Diffusers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

LMSDiscreteScheduler

LMSDiscreteScheduler는 이산 베타 스케줄을 위한 선형 다단계 스케줄러입니다. 이 스케줄러는 Katherine Crowson이 작성하여 이식된 것이며, 원래 구현은 crowsonkb/k-diffusion에서 찾을 수 있습니다.

LMSDiscreteScheduler

클래스 diffusers.LMSDiscreteScheduler

< source >

( *args**kwargs )

LMSDiscreteSchedulerOutput

class diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput

< source >

( prev_sample: Tensorpred_original_sample: typing.Optional[torch.Tensor] = None )

매개변수

prev_sample (이미지의 경우 torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 이전 timestep의 계산된 샘플 (x_{t-1}). prev_sample은 denoising 루프에서 다음 모델 입력으로 사용해야 합니다.
pred_original_sample (torch.Tensor, 이미지인 경우 shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 현재 timestep의 모델 출력에 기반한 예측된 디노이즈 샘플 (x_{0}). pred_original_sample은 진행 상황 미리보기 또는 가이던스에 사용할 수 있습니다.

스케줄러의 step 함수 출력을 위한 출력 클래스입니다.

Update on GitHub

←LCMScheduler MiniMaxH3Scheduler→