# CosineDPMSolverMultistepScheduler

[CosineDPMSolverMultistepScheduler](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/cosine_dpm#diffusers.CosineDPMSolverMultistepScheduler) adalah varian dari [DPMSolverMultistepScheduler](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/multistep_dpm_solver#diffusers.DPMSolverMultistepScheduler) dengan jadwal kosinus, yang diusulkan oleh Nichol dan Dhariwal (2021). Scheduler ini digunakan dalam makalah [Stable Audio Open](https://huggingface.co/papers/2407.14358) dan basis kode [Stability-AI/stable-audio-tool](https://github.com/Stability-AI/stable-audio-tools).

Scheduler ini disumbangkan oleh [Yoach Lacombe](https://huggingface.co/ylacombe).

## CosineDPMSolverMultistepScheduler[[diffusers.CosineDPMSolverMultistepScheduler]]

#### diffusers.CosineDPMSolverMultistepScheduler[[diffusers.CosineDPMSolverMultistepScheduler]]

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

[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/dummy_torch_and_torchsde_objects.py#L5)

## 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)
```

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

**Parameter:**

prev_sample (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, height, width)` untuk gambar) : Sampel `(x_{t-1})` yang dihitung dari timestep sebelumnya. `prev_sample` harus digunakan sebagai input model berikutnya dalam loop denoising.

Kelas dasar untuk keluaran dari fungsi `step` sebuah scheduler.