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

IPNDMScheduler

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

IPNDMScheduler[[diffusers.IPNDMScheduler]]

diffusers.IPNDMScheduler[[diffusers.IPNDMScheduler]]

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

소스

매개변수:

num_train_timesteps (int, 기본값 1000) : 모델을 학습하기 위한 diffusion step 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[[diffusers.IPNDMScheduler.index_for_timestep]]

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

소스

매개변수:

timestep (float 또는 torch.Tensor) : 스케줄에서 찾을 타임스텝 값.

schedule_timesteps (torch.Tensor, 선택 사항) : 검색할 timestep schedule입니다. None인 경우 self.timesteps를 사용합니다.

반환값: int

스케줄에서 timestep의 인덱스입니다. 가장 첫 번째 단계의 경우, 스케줄 중간에서 시작할 때(예: image-to-image) sigma를 건너뛰지 않도록 여러 매치가 존재하면 두 번째 인덱스를 반환합니다.

…

scale_model_input[[diffusers.IPNDMScheduler.scale_model_input]]

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

소스

매개변수:

sample (torch.Tensor) : 입력 샘플.

반환값: torch.Tensor

스케일된 입력 샘플.

현재 타임스텝에 따라 디노이징 모델 입력을 스케일링해야 하는 스케줄러와의 호환성을 보장합니다.

set_begin_index[[diffusers.IPNDMScheduler.set_begin_index]]

set_begin_index(begin_index: int = 0)

소스

매개변수:

begin_index (int, 기본값 0) : 스케줄러의 시작 인덱스입니다.

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

set_timesteps[[diffusers.IPNDMScheduler.set_timesteps]]

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

소스

매개변수:

num_inference_steps (int) : 사전 학습된 모델로 샘플을 생성할 때 사용되는 확산 단계의 수.

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.

step[[diffusers.IPNDMScheduler.step]]

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

소스

매개변수:

model_output (torch.Tensor) : 학습된 diffusion model의 직접적인 출력입니다.

timestep (int 또는 torch.Tensor) : 확산 체인(diffusion chain)의 현재 이산 시간 단계(discrete timestep).

sample (torch.Tensor) : 확산 과정에서 생성된 샘플의 현재 인스턴스.

return_dict (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[[diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput]]

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

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

소스

매개변수:

prev_sample (torch.Tensor, 이미지인 경우 shape는 (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.