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 0.012) — 最終的な beta 値。
• beta_schedule (str、デフォルトは "linear") — ベータスケジュールです。ベータの範囲から、モデルのステップ処理に使用するベータのシーケンスへのマッピングを指定します。linear または scaled_linear から選択してください。
• trained_betas (np.ndarray または list[float]、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ことができます。
• use_karras_sigmas (bool、デフォルトは False) — サンプリング処理中のノイズスケジュールにおけるステップサイズに Karras sigmas を使用するかどうか。True の場合、ノイズレベルの列 {σi} に基づいて sigmas が決定されます。
• use_exponential_sigmas (bool、デフォルトは False) — サンプリングプロセス中のノイズスケジュールにおけるステップサイズに、指数関数的なシグマを使用するかどうかを指定します。
• use_beta_sigmas (bool, defaults to False) — Whether to use beta sigmas for step sizes in the noise schedule during the sampling process. Refer to Beta Sampling is All You Need for more information.
• prediction_type (str, 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).
• timestep_spacing (str, defaults to "linspace") — 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。

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。