Hugging Face's logo

Diffusers documentation

IPNDMScheduler

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

IPNDMScheduler

IPNDMScheduler, dördüncü dereceden İyileştirilmiş Sahte Doğrusal Çok Adımlı zamanlayıcıdır. Orijinal uygulama crowsonkb/v-diffusion-pytorch adresinde bulunabilir.

IPNDMScheduler

sınıf diffusers.IPNDMScheduler

< >

( num_train_timesteps: int = 1000trained_betas: numpy.ndarray | list[float] | None = None )

Parametreler

  • num_train_timesteps (int, varsayılan 1000) — Modelin eğitileceği difüzyon adım sayısı.
  • trained_betas (np.ndarray veya List[float], isteğe bağlı) — beta_start ve beta_end parametrelerini atlamak için beta dizisini doğrudan yapılandırıcıya iletin.

Dördüncü dereceden İyileştirilmiş Sahte Doğrusal Çok Adımlı zamanlayıcı.

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

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: Tensor*args**kwargs ) → torch.Tensor

Parametreler

  • sample (torch.Tensor) — Girdi örneği.

Dönüş değeri

torch.Tensor

Ölçeklendirilmiş bir girdi örneği.

Gürültüden arındırma modelinin girdisinin mevcut zaman adımına bağlı olarak ölçeklenmesi gereken zamanlayıcılarla değiştirilebilirliği sağlar.

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, NoneType] = 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[int, torch.Tensor]sample: Tensorreturn_dict: bool = True ) → SchedulerOutput or tuple

Parametreler

  • model_output (torch.Tensor) — Öğrenen difüzyon modelinden gelen doğrudan çıktı.
  • timestep (int veya torch.Tensor) — Difüzyon zincirindeki mevcut ayrık zaman adımı.
  • sample (torch.Tensor) — Difüzyon süreci tarafından oluşturulan bir örneğin mevcut bir örneği.
  • return_dict (bool) — SchedulerOutput veya tuple döndürülüp döndürülmediğini belirtir.

Dönüş değeri

SchedulerOutput veya tuple

return_dict True ise SchedulerOutput döndürülür, aksi halde ilk öğesi örnek tensörü olan bir tuple döndürülür.

Önceki zaman adımındaki örneği SDE'yi tersine çevirerek tahmin edin. Bu fonksiyon, örneği doğrusal çok adımlı yöntemle ilerletir. Çözümü yaklaşık olarak bulmak için ileri yönde çok sayıda geçiş yapar.

SchedulerOutput

sınıf diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput

< >

( prev_sample: Tensor )

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.

Bir zamanlayıcının step işlevinin çıktısı için temel sınıf.

Update on GitHub

←HeunDiscreteScheduler KDPM2AncestralDiscreteScheduler→