# LMSDiscreteScheduler

`LMSDiscreteScheduler` は、離散ベータスケジュール用の線形多ステップスケジューラーです。このスケジューラーは [Katherine Crowson](https://github.com/crowsonkb/) 氏によって移植・作成され、元の実装は [crowsonkb/k-diffusion](https://github.com/crowsonkb/k-diffusion/blob/481677d114f6ea445aa009cf5bd7a9cdee909e47/k_diffusion/sampling.py#L181) で確認できます。

## LMSDiscreteScheduler[[diffusers.LMSDiscreteScheduler]]

#### diffusers.LMSDiscreteScheduler[[diffusers.LMSDiscreteScheduler]]

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

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/utils/dummy_torch_and_scipy_objects.py#L5)

## LMSDiscreteSchedulerOutput[[diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput]]

#### diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput[[diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput]]

```python
diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput(prev_sample: Tensor, pred_original_sample: typing.Optional[torch.Tensor] = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_lms_discrete.py#L34)

**パラメータ:**

prev_sample (`torch.Tensor`、画像の場合は `(batch_size, num_channels, height, width)` の形状) : 前のタイムステップの計算済みサンプル `(x_{t-1})`。`prev_sample` は、デノイジングループの次のモデル入力として使用する必要があります。

pred_original_sample (`torch.Tensor`、画像の場合は形状 `(batch_size, num_channels, height, width)`) : 現在のタイムステップにおけるモデルの出力に基づいて予測された、ノイズ除去されたサンプル `(x_{0})`。`pred_original_sample` は、進捗のプレビューやガイダンスに使用できます。

スケジューラの`step`関数の出力用のクラス。