved Pseudo Linear Multistep. La implementación original se puede encontrar en 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)

Fuente

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) : Pasa 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[[diffusers.IPNDMScheduler.index_for_timestep]]

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

Fuente

Parámetros:

timestep (float o torch.Tensor) : El valor de timestep a 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[[diffusers.IPNDMScheduler.scale_model_input]]

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

Fuente

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[[diffusers.IPNDMScheduler.set_begin_index]]

set_begin_index(begin_index: int = 0)

Fuente

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[[diffusers.IPNDMScheduler.set_timesteps]]

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

Fuente

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 pasos de tiempo. Si es None, los pasos de tiempo no se mueven.

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

paso[[diffusers.IPNDMScheduler.step]]

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

Fuente

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) : Si se debe devolver un SchedulerOutput o una tupla.

Devuelve: SchedulerOutput o tuple

If return_dict 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 de multipaso lineal. Realiza una pasada hacia adelante varias veces para aproximar la solución.

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

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

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

Fuente

Parámetros:

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

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