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 (v0.42.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

HeliosDMDScheduler

HeliosDMDScheduler, Helios makalesinde tanıtılan piramidal akış eşleştirme örneklemesine dayanmaktadır.

HeliosDMDScheduler

sınıf 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

< >

( )

global timesteps ve sigmas değerlerini başlatın

init_sigmas_for_each_stage

< >

( )

Her aşama için zaman adımlarını başlatın

set_begin_index

< >

( begin_index: int = 0 )

Parametreler

  • begin_index (int) — Zamanlayıcı için başlangıç indeksi.

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

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 )

Her aşama için timesteps ve sigmas değerlerini ayarlama

time_shift

< >

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

Parametreler

  • mu (float) — Zaman kaydırması için mu parametresi.
  • sigma (float) — Zaman kaydırması için sigma parametresi.
  • t (torch.Tensor) — Girdi zaman adımları.

Dönüş değeri

torch.Tensor

Zaman kaydırılmış zaman adımları.

Sigmalara zaman kaydırma uygulayın.

scheduling_helios_dmd

Update on GitHub

←FlowMatchHeunDiscreteScheduler HeliosScheduler→