Diffusers documentation
ConsistencyDecoderScheduler
ConsistencyDecoderScheduler
このスケジューラーはConsistencyDecoderPipelineの一部であり、DALL-E 3で導入されました。
元のコードベースはopenai/consistency_modelsで確認できます。
ConsistencyDecoderScheduler
class diffusers.schedulers.ConsistencyDecoderScheduler
< source >( num_train_timesteps: int = 1024sigma_data: float = 0.5 )
Stable Diffusionのパイプラインで使用されるconsistency decoder用のスケジューラーです。
このスケジューラーは、潜在表現を画像にデコードするために、consistency modelsを用いた2段階のデノイジングプロセスを実装しています。
このモデルは SchedulerMixin および ConfigMixin を継承しています。読み込みや保存など、ライブラリがすべてのスケジューラに対して実装している汎用的なメソッドについては、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
scale_model_input
< source >( sample: Tensortimestep: int | None = None ) → torch.Tensor
現在のタイムステップに応じて、デノイジングモデルの入力をスケーリングする必要があるスケジューラーとの相互運用性を保証します。
ステップ
< source >( model_output: Tensortimestep: typing.Union[float, torch.Tensor]sample: Tensorgenerator: typing.Optional[torch.Generator] = Nonereturn_dict: bool = True ) → ConsistencyDecoderSchedulerOutput or tuple
パラメータ
- model_output (
torch.Tensor) — 学習済み拡散モデルからの直接の出力です。 - timestep (
floatまたはtorch.Tensor) — 拡散チェーンにおける現在のタイムステップ。 - sample (
torch.Tensor) — 拡散プロセスによって生成されたサンプルの現在のインスタンス。 - generator (
torch.Generator、任意) — 再現性を確保するための乱数生成器です。 - return_dict (
bool、任意、デフォルトはTrue) —ConsistencyDecoderSchedulerOutputを返すか、tupleを返すかを指定します。
戻り値
ConsistencyDecoderSchedulerOutput または tuple
return_dict が True の場合、ConsistencyDecoderSchedulerOutput が返され、それ以外の場合は、最初の要素がサンプルテンソルであるタプルが返されます。
前のタイムステップのサンプルを、SDEを逆方向に適用することで予測します。この関数は、学習済みモデルの出力（多くの場合、予測されたノイズ）から拡散過程を伝播させます。