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# Agendadores

Um scheduler informa ao loop de remoção de ruído a quantidade de ruído a ser removida em cada etapa. Diferentes schedulers equilibram velocidade e qualidade.

Este guia mostra como carregar um scheduler e personalizar seu schedule de timestep, espaçamento e sigmas.

## Escolhendo um agendador

Comece do checkpoint padrão. Troque apenas se precisar de um compromisso diferente entre velocidade e qualidade.

- DPM++ 2M SDE Karras é uma opção versátil e robusta para muitos checkpoints de difusão latente.
- [TCDScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/tcd#diffusers.TCDScheduler) funciona bem para modelos destilados.
- Use [FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler) ou [FlowMatchHeunDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_heun_discrete#diffusers.FlowMatchHeunDiscreteScheduler) para modelos FlowMatch (Qwen-Image, Flux e similares).
- [EulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/euler#diffusers.EulerDiscreteScheduler) ou [EulerAncestralDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/euler_ancestral#diffusers.EulerAncestralDiscreteScheduler) costumam funcionar bem para imagens em estilo anime.
- [LCMScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/lcm#diffusers.LCMScheduler) com um LCM UNet ou LoRA para geração em poucas etapas, quando o checkpoint for compatível.

## Carregando agendadores

> [!TIP]
> Modelos de flow-matching, como Qwen-Image e Flux, incluem [FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler) como padrão. Mantenha esse scheduler, a menos que esteja experimentando intencionalmente. Substitua com [from_config()](/docs/diffusers/main/pt/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.from_config) apenas quando a substituição for compatível com o checkpoint.

Schedulers são apenas de configuração e não incluem tensores de pesos. Acesse o atributo `.scheduler` em um pipeline para inspecionar a configuração carregada.

```py
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", dtype=torch.float16, device_map="cuda"  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
pipeline.scheduler
```

Para trocar os agendadores em um pipeline carregado, use [from_config()](/docs/diffusers/main/pt/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.from_config) com a configuração existente do agendador para que `num_train_timesteps` e os campos relacionados permaneçam alinhados. Para checkpoints de FlowMatch (Qwen-Image, Flux e similares), mantenha [FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler) a menos que você esteja experimentando intencionalmente com um substituto compatível.

```py
from diffusers import DPMSolverMultistepScheduler
pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)
```

Você também pode carregar uma configuração de agendador do Hub com [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin.from_pretrained) e passá-la para [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained) por meio de `scheduler`.

```py
from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
dpm = DPMSolverMultistepScheduler.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", subfolder="scheduler"
)
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    scheduler=dpm,
    dtype=torch.float16,
    device_map="cuda",  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
pipeline.scheduler
```

## Agendamentos de passo

O timestep ou o agendamento de ruído determina como o ruído é distribuído ao longo do processo de desruidamento. O agendamento pode ser linear ou mais concentrado no início ou no final. Trata-se de uma sequência pré-computada de níveis de ruído gerada a partir da configuração padrão do agendador, mas pode ser personalizada para usar outros agendamentos.

```text
linear (even steps)                 AYS (denser where it matters)
noise                               noise
  ^                                   ^
  | *                                 | *
  |  *                                |   *
  |   *                               |    **
  |    *                              |     ***
  |     *                             |      **
  |      *                            |        *
  |       *                           |          *
  +-----------------> step            +-----------------> step
```

> [!TIP]
> `timesteps` personalizados só funcionam se o `set_timesteps` daquele scheduler aceitar o argumento (os pipelines verificam a assinatura via `retrieve_timesteps` e lançam `ValueError` caso contrário). Verifique a página de API do scheduler ou a assinatura de `set_timesteps` antes de passá-los.
O exemplo abaixo usa o agendamento [Align Your Steps (AYS)](https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/AlignYourSteps/), que pode gerar uma imagem de alta qualidade em 10 etapas, acelerando significativamente a geração e reduzindo o tempo de computação.
Importe o schedule e passe-o para o argumento `timesteps` no pipeline.
```py
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
from diffusers.schedulers import AysSchedules
sampling_schedule = AysSchedules["StableDiffusionXLTimesteps"]
print(sampling_schedule)
# [999, 845, 730, 587, 443, 310, 193, 116, 53, 13]
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "SG161222/RealVisXL_V4.0",
    dtype=torch.float16,
    device_map="cuda"  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(
  pipeline.scheduler.config, algorithm_type="sde-dpmsolver++"
)
prompt = "A cinematic shot of a cute little rabbit wearing a jacket and doing a thumbs up"
image = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt="",
    timesteps=sampling_schedule,
).images[0]
```
  
    
    Plano de passos de tempo AYS 10 passos
  
  
    
    Agendamento de passos de tempo espaçados linearmente 10 passos
  
  
    
    Agendamento de passos de tempo espaçados linearmente 25 passos
  
Para o redimensionamento de v-prediction/zero-SNR em checkpoints mais antigos, consulte [Checkpoints legados](./legacy_checkpoints#rescaling-schedules).

## Espaçamento de passo de tempo

O espaçamento de timesteps se refere às etapas específicas *t* a serem amostradas do agendamento. O Diffusers fornece três tipos de espaçamento, conforme mostrado abaixo.

| estratégia de espaçamento | cálculo de espaçamento | passos de tempo de exemplo |
|---|---|---|
| `leading` | passos igualmente espaçados | `[900, 800, 700, ..., 100, 0]` |
| `linspace` | inclua o primeiro e o último passos e divida uniformemente os passos intermediários restantes | `[1000, 888.89, 777.78, ..., 111.11, 0]` |
| `trailing` | inclua a última etapa e divida uniformemente as etapas intermediárias restantes, começando pelo final | `[999, 899, 799, 699, 599, 499, 399, 299, 199, 99]` |

Passe a estratégia de espaçamento para o argumento `timestep_spacing` no agendador.

> [!TIP]
> A estratégia `trailing` geralmente produz imagens de maior qualidade, com mais detalhes e em menos etapas, mas a diferença de qualidade não é tão óbvia para valores de etapas mais padrão.

```py
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "SG161222/RealVisXL_V4.0",
    dtype=torch.float16,
    device_map="cuda"  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(
  pipeline.scheduler.config, timestep_spacing="trailing"
)
prompt = "A cinematic shot of a cute little black cat sitting on a pumpkin at night"
image = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt="",
    num_inference_steps=5,
).images[0]
image
```

  
    
    espaçamento final após 5 etapas
  
  
    
    espaçamento à esquerda após 5 etapas
  
## Sigmas

Sigmas é uma medida de quão ruidoso é uma amostra em uma etapa específica, conforme definido pelo agendamento. Ao usar `sigmas` personalizados, os `timesteps` são calculados a partir desses valores em vez da configuração padrão do agendador.

```text
step:   0    1    2    3    4
sigma:  σ0 > σ1 > σ2 > σ3 > σ4 ≈ 0
        high noise  --->  clean sample
```

> [!TIP]
> `sigmas` personalizados só funcionam se o `set_timesteps` daquele scheduler aceitar o argumento (os pipelines verificam a assinatura via `retrieve_timesteps` e lançam `ValueError` caso contrário). Verifique a página de API do scheduler ou a assinatura de `set_timesteps` antes de passá-los.
Passe os sigmas personalizados para o argumento `sigmas` no pipeline. O exemplo abaixo usa os [sigmas](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_utils.py) da agenda AYS de 10 etapas.
```py
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler
from diffusers.schedulers import AysSchedules
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "SG161222/RealVisXL_V4.0",
    dtype=torch.float16,
    device_map="cuda",  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
pipeline.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)
sigmas = AysSchedules["StableDiffusionXLSigmas"]
prompt = "A cinematic shot of a cute little rabbit wearing a jacket and doing a thumbs up"
image = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt="",
    sigmas=sigmas,
).images[0]
```
### Karras sigmas

[Karras sigmas](https://huggingface.co/papers/2206.00364) reamostra o agendamento de ruído para uma amostragem mais eficiente, agrupando os sigmas de forma mais densa no meio da sequência, onde a reconstrução da estrutura é crítica, enquanto usa menos sigmas no início e no final, onde as mudanças de ruído têm menos impacto. Isso pode aumentar o nível de detalhes em uma imagem gerada.

```text
default σ:  *  *  *  *  *  *  *  *     even-ish
Karras σ:   *   * * * * *   *          denser mid, sparser ends
            |---structure---|
```

Defina `use_karras_sigmas=True` no agendador para ativá-lo.

```py
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "SG161222/RealVisXL_V4.0",
    dtype=torch.float16,
    device_map="cuda"  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(
  pipeline.scheduler.config,
  algorithm_type="sde-dpmsolver++",
  use_karras_sigmas=True,
)
prompt = "A cinematic shot of a cute little rabbit wearing a jacket and doing a thumbs up"
image = pipeline(
    prompt=prompt,
    negative_prompt="",
    num_inference_steps=20,
).images[0]
```

  
    
    Karras sigmas habilitado
  
  
    
    Karras sigmas desativados
  
Consulte a [visão geral](../api/schedulers/overview) da API do scheduler para obter a lista de schedulers que suportam Karras sigmas. Ele deve ser usado apenas para modelos treinados com Karras sigmas.

## Próximas etapas

- Leia o artigo [Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed](https://huggingface.co/papers/2305.08891) para mais detalhes sobre o reescalonamento do agendamento de ruído para impor SNR zero.

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	# Agendadores

	Um scheduler informa ao loop de remoção de ruído a quantidade de ruído a ser removida em cada etapa. Diferentes schedulers equilibram velocidade e qualidade.

	Este guia mostra como carregar um scheduler e personalizar seu schedule de timestep, espaçamento e sigmas.

	## Escolhendo um agendador

	Comece do checkpoint padrão. Troque apenas se precisar de um compromisso diferente entre velocidade e qualidade.

	- DPM++ 2M SDE Karras é uma opção versátil e robusta para muitos checkpoints de difusão latente.
	- [TCDScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/tcd#diffusers.TCDScheduler) funciona bem para modelos destilados.
	- Use [FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler) ou [FlowMatchHeunDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_heun_discrete#diffusers.FlowMatchHeunDiscreteScheduler) para modelos FlowMatch (Qwen-Image, Flux e similares).
	- [EulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/euler#diffusers.EulerDiscreteScheduler) ou [EulerAncestralDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/euler_ancestral#diffusers.EulerAncestralDiscreteScheduler) costumam funcionar bem para imagens em estilo anime.
	- [LCMScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/lcm#diffusers.LCMScheduler) com um LCM UNet ou LoRA para geração em poucas etapas, quando o checkpoint for compatível.

	## Carregando agendadores

	> [!TIP]
	> Modelos de flow-matching, como Qwen-Image e Flux, incluem [FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler) como padrão. Mantenha esse scheduler, a menos que esteja experimentando intencionalmente. Substitua com [from_config()](/docs/diffusers/main/pt/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.from_config) apenas quando a substituição for compatível com o checkpoint.

	Schedulers são apenas de configuração e não incluem tensores de pesos. Acesse o atributo `.scheduler` em um pipeline para inspecionar a configuração carregada.

	```py
	import torch
	from diffusers import DiffusionPipeline

	pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
	"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", dtype=torch.float16, device_map="cuda" # or "mps", "xpu", "cpu"
	)
	pipeline.scheduler
	```

	Para trocar os agendadores em um pipeline carregado, use [from_config()](/docs/diffusers/main/pt/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.from_config) com a configuração existente do agendador para que `num_train_timesteps` e os campos relacionados permaneçam alinhados. Para checkpoints de FlowMatch (Qwen-Image, Flux e similares), mantenha [FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler) a menos que você esteja experimentando intencionalmente com um substituto compatível.

	```py
	from diffusers import DPMSolverMultistepScheduler

	pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)
	```

	Você também pode carregar uma configuração de agendador do Hub com [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/pt/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin.from_pretrained) e passá-la para [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/pt/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained) por meio de `scheduler`.

	```py
	from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler

	dpm = DPMSolverMultistepScheduler.from_pretrained(
	"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", subfolder="scheduler"
	)
	pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
	"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
	scheduler=dpm,
	dtype=torch.float16,
	device_map="cuda", # or "mps", "xpu", "cpu"
	)
	pipeline.scheduler
	```

	## Agendamentos de passo

	O timestep ou o agendamento de ruído determina como o ruído é distribuído ao longo do processo de desruidamento. O agendamento pode ser linear ou mais concentrado no início ou no final. Trata-se de uma sequência pré-computada de níveis de ruído gerada a partir da configuração padrão do agendador, mas pode ser personalizada para usar outros agendamentos.

	```text
	linear (even steps) AYS (denser where it matters)
	noise noise
	^ ^
	\| * \| *
	\| * \| *
	\| * \| **
	\| * \| ***
	\| * \| **
	\| * \| *
	\| * \| *
	+-----------------> step +-----------------> step
	```

	> [!TIP]
	> `timesteps` personalizados só funcionam se o `set_timesteps` daquele scheduler aceitar o argumento (os pipelines verificam a assinatura via `retrieve_timesteps` e lançam `ValueError` caso contrário). Verifique a página de API do scheduler ou a assinatura de `set_timesteps` antes de passá-los.

	O exemplo abaixo usa o agendamento [Align Your Steps (AYS)](https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/AlignYourSteps/), que pode gerar uma imagem de alta qualidade em 10 etapas, acelerando significativamente a geração e reduzindo o tempo de computação.

	Importe o schedule e passe-o para o argumento `timesteps` no pipeline.

	```py
	import torch
	from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
	from diffusers.schedulers import AysSchedules

	sampling_schedule = AysSchedules["StableDiffusionXLTimesteps"]
	print(sampling_schedule)
	# [999, 845, 730, 587, 443, 310, 193, 116, 53, 13]

	pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
	"SG161222/RealVisXL_V4.0",
	dtype=torch.float16,
	device_map="cuda" # or "mps", "xpu", "cpu"
	)
	pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(
	pipeline.scheduler.config, algorithm_type="sde-dpmsolver++"
	)

	prompt = "A cinematic shot of a cute little rabbit wearing a jacket and doing a thumbs up"
	image = pipeline(
	prompt=prompt,
	negative_prompt="",
	timesteps=sampling_schedule,
	).images[0]
	```



	Plano de passos de tempo AYS 10 passos



	Agendamento de passos de tempo espaçados linearmente 10 passos



	Agendamento de passos de tempo espaçados linearmente 25 passos


	Para o redimensionamento de v-prediction/zero-SNR em checkpoints mais antigos, consulte [Checkpoints legados](./legacy_checkpoints#rescaling-schedules).

	## Espaçamento de passo de tempo

	O espaçamento de timesteps se refere às etapas específicas t a serem amostradas do agendamento. O Diffusers fornece três tipos de espaçamento, conforme mostrado abaixo.

	\| estratégia de espaçamento \| cálculo de espaçamento \| passos de tempo de exemplo \|
	\|---\|---\|---\|
	\| `leading` \| passos igualmente espaçados \| `[900, 800, 700, ..., 100, 0]` \|
	\| `linspace` \| inclua o primeiro e o último passos e divida uniformemente os passos intermediários restantes \| `[1000, 888.89, 777.78, ..., 111.11, 0]` \|
	\| `trailing` \| inclua a última etapa e divida uniformemente as etapas intermediárias restantes, começando pelo final \| `[999, 899, 799, 699, 599, 499, 399, 299, 199, 99]` \|

	Passe a estratégia de espaçamento para o argumento `timestep_spacing` no agendador.

	> [!TIP]
	> A estratégia `trailing` geralmente produz imagens de maior qualidade, com mais detalhes e em menos etapas, mas a diferença de qualidade não é tão óbvia para valores de etapas mais padrão.

	```py
	import torch
	from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler

	pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
	"SG161222/RealVisXL_V4.0",
	dtype=torch.float16,
	device_map="cuda" # or "mps", "xpu", "cpu"
	)
	pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(
	pipeline.scheduler.config, timestep_spacing="trailing"
	)

	prompt = "A cinematic shot of a cute little black cat sitting on a pumpkin at night"
	image = pipeline(
	prompt=prompt,
	negative_prompt="",
	num_inference_steps=5,
	).images[0]
	image
	```



	espaçamento final após 5 etapas



	espaçamento à esquerda após 5 etapas


	## Sigmas

	Sigmas é uma medida de quão ruidoso é uma amostra em uma etapa específica, conforme definido pelo agendamento. Ao usar `sigmas` personalizados, os `timesteps` são calculados a partir desses valores em vez da configuração padrão do agendador.

	```text
	step: 0 1 2 3 4
	sigma: σ0 > σ1 > σ2 > σ3 > σ4 ≈ 0
	high noise ---> clean sample
	```

	> [!TIP]
	> `sigmas` personalizados só funcionam se o `set_timesteps` daquele scheduler aceitar o argumento (os pipelines verificam a assinatura via `retrieve_timesteps` e lançam `ValueError` caso contrário). Verifique a página de API do scheduler ou a assinatura de `set_timesteps` antes de passá-los.

	Passe os sigmas personalizados para o argumento `sigmas` no pipeline. O exemplo abaixo usa os [sigmas](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_utils.py) da agenda AYS de 10 etapas.

	```py
	import torch
	from diffusers import DiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler
	from diffusers.schedulers import AysSchedules

	pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
	"SG161222/RealVisXL_V4.0",
	dtype=torch.float16,
	device_map="cuda", # or "mps", "xpu", "cpu"
	)
	pipeline.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

	sigmas = AysSchedules["StableDiffusionXLSigmas"]
	prompt = "A cinematic shot of a cute little rabbit wearing a jacket and doing a thumbs up"
	image = pipeline(
	prompt=prompt,
	negative_prompt="",
	sigmas=sigmas,
	).images[0]
	```

	### Karras sigmas

	[Karras sigmas](https://huggingface.co/papers/2206.00364) reamostra o agendamento de ruído para uma amostragem mais eficiente, agrupando os sigmas de forma mais densa no meio da sequência, onde a reconstrução da estrutura é crítica, enquanto usa menos sigmas no início e no final, onde as mudanças de ruído têm menos impacto. Isso pode aumentar o nível de detalhes em uma imagem gerada.

	```text
	default σ: * * * * * * * * even-ish
	Karras σ: * * * * * * * denser mid, sparser ends
	\|---structure---\|
	```

	Defina `use_karras_sigmas=True` no agendador para ativá-lo.

	```py
	import torch
	from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler

	pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
	"SG161222/RealVisXL_V4.0",
	dtype=torch.float16,
	device_map="cuda" # or "mps", "xpu", "cpu"
	)
	pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(
	pipeline.scheduler.config,
	algorithm_type="sde-dpmsolver++",
	use_karras_sigmas=True,
	)

	prompt = "A cinematic shot of a cute little rabbit wearing a jacket and doing a thumbs up"
	image = pipeline(
	prompt=prompt,
	negative_prompt="",
	num_inference_steps=20,
	).images[0]
	```



	Karras sigmas habilitado



	Karras sigmas desativados


	Consulte a [visão geral](../api/schedulers/overview) da API do scheduler para obter a lista de schedulers que suportam Karras sigmas. Ele deve ser usado apenas para modelos treinados com Karras sigmas.

	## Próximas etapas

	- Leia o artigo [Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed](https://huggingface.co/papers/2305.08891) para mais detalhes sobre o reescalonamento do agendamento de ruído para impor SNR zero.