Hugging Face's logo

Diffusers documentation

HeliosDMDScheduler

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.43.0).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

HeliosDMDScheduler

HeliosDMDScheduler основан на пирамидальном сэмплировании flow-matching, представленном в Helios.

HeliosDMDScheduler

класс diffusers.HeliosDMDScheduler

< >

( num_train_timesteps: int = 1000shift: float = 1.0stages: int = 3stage_range: list = [0, 0.3333333333333333, 0.6666666666666666, 1]gamma: float = 0.3333333333333333prediction_type: str = 'flow_prediction'use_flow_sigmas: bool = Trueuse_dynamic_shifting: bool = Falsetime_shift_type: typing.Literal['exponential', 'linear'] = 'linear' )

init_sigmas

< >

( )

инициализировать глобальные шаги и сигмы

init_sigmas_for_each_stage

< >

( )

Инициализация шагов времени для каждого этапа

set_begin_index

< >

( begin_index: int = 0 )

Параметры

  • begin_index (int) — Начальный индекс для планировщика.

Устанавливает начальный индекс для планировщика. Эта функция должна выполняться из конвейера перед инференсом.

set_timesteps

< >

( num_inference_steps: intstage_index: int | None = Nonedevice: typing.Union[str, torch.device] = Nonesigmas: bool | None = Nonemu: bool | None = Noneis_amplify_first_chunk: bool = False )

Настройка шагов и сигм для каждого этапа

time_shift

< >

( mu: floatsigma: floatt: Tensor ) → torch.Tensor

Параметры

  • mu (float) — Параметр mu для сдвига времени.
  • sigma (float) — Параметр sigma для сдвига времени.
  • t (torch.Tensor) — Входные временные шаги.

Возвращает

torch.Tensor

Сдвинутые по времени шаги.

Примените сдвиг по времени к сигмам.

scheduling_helios_dmd

Update on GitHub

←FlowMatchHeunDiscreteScheduler HeliosScheduler→