# LMSDiscreteScheduler

`LMSDiscreteScheduler`는 이산 베타 스케줄을 위한 선형 다단계 스케줄러입니다. 이 스케줄러는 [Katherine Crowson](https://github.com/crowsonkb/)이 작성하여 이식된 것이며, 원래 구현은 [crowsonkb/k-diffusion](https://github.com/crowsonkb/k-diffusion/blob/481677d114f6ea445aa009cf5bd7a9cdee909e47/k_diffusion/sampling.py#L181)에서 찾을 수 있습니다.

## LMSDiscreteScheduler[[diffusers.LMSDiscreteScheduler]]

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

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

[소스](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)
```

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

**매개변수:**

prev_sample (`torch.Tensor`, 이미지인 경우 shape는 `(batch_size, num_channels, height, width)`) : 이전 timestep의 계산된 샘플 `(x_{t-1})`. `prev_sample`은 denoising 루프에서 다음 모델 입력으로 사용해야 합니다.

pred_original_sample (`torch.Tensor`, 이미지인 경우 shape는 `(batch_size, num_channels, height, width)`) : 현재 timestep의 모델 출력에 기반한 예측된 노이즈 제거 샘플 `(x_{0})`. `pred_original_sample`은 진행 상황 미리보기 또는 가이던스에 사용할 수 있습니다.

스케줄러의 `step` 함수 출력을 위한 출력 클래스입니다.