パラメータ

• num_train_timesteps (int、デフォルトは 1000) — モデルを学習するための拡散ステップ数。
• beta_start (float、デフォルトは 0.0001) — 推論の初期 beta 値です。
• beta_end (float、デフォルト値は0.02) — 最終的なbeta値です。
• beta_schedule（"linear"、"scaled_linear"、"squaredcos_cap_v2"、または "sigmoid"。デフォルトは "linear"）— ベータスケジュールです。ベータの範囲を、モデルをステップするためのベータの列にマッピングします。
• trained_betas (np.ndarray, 省略可) — beta_start と beta_end を使用せずに、コンストラクタに直接渡すベータの配列です。
• variance_type（"fixed_small"、"fixed_small_log"、"fixed_large"、"fixed_large_log"、"learned"、または "learned_range"。デフォルトは "fixed_small"）— ノイズをデノイズされたサンプルに追加する際に、分散をクリップします。
• 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。
• prediction_type ("epsilon", "sample", or "v_prediction", defaults to "epsilon") — 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、デフォルトは0.995) — 動的閾値化手法の比率。thresholding=Trueの場合にのみ有効です。
• sample_max_value (float, デフォルトは 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 ("linspace", "leading", or "trailing", 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.
• steps_offset (int、デフォルトは 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。
• 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。

パラメータ

• prev_sample（画像の場合、torch.Tensor、形状 (batch_size, num_channels, height, width)） — 前のタイムステップの計算済みサンプル (x_{t-1})。prev_sample は、デノイジングループにおける次のモデル入力として使用します。
• pred_original_sample（画像の場合、torch.Tensor、形状 (batch_size, num_channels, height, width)） — 現在のタイムステップにおけるモデルの出力に基づいて予測された、ノイズ除去済みのサンプル (x_{0}) です。 pred_original_sample は、進捗のプレビューやガイダンスに使用できます。