Hugging Face 的 LOGO

Diffusers 文档

KDPM2DiscreteScheduler

Hugging Face's logo
加入 Hugging Face 社区

并获得增强的文档体验

开始使用

KDPM2DiscreteScheduler

KDPM2DiscreteScheduler 的灵感来源于《Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models》论文，该调度器由Katherine Crowson移植并创建。

原始代码库可在 crowsonkb/k-diffusion 找到。

KDPM2DiscreteScheduler

class diffusers.KDPM2DiscreteScheduler

 < >

( num_train_timesteps: int = 1000 beta_start: float = 0.00085 beta_end: float = 0.012 beta_schedule: str = 'linear' trained_betas: typing.Union[numpy.ndarray, typing.List[float], NoneType] = None use_karras_sigmas: typing.Optional[bool] = False use_exponential_sigmas: typing.Optional[bool] = False use_beta_sigmas: typing.Optional[bool] = False prediction_type: str = 'epsilon' timestep_spacing: str = 'linspace' steps_offset: int = 0 )

参数

  • num_train_timesteps (int, 默认为 1000) — 训练模型的扩散步数。
  • beta_start (float, 默认为 0.00085) — 推理的起始 beta 值。
  • beta_end (float, 默认为 0.012) — 最终 beta 值。
  • beta_schedule (str, 默认为 "linear") — Beta 调度器，一个将 beta 范围映射到用于模型步进的 beta 序列。可选择 linear 或 scaled_linear。
  • trained_betas (np.ndarray, 可选) — 直接向构造函数传递 beta 数组以绕过 beta_start 和 beta_end。
  • use_karras_sigmas (bool, 可选, 默认为 False) — 在采样过程中，是否在噪声调度中使用 Karras sigma 作为步长。如果为 True，则 sigma 根据噪声级别序列 {σi} 确定。
  • use_exponential_sigmas (bool, 可选, 默认为 False) — 在采样过程中，是否在噪声调度中使用指数 sigma 作为步长。
  • use_beta_sigmas (bool, 可选, 默认为 False) — 在采样过程中，是否在噪声调度中使用 beta sigma 作为步长。更多信息请参阅《Beta Sampling is All You Need》。
  • prediction_type (str, 默认为 epsilon, 可选) — 调度器函数的预测类型；可以是 epsilon（预测扩散过程的噪声）、sample（直接预测带噪声的样本）或 v_prediction（参见 Imagen Video 论文的 2.4 节）。
  • timestep_spacing (str, 默认为 "linspace") — 时间步长的缩放方式。更多信息请参阅《Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed》论文的表 2。
  • steps_offset (int, 默认为 0) — 添加到推理步数的偏移量，某些模型系列需要此参数。

KDPM2DiscreteScheduler 的灵感来源于 DPMSolver2 和《Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models》论文中的算法 2。

该模型继承自 SchedulerMixin 和 ConfigMixin。有关库为所有调度器（如加载和保存）实现的通用方法，请查阅超类文档。

scale_model_input

 < >

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

参数

  • sample (torch.Tensor) — 输入样本。
  • timestep (int, 可选) — 扩散链中的当前时间步。

返回

torch.Tensor

一个缩放后的输入样本。

确保与需要根据当前时间步缩放去噪模型输入的调度器互换使用。

set_begin_index

 < >

( begin_index: int = 0 )

参数

  • begin_index (int) — 调度器的起始索引。

设置调度器的起始索引。此函数应在推理之前从管道中运行。

set_timesteps

 < >

( num_inference_steps: int device: typing.Union[str, torch.device] = None num_train_timesteps: typing.Optional[int] = None )

参数

  • num_inference_steps (int) — 使用预训练模型生成样本时使用的扩散步数。
  • device (str 或 torch.device, 可选) — 时间步长应移动到的设备。如果为 None，则时间步长不会移动。

设置用于扩散链的离散时间步（在推理之前运行）。

步骤

 < >

( model_output: typing.Union[torch.Tensor, numpy.ndarray] timestep: typing.Union[float, torch.Tensor] sample: typing.Union[torch.Tensor, numpy.ndarray] return_dict: bool = True ) → KDPM2DiscreteSchedulerOutput 或 tuple

参数

  • model_output (torch.Tensor) — 来自学习扩散模型的直接输出。
  • timestep (float) — 扩散链中的当前离散时间步。
  • sample (torch.Tensor) — 扩散过程创建的当前样本实例。
  • return_dict (bool) — 是否返回 KDPM2DiscreteSchedulerOutput 或元组。

返回

KDPM2DiscreteSchedulerOutput 或 tuple

如果 return_dict 为 True，则返回 KDPM2DiscreteSchedulerOutput，否则返回一个元组，其中第一个元素是样本张量。

通过逆转 SDE 预测前一个时间步的样本。此函数从学习到的模型输出（通常是预测的噪声）传播扩散过程。

SchedulerOutput

class diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput

 < >

( prev_sample: Tensor )

参数

  • prev_sample (torch.Tensor, 形状为图像的 (batch_size, num_channels, height, width)) — 上一个时间步的计算样本 (x_{t-1})。prev_sample 应作为去噪循环中的下一个模型输入。

调度器 step 函数输出的基类。

< > 在 GitHub 上更新

←KDPM2AncestralDiscreteScheduler LCMScheduler→