Hugging Face's logo

Diffusers documentation

EulerAncestralDiscreteScheduler

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).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

EulerAncestralDiscreteScheduler

Euler yöntemi adımlarıyla atal örneklemeyi kullanan bir zamanlayıcı. Bu, çoğu durumda 20-30 adımda iyi çıktılar üretebilen hızlı bir zamanlayıcıdır. Zamanlayıcı, Katherine Crowson'ın orijinal k-diffusion uygulamasına dayanmaktadır.

EulerAncestralDiscreteScheduler

sınıf diffusers.EulerAncestralDiscreteScheduler

< >

( num_train_timesteps: int = 1000beta_start: float = 0.0001beta_end: float = 0.02beta_schedule: str = 'linear'trained_betas: numpy.ndarray | list[float] | None = Noneprediction_type: str = 'epsilon'timestep_spacing: str = 'linspace'steps_offset: int = 0rescale_betas_zero_snr: bool = False )

Parametreler

  • num_train_timesteps (int, varsayılan 1000) — Modelin eğitileceği difüzyon adım sayısı.
  • beta_start (float, varsayılan 0.0001) — Çıkarımın başlangıç beta değeri.
  • beta_end (float, varsayılan 0.02) — Son beta değeri.
  • beta_schedule ("linear", "scaled_linear" veya "squaredcos_cap_v2", varsayılan "linear") — Beta zamanlaması, modelin adım atması için beta aralığını beta dizisine eşleyen bir haritadır. linear, scaled_linear veya squaredcos_cap_v2 seçeneklerinden birini seçin.
  • trained_betas (np.ndarray, isteğe bağlı) — Betalar dizisini doğrudan yapılandırıcıya ileterek beta_start ve beta_end parametrelerini atlayın.
  • prediction_type ("epsilon", "sample", or "v_prediction", defaults to "epsilon", optional) — Prediction type of the scheduler function; can be epsilon (predicts the noise of the diffusion process), sample (directly predicts the noisy sample) or v_prediction` (see section 2.4 of Imagen Video paper).
  • timestep_spacing ("linspace", "leading" veya "trailing", varsayılan "linspace") — Zaman adımlarının ölçeklendirilme biçimi. Daha fazla bilgi için Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed makalesindeki Tablo 2'ye bakın.
  • steps_offset (int, varsayılan 0) — Bazı model ailelerinin gerektirdiği gibi, çıkarım adımlarına eklenen bir ofset.
  • rescale_betas_zero_snr (bool, varsayılan False) — Betalara sıfır son SNR değerine sahip olacak şekilde yeniden ölçeklendirme uygulanıp uygulanmayacağı. Bu, modelin orta parlaklıktaki örneklerle sınırlı kalmak yerine çok parlak ve çok karanlık örnekler üretmesini sağlar. --offset_noise ile gevşek bir şekilde ilişkilidir.

Euler yöntemi adımlarıyla atal örneklemesi.

Bu model SchedulerMixin ve ConfigMixin sınıflarından devralır. Kütüphanenin tüm zamanlayıcılar için yükleme ve kaydetme gibi genel yöntemleri uyguladığı üst sınıf belgelendirmesini kontrol edin.

add_noise

< >

( original_samples: Tensornoise: Tensortimesteps: Tensor ) → torch.Tensor

Parametreler

  • original_samples (torch.Tensor) — Gürültü eklenecek orijinal örnekler.
  • noise (torch.Tensor) — Orijinal örneklerin üzerine eklenecek gürültü tensörü.
  • timesteps (torch.Tensor) — Gürültü eklenmesi gereken zaman adımları, zaman çizelgesinden gürültü seviyesini belirler.

Dönüş değeri

torch.Tensor

Zaman adımı zamanlamasına göre ölçeklendirilen eklenen gürültüye sahip gürültülü örnekler.

Belirtilen zaman adımlarındaki gürültü planına göre orijinal örneklerin gürültü ekleyin.

index_for_timestep

< >

( timestep: typing.Union[float, torch.Tensor]schedule_timesteps: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) → int

Parametreler

  • timestep (float veya torch.Tensor) — Zamanlamada (schedule) bulunacak timestep değeri.
  • schedule_timesteps (torch.Tensor, isteğe bağlı) — Aranacak timestep zaman çizelgesi. None ise self.timesteps kullanılır.

Dönüş değeri

int

Zaman adımı planındaki zaman adımının indeksi. Çok eşleşme varsa, planın ortasından başlanırken bir sigmanın atlanmaması için (örneğin, görüntüden görüntüye) ikinci indeksi döndürür.

Verilen zaman adımının zaman adımı zaman çizelgesindeki indeksini bulun.

scale_model_input

< >

( sample: Tensortimestep: typing.Union[float, torch.Tensor] ) → torch.Tensor

Parametreler

  • sample (torch.Tensor) — Girdi örneği.
  • timestep (float veya torch.Tensor) — Difüzyon zincirindeki mevcut zaman adımı.

Dönüş değeri

torch.Tensor

Ölçeklendirilmiş bir girdi örneği.

Gürültü azaltma modelinin girdisinin, mevcut zaman adımına bağlı olarak ölçeklenmesi gereken zamanlayıcılarla değiştirilebilirliği sağlar. Euler algoritmasıyla eşleşmesi için gürültü azaltma modelinin girdisini (sigma**2 + 1) ** 0.5 ile ölçekler.

set_begin_index

< >

( begin_index: int = 0 )

Parametreler

  • begin_index (int, varsayılan 0) — Zamanlayıcı için başlangıç indeksi.

Zamanlayıcının başlangıç indeksini ayarlar. Bu işlev, çıkarım (inference) öncesinde pipeline'dan çalıştırılmalıdır.

set_timesteps

< >

( num_inference_steps: intdevice: typing.Union[str, torch.device] = None )

Parametreler

  • num_inference_steps (int) — Önceden eğitilmiş bir modelle örnekler oluşturulurken kullanılan difüzyon adım sayısı.
  • device (str veya torch.device, isteğe bağlı) — Adımların (timesteps) taşınacağı cihaz. None ise adımlar taşınmaz.

Difüzyon zinciri için kullanılan ayrık zaman adımlarını ayarlar (çalıştırılmadan önce çıkarım yapılmalıdır).

adım

< >

( model_output: Tensortimestep: typing.Union[float, torch.Tensor]sample: Tensorgenerator: typing.Optional[torch.Generator] = Nonereturn_dict: bool = True ) → EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput or tuple

Parametreler

  • model_output (torch.Tensor) — Öğrenen difüzyon modelinden gelen doğrudan çıktı.
  • timestep (float veya torch.Tensor) — Difüzyon zincirindeki mevcut ayrık zaman adımı.
  • sample (torch.Tensor) — Difüzyon süreci tarafından oluşturulan bir örneğin mevcut bir örneği.
  • generator (torch.Generator, isteğe bağlı) — Rastgele sayı üreteci.
  • return_dict (bool, varsayılan True) — EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput veya tuple döndürülüp döndürülmediğini belirtir.

Dönüş değeri

EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput veya tuple

return_dict True ise, EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput döndürülür, aksi halde bir tuple döndürülür ve bunun ilk öğesi örnek tensörüdür.

Önceki zaman adımındaki örneği SDE'yi tersine çevirerek tahmin edin. Bu işlev, öğrenilen model çıktılarını (en sık tahmin edilen gürültüyü) kullanarak difüzyon sürecini ilerletir.

EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput

sınıf diffusers.schedulers.scheduling_euler_ancestral_discrete.EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput

< >

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

Parametreler

  • prev_sample (görseller için torch.Tensor, şekli (batch_size, num_channels, height, width)) — Önceki zaman adımının hesaplanan örneği (x_{t-1}). prev_sample, gürültü azaltma döngüsünde bir sonraki model girdisi olarak kullanılmalıdır.
  • pred_original_sample (görseller için (batch_size, num_channels, height, width) biçiminde torch.Tensor) — Mevcut zaman adımındaki model çıktısına dayalı olarak tahmin edilen gürültüsü azaltılmış örnek (x_{0}). pred_original_sample, ilerlemeyi önizlemek veya yönlendirme için kullanılabilir.

Zamanlayıcının step işlevi çıktısı için çıktı sınıfı.

Update on GitHub

←EntropyBoundScheduler EulerDiscreteScheduler→