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欧拉祖先离散调度器

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EulerAncestralDiscreteScheduler

一个使用欧拉方法步骤的祖先采样调度器。这是一个快速调度器，通常可以在 20-30 步内生成良好的输出。该调度器基于由 Katherine Crowson 开发的原始 k-diffusion 实现。

EulerAncestralDiscreteScheduler

class diffusers.EulerAncestralDiscreteScheduler

< >

( num_train_timesteps: int = 1000 beta_start: float = 0.0001 beta_end: float = 0.02 beta_schedule: str = 'linear' trained_betas: Union = None prediction_type: str = 'epsilon' timestep_spacing: str = 'linspace' steps_offset: int = 0 rescale_betas_zero_snr: bool = False )

参数

  • num_train_timesteps (int, 默认为 1000) — 模型训练的扩散步数。
  • beta_start (float, 默认为 0.0001) — 推理的起始 beta 值。
  • beta_end (float, 默认为 0.02) — 最终的 beta 值。
  • beta_schedule (str, 默认为 "linear") — beta 调度，将 beta 范围映射到模型步进的一系列 beta。可以选择 linear 或 scaled_linear。
  • trained_betas (np.ndarray, 可选) — 直接将一系列 betas 传递给构造函数以绕过 beta_start 和 beta_end。
  • prediction_type (str, 默认为 epsilon, 可选) — 调度函数的预测类型；可以是 epsilon（预测扩散过程的噪声）、sample（直接预测有噪声的样本）或 v_prediction（参见 Imagen Video 论文的第 2.4 节）。
  • timestep_spacing (str, 默认为 "linspace") — 时间步长的缩放方式。有关更多信息，请参阅 常见扩散噪声调度和样本步骤存在缺陷 的表 2。
  • steps_offset (int, 默认为 0) — 添加到推理步骤的偏移量，某些模型家族需要此偏移量。
  • rescale_betas_zero_snr (bool, 默认为 False) — 是否将 betas 重新缩放为具有零终端 SNR。这使模型能够生成非常亮和暗的样本，而不是将其限制在中等亮度的样本上。与 --offset_noise 松散相关。

使用欧拉方法步进的祖先采样。

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

scale_model_input

< >

( sample: 张量 timestep: 联合类型 )

参数

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

返回值

torch.Tensor

经过缩放的输入样本。

确保与需要根据当前时间步对降噪模型输入进行缩放的调度器互换。 根据欧拉算法将降噪模型输入按 (sigma**2 + 1) ** 0.5 进行缩放。

set_begin_index

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( begin_index: int = 0 )

参数

  • begin_index (int) — 调度器的开始索引。

设置调度器的开始索引。 此函数应在推断之前从管道运行。

set_timesteps

< >

( num_inference_steps: int device: Union = 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) — 要将时间步移动到的设备。 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（在推断之前运行）。

step

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( model_output: Tensor timestep: Union sample: Tensor generator: Optional = None return_dict: bool = True ) → EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput 或 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) — 扩散过程生成的样本的当前实例。
  • generator (torch.Generator, 可选) — 随机数生成器。
  • return_dict (bool) — 是否返回一个 EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput 或元组。

返回值

EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput 或 tuple

如果 return_dict 为 True，则返回 EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput，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 来预测前一个时间步的样本。此函数从学习模型输出（通常是预测的噪声）传播扩散过程。

EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput

class diffusers.schedulers.scheduling_euler_ancestral_discrete.EulerAncestralDiscreteSchedulerOutput

< >

( prev_sample: Tensor pred_original_sample: Optional = None )

参数

  • prev_sample (torch.Tensor 形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的图像) — 计算出的前一个时间步的样本 (x_{t-1})。prev_sample 应该用作去噪循环中的下一个模型输入。
  • pred_original_sample (torch.Tensor 形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的图像) — 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。

调度程序的 step 函数输出的输出类。

< > 在 GitHub 上更新

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