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EDMEulerScheduler

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EDMEulerScheduler

Karras 等人在 Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models 论文中提出的 Euler scheduler 的 Karras 公式（算法 2）。这是一个快速的 scheduler，通常可以在 20-30 步内生成良好的输出。该 scheduler 基于 k-diffusion 的原始实现，由 Katherine Crowson 提供。

EDMEulerScheduler

class diffusers.EDMEulerScheduler

< >

( sigma_min: float = 0.002 sigma_max: float = 80.0 sigma_data: float = 0.5 sigma_schedule: str = 'karras' num_train_timesteps: int = 1000 prediction_type: str = 'epsilon' rho: float = 7.0 )

参数

  • sigma_min (float, 可选，默认为 0.002) — sigma 计划中的最小噪声幅度。这在 EDM 论文 [1] 中设置为 0.002；合理的范围是 [0, 10]。
  • sigma_max (float, 可选，默认为 80.0) — sigma 计划中的最大噪声幅度。这在 EDM 论文 [1] 中设置为 80.0；合理的范围是 [0.2, 80.0]。
  • sigma_data (float, optional, defaults to 0.5) — 数据分布的标准差。在 EDM 论文 [1] 中设置为 0.5。
  • sigma_schedule (str, optional, defaults to karras) — 用于计算 sigmas 的 Sigma 时间表。默认情况下，我们使用 EDM 论文中介绍的时间表 (https://arxiv.org/abs/2206.00364)。另一个可接受的值是 “exponential”。指数时间表被纳入到这个模型中：https://huggingface.co/stabilityai/cosxl。
  • num_train_timesteps (int, defaults to 1000) — 用于训练模型的扩散步骤的数量。
  • prediction_type (str, defaults to epsilon, optional) — 调度器函数的预测类型；可以是 epsilon (预测扩散过程的噪声), sample (直接预测噪声样本) 或 v_prediction (参见 Imagen Video 论文的 2.4 节)。
  • rho (float, optional, defaults to 7.0) — 用于计算 Karras sigma 时间表的 rho 参数，在 EDM 论文 [1] 中设置为 7.0。

实现了 Karras 等人在 2022 年 [1] 中提出的 EDM 公式中的 Euler 调度器。

[1] Karras, Tero, et al. “Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models.” https://arxiv.org/abs/2206.00364

此模型继承自 SchedulerMixin 和 ConfigMixin。查看超类文档以了解库为所有调度器实现的通用方法，例如加载和保存。

scale_model_input

< >

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

参数

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

Returns

torch.Tensor

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具有互换性。 将去噪模型输入按 (sigma**2 + 1) ** 0.5 缩放以匹配 Euler 算法。

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运行。

set_timesteps

< >

( num_inference_steps: int device: typing.Union[str, torch.device] = 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骤数。
  • device (str or torch.device, optional) — 时间步应移动到的设备。如果为 None，则时间步不会移动。

设置用于扩散链的离散时间步（在推理之前运行）。

step

< >

( model_output: Tensor timestep: typing.Union[float, torch.Tensor] sample: Tensor s_churn: float = 0.0 s_tmin: float = 0.0 s_tmax: float = inf s_noise: float = 1.0 generator: typing.Optional[torch._C.Generator] = None return_dict: bool = True ) → ~schedulers.scheduling_euler_discrete.EDMEulerSchedulerOutput or tuple

参数

  • model_output (torch.Tensor) — 来自学习的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) — 由扩散过程创建的样本的当前实例。
  • s_churn (float) —
  • s_tmin (float) —
  • s_tmax (float) —
  • s_noise (float, defaults to 1.0) — 添加到样本的噪声的缩放因子。
  • generator (torch.Generator, optional) — 随机数生成器。
  • return_dict (bool) — 是否返回 ~schedulers.scheduling_euler_discrete.EDMEulerSchedulerOutput 或元组。

Returns

~schedulers.scheduling_euler_discrete.EDMEulerSchedulerOutput or tuple

如果 return_dict 为 True，则返回 ~schedulers.scheduling_euler_discrete.EDMEulerSchedulerOutput，否则返回一个元组，其中第一个元素是样本张量。

通过反转 SDE，从上一个时间步预测样本。此函数从学习的模型输出（通常是预测的噪声）传播扩散过程。

EDMEulerSchedulerOutput

class diffusers.schedulers.scheduling_edm_euler.EDMEulerSchedulerOutput

< >

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

参数

  • prev_sample (torch.Tensor of shape (batch_size, num_channels, height, width) for images) — 上一个时间步的计算样本 (x_{t-1})。 prev_sample 应在去噪循环中用作下一个模型输入。
  • pred_original_sample (形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 torch.Tensor，用于图像) — 基于当前时间步的模型输出，预测的去噪样本 (x_{0})。 pred_original_sample 可用于预览进度或进行引导。

调度器的 step 函数输出的输出类。

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