パラメータ

• num_train_timesteps (int、デフォルト値は 1000) — モデルを学習するための拡散ステップ数。
• beta_start (float、デフォルト値は 0.00085) — 推論の開始時の beta 値。
• beta_end (float、デフォルト値は 0.0120) — 最終的な beta 値。
• beta_schedule (str、デフォルトは "scaled_linear") — ベータスケジュールです。モデルのステップ処理において、ベータの範囲からベータのシーケンスへの変換を定義します。linear、scaled_linear、または squaredcos_cap_v2 から選択してください。
• trained_betas (np.ndarray, 省略可) — beta_start と beta_end をバイパスして、ベータの配列を直接コンストラクタに渡す場合に使用します。
• clip_sample (bool、デフォルトは True) — 数値の安定性を確保するために、予測されたサンプルをクリップします。
• clip_sample_range (float、デフォルト値は 1.0) — サンプルクリッピングの最大振幅です。clip_sample=True の場合のみ有効です。
• set_alpha_to_one (bool、デフォルトはTrue) — 各拡散ステップでは、そのステップと直前のステップのアルファの積の値が使用されます。最終ステップでは直前のアルファが存在しません。このオプションがTrueの場合、直前のアルファの積は1に固定され、それ以外の場合はステップ0のアルファの値が使用されます。
• steps_offset (int、デフォルト値は 0)— 一部のモデルファミリーで必要とされる、推論ステップに追加されるオフセットです。
• prediction_type (str, defaults to epsilon, optional) — Prediction type of the scheduler function; can be epsilon (predicts the noise of the diffusion process), sample (directly predicts the noisy sample) or v_prediction` (see section 2.4 of Imagen Video paper).
• thresholding (bool、デフォルトは False) — 「動的閾値処理」メソッドを使用するかどうか。Stable Diffusion などの潜在空間拡散モデルには不向きです。
• dynamic_thresholding_ratio (float、デフォルト値は 0.995) — 動的閾値化手法の比率。thresholding=True の場合のみ有効です。
• sample_max_value (float、デフォルト値は 1.0) — 動的閾値処理の閾値です。thresholding=True の場合のみ有効です。
• timestep_spacing (str, defaults to "leading") — The way the timesteps should be scaled. Refer to Table 2 of the Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed for more information.
• rescale_betas_zero_snr (bool、デフォルトは False) — betas を再スケーリングして、終端 SNR をゼロにするかどうかを指定します。これにより、モデルは中間の明るさに限定されず、非常に明るく暗いサンプルを生成できるようになります。--offset_noise とゆるく関連しています。
• snr_shift_scale (float、デフォルト値は 3.0) — SNR のシフトスケール。