# HeliosScheduler

`HeliosScheduler`, [Helios](https://huggingface.co/papers) makalesinde tanıtılan piramidal akış eşleştirme örneklemesine dayanmaktadır.

## HeliosScheduler[[diffusers.HeliosScheduler]]

#### diffusers.HeliosScheduler[[diffusers.HeliosScheduler]]

```python
diffusers.HeliosScheduler(num_train_timesteps: int = 1000, shift: float = 1.0, stages: int = 3, stage_range: list = [0, 0.3333333333333333, 0.6666666666666666, 1], gamma: float = 0.3333333333333333, thresholding: bool = False, prediction_type: str = 'flow_prediction', solver_order: int = 2, predict_x0: bool = True, solver_type: str = 'bh2', lower_order_final: bool = True, disable_corrector: list = [], solver_p: SchedulerMixin = None, use_flow_sigmas: bool = True, scheduler_type: str = 'unipc', use_dynamic_shifting: bool = False, time_shift_type: typing.Literal['exponential', 'linear'] = 'exponential')
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_helios.py#L35)

#### convert_model_output[[diffusers.HeliosScheduler.convert_model_output]]

```python
convert_model_output(model_output: Tensor, *args, sample: Tensor = None, sigma: Tensor = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_helios.py#L371)

**Parametreler:**

model_output (`torch.Tensor`) : Öğrenen difüzyon modelinden gelen doğrudan çıktı.

timestep (`int`) : Difüzyon zincirindeki mevcut ayrık zaman adımı.

sample (`torch.Tensor`) : Difüzyon süreci tarafından oluşturulan bir örneğin mevcut bir örneği.

sigma (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Gürültü zamanlamasındaki mevcut adımın sigma değeri.

**Dönüş:** `torch.Tensor`

Dönüştürülen model çıktısı.

Model çıktısını UniPC algoritmasının gerektirdiği ilgili tipe dönüştürün.

#### init_sigmas[[diffusers.HeliosScheduler.init_sigmas]]

```python
init_sigmas()
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_helios.py#L90)

global timesteps ve sigmas değerlerini başlatın

#### init_sigmas_for_each_stage[[diffusers.HeliosScheduler.init_sigmas_for_each_stage]]

```python
init_sigmas_for_each_stage()
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_helios.py#L108)

Her aşama için zaman adımlarını başlatın

#### multistep_uni_c_bh_update[[diffusers.HeliosScheduler.multistep_uni_c_bh_update]]

```python
multistep_uni_c_bh_update(this_model_output: Tensor, *args, last_sample: Tensor = None, this_sample: Tensor = None, order: int = None, sigma_before: Tensor = None, sigma: Tensor = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_helios.py#L591)

**Parametreler:**

this_model_output (`torch.Tensor`) : `x_t` konumundaki model çıktıları.

this_timestep (`int`) : Güncel zaman adımı `t`.

last_sample (`torch.Tensor`) : Son tahminci `x_{t-1}`'den önceki üretilmiş örnek.

this_sample (`torch.Tensor`) : Son tahmin edici `x_{t}`'den sonra üretilen örnek.

order (`int`) : Bu adımda UniC-p'nin `p` değeri. Etkin doğruluk derecesi `order + 1` olmalıdır.

sigma_before (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Gürültü zamanlamasındaki bir önceki adımın sigma değeri.

sigma (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Gürültü zamanlamasındaki mevcut adımın sigma değeri.

**Dönüş:** `torch.Tensor`

Güncel zaman adımındaki düzeltilmiş örnek tensörü.

UniC (B(h) sürümü) için bir adım.

#### multistep_uni_p_bh_update[[diffusers.HeliosScheduler.multistep_uni_p_bh_update]]

```python
multistep_uni_p_bh_update(model_output: Tensor, *args, sample: Tensor = None, order: int = None, sigma: Tensor = None, sigma_next: Tensor = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_helios.py#L453)

**Parametreler:**

model_output (`torch.Tensor`) : Öğrenen difüzyon modelinin mevcut zaman adımındaki doğrudan çıktısı.

prev_timestep (`int`) : Difüzyon zincirindeki bir önceki ayrık zaman adımı.

sample (`torch.Tensor`) : Difüzyon süreci tarafından oluşturulan bir örneğin mevcut bir örneği.

order (`int`) : Bu zaman adımında UniP'in derecesi (UniPC-p'deki *p*'ye karşılık gelir).

sigma (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Gürültü zamanlamasındaki mevcut adımın sigma değeri.

sigma_next (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : Gürültü zamanlamasındaki bir sonraki adımın sigma değeri.

**Dönüş:** `torch.Tensor`

Önceki zaman adımındaki örnek tensör.

UniP (B(h) sürümü) için bir adım. Alternatif olarak, `self.solver_p` belirtilirse kullanılır.

#### set_begin_index[[diffusers.HeliosScheduler.set_begin_index]]

```python
set_begin_index(begin_index: int = 0)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_helios.py#L182)

**Parametreler:**

begin_index (`int`) : Zamanlayıcı için başlangıç indeksi.

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

#### set_timesteps[[diffusers.HeliosScheduler.set_timesteps]]

```python
set_timesteps(num_inference_steps: int, stage_index: int | None = None, device: typing.Union[str, torch.device] = None, sigmas: bool | None = None, mu: bool | None = None, is_amplify_first_chunk: bool = False)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_helios.py#L195)

Her aşama için timesteps ve sigmas değerlerini ayarlama

#### time_shift[[diffusers.HeliosScheduler.time_shift]]

```python
time_shift(mu: float, sigma: float, t: Tensor)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/schedulers/scheduling_helios.py#L259)

**Parametreler:**

mu (`float`) : Zaman kaydırması için mu parametresi.

sigma (`float`) : Zaman kaydırması için sigma parametresi.

t (`torch.Tensor`) : Girdi zaman adımları.

**Dönüş:** `torch.Tensor`

Zaman kaydırılmış zaman adımları.

Sigmalara zaman kaydırma uygulayın.

scheduling_helios