# DPMSolverSDEScheduler

El `DPMSolverSDEScheduler` se inspira en el muestreador estocástico del artículo [Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models](https://huggingface.co/papers/2206.00364), y el programador fue portado y creado por [Katherine Crowson](https://github.com/crowsonkb/).

## DPMSolverSDEScheduler[[diffusers.DPMSolverSDEScheduler]]

#### diffusers.DPMSolverSDEScheduler[[diffusers.DPMSolverSDEScheduler]]

```python
diffusers.DPMSolverSDEScheduler(*args, **kwargs)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/dummy_torch_and_torchsde_objects.py#L20)

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

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

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

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_utils.py#L66)

**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.