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FlowMatchHeun离散调度器
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FlowMatchHeun离散调度器
FlowMatchHeunDiscreteScheduler 基于 EDM 中引入的流匹配采样。
FlowMatchHeun离散调度器
class diffusers.FlowMatchHeunDiscreteScheduler
< 源 >( num_train_timesteps: int = 1000 shift: float = 1.0 )
参数
- num_train_timesteps (
int, 默认为 1000) — 训练模型所需的扩散步数。 - timestep_spacing (
str, 默认为"linspace") — 时间步的缩放方式。有关更多信息，请参阅 Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed 的表 2。 - shift (
float, 默认为 1.0) — 时间步调度器的偏移值。
Heun 调度器。
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（例如加载和保存）实现的通用方法。
scale_noise
< 源 >( sample: FloatTensor timestep: typing.Union[float, torch.FloatTensor] noise: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None ) → torch.FloatTensor
流匹配中的前向过程
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
< 源 >( num_inference_steps: int device: typing.Union[str, torch.device] = None )
设置用于扩散链的离散时间步（在推理之前运行）。
步骤
< 源 >( model_output: FloatTensor timestep: typing.Union[float, torch.FloatTensor] sample: FloatTensor 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 ) → FlowMatchHeunDiscreteSchedulerOutput 或 tuple
参数
- model_output (
torch.FloatTensor) — 学习到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.FloatTensor) — 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, 默认为 1.0) — 添加到样本的噪声的缩放因子。 - generator (
torch.Generator, 可选) — 随机数生成器。 - return_dict (
bool) — 是否返回FlowMatchHeunDiscreteSchedulerOutput元组。
返回
FlowMatchHeunDiscreteSchedulerOutput 或 tuple
如果 return_dict 为 True，则返回 FlowMatchHeunDiscreteSchedulerOutput，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。