# DDIMInverseScheduler

`DDIMInverseScheduler` est le planificateur inversé issu de [Denoising Diffusion Implicit Models](https://huggingface.co/papers/2010.02502) (DDIM) de Jiaming Song, Chenlin Meng et Stefano Ermon. L’implémentation s’appuie principalement sur la définition de l’inversion DDIM issue de [Null-text Inversion for Editing Real Images using Guided Diffusion Models](https://huggingface.co/papers/2211.09794).

## DDIMInverseScheduler[[diffusers.DDIMInverseScheduler]]

#### diffusers.DDIMInverseScheduler[[diffusers.DDIMInverseScheduler]]

```python
diffusers.DDIMInverseScheduler(num_train_timesteps: int = 1000, beta_start: float = 0.0001, beta_end: float = 0.02, beta_schedule: typing.Literal['linear', 'scaled_linear', 'squaredcos_cap_v2'] = 'linear', trained_betas: numpy.ndarray | list[float] | None = None, clip_sample: bool = True, set_alpha_to_one: bool = True, steps_offset: int = 0, prediction_type: typing.Literal['epsilon', 'sample', 'v_prediction'] = 'epsilon', clip_sample_range: float = 1.0, timestep_spacing: typing.Literal['leading', 'trailing'] = 'leading', rescale_betas_zero_snr: bool = False, **kwargs)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ddim_inverse.py#L138)

**Paramètres :**

num_train_timesteps (`int`, par défaut 1000) : Le nombre d'étapes de diffusion pour entraîner le modèle.

beta_start (`float`, par défaut 0.0001) : valeur initiale de `beta` pour l'inférence.

beta_end (`float`, par défaut 0.02) : La valeur finale de `beta`.

beta_schedule (`str`, par défaut `"linear"`) : Le planning des bêtas, une correspondance entre une plage de bêtas et une séquence de bêtas pour faire avancer le modèle. Choisissez parmi `linear`, `scaled_linear` ou `squaredcos_cap_v2`.

trained_betas (`np.ndarray`, *facultatif*) : Passez un tableau de bêtas directement au constructeur pour contourner `beta_start` et `beta_end`.

clip_sample (`bool`, par défaut `True`) : Applique un seuil à l'échantillon prédit pour la stabilité numérique.

clip_sample_range (`float`, par défaut 1.0) : L'amplitude maximale pour le rognage des échantillons. Valable uniquement lorsque `clip_sample=True`.

set_alpha_to_one (`bool`, par défaut `True`) : Chaque étape de diffusion utilise la valeur du produit des alphas à cette étape et à l'étape précédente. Pour l'étape finale, il n'y a pas d'alpha précédent. Lorsque cette option est `True`, le produit des alphas précédents est fixé à 0, sinon il utilise la valeur de l'alpha à l'étape `num_train_timesteps - 1`.

steps_offset (`int`, valeur par défaut 0) : Un décalage ajouté aux étapes d'inférence, tel que requis par certaines familles de modèles.

prediction_type (`str`, defaults to `epsilon`, *optional*) : Prediction type of the scheduler function; can be `epsilon` (predicts the noise of the diffusion process), `sample` (directly predicts the noisy sample`) or `v_prediction` (see section 2.4 of [Imagen Video](https://huggingface.co/papers/2210.02303) paper).

timestep_spacing (`str`, par défaut `"leading"`) : La méthode de mise à l'échelle des timesteps. Consultez le tableau 2 de [Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed](https://huggingface.co/papers/2305.08891) pour plus d'informations.

rescale_betas_zero_snr (`bool`, par défaut `False`) : Indique s'il faut rééchelonner les bêtas pour obtenir un SNR terminal nul. Cela permet au modèle de générer des échantillons très clairs et très sombres, au lieu de se limiter à des échantillons de luminosité moyenne. Lié de manière lâche à [`--offset_noise`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/74fd735eb073eb1d774b1ab4154a0876eb82f055/examples/dreambooth/train_dreambooth.py#L506).

`DDIMInverseScheduler` est le planificateur inverse de [DDIMScheduler](/docs/diffusers/main/fr/api/schedulers/ddim#diffusers.DDIMScheduler).

Ce modèle hérite de [SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/fr/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin) et [ConfigMixin](/docs/diffusers/main/fr/api/configuration#diffusers.ConfigMixin). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous les planificateurs, telles que le chargement et l'enregistrement.

#### scale_model_input[[diffusers.DDIMInverseScheduler.scale_model_input]]

```python
scale_model_input(sample: Tensor, timestep: int | None = None)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ddim_inverse.py#L250)

**Paramètres :**

sample (`torch.Tensor`) : L'échantillon d'entrée.

timestep (`int`, *facultatif*) : L'étape temporelle actuelle dans la chaîne de diffusion.

**Retourne :** `torch.Tensor`

Un échantillon d'entrée mis à l'échelle.

Assure l'interchangeabilité avec les planificateurs qui doivent mettre à l'échelle l'entrée du modèle de débruitage en fonction de l'étape temporelle actuelle.

#### set_timesteps[[diffusers.DDIMInverseScheduler.set_timesteps]]

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

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ddim_inverse.py#L267)

**Paramètres :**

num_inference_steps (`int`) : Le nombre d'étapes de diffusion utilisées lors de la génération d'échantillons avec un modèle pré-entraîné.

device (`str` ou `torch.device`, *facultatif*) : L'appareil vers lequel les timesteps doivent être déplacés. Si `None`, les timesteps ne sont pas déplacés.

Définit les pas de temps discrets utilisés pour la chaîne de diffusion (à exécuter avant l'inférence).

#### étape[[diffusers.DDIMInverseScheduler.step]]

```python
step(model_output: Tensor, timestep: int, sample: Tensor, return_dict: bool = True)
```

[Source](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_ddim_inverse.py#L311)

**Paramètres :**

model_output (`torch.Tensor`) : La sortie directe du modèle de diffusion appris.

timestep (`int`) : L'étape discrète actuelle dans la chaîne de diffusion.

sample (`torch.Tensor`) : Une instance actuelle d'un échantillon créé par le processus de diffusion.

return_dict (`bool`, *facultatif*, par défaut `True`) : Indique s'il faut retourner un `~schedulers.scheduling_ddim_inverse.DDIMInverseSchedulerOutput` ou un `tuple`.

**Retourne :** `~schedulers.scheduling_ddim_inverse.DDIMInverseSchedulerOutput` ou `tuple`

Si `True`, `~schedulers.scheduling_ddim_inverse.DDIMInverseSchedulerOutput` est retourné, sinon un tuple est retourné dont le premier élément est le tenseur d'échantillon.

Prédit l'échantillon de l'étape temporelle précédente en inversant l'EDS. Cette fonction propage le processus de diffusion à partir des sorties du modèle appris (le plus souvent le bruit prédit).