Hugging Face's logo

Diffusers documentation

FlowMatchHeunDiscreteScheduler

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

FlowMatchHeunDiscreteScheduler

FlowMatchHeunDiscreteScheduler основан на сэмплировании flow-matching, представленном в EDM.

FlowMatchHeunDiscreteScheduler

класс diffusers.FlowMatchHeunDiscreteScheduler

< >

( num_train_timesteps: int = 1000shift: float = 1.0 )

Параметры

  • num_train_timesteps (int, по умолчанию 1000) — Количество шагов диффузии для обучения модели.
  • shift (float, по умолчанию 1.0) — Значение сдвига для расписания временных шагов.

Планировщик Хуна.

Эта модель наследуется от SchedulerMixin и ConfigMixin. Общую документацию по методам, которые библиотека реализует для всех планировщиков (например, загрузка и сохранение), см. в документации суперкласса.

index_for_timestep

< >

( timestep: typing.Union[float, torch.FloatTensor]schedule_timesteps: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None ) → int

Параметры

  • timestep (float или torch.FloatTensor) — Значение шага, которое нужно найти в расписании.
  • schedule_timesteps (torch.FloatTensor, необязательный) — Расписание временных шагов, в котором выполняется поиск. Если None, используется self.timesteps.

Возвращает

int

Индекс шага времени в расписании.

Найдите индекс заданного шага времени в расписании шагов времени.

scale_noise

< >

( sample: FloatTensortimestep: typing.Union[float, torch.FloatTensor]noise: FloatTensor ) → torch.FloatTensor

Параметры

  • sample (torch.FloatTensor) — Входной образец.
  • timestep (float или torch.FloatTensor) — Текущий шаг в цепочке диффузии.
  • noise (torch.FloatTensor) — Тензор шума.

Возвращает

torch.FloatTensor

Масштабированный входной образец.

Прямой процесс в flow-matching

set_begin_index

< >

( begin_index: int = 0 )

Параметры

  • begin_index (int, по умолчанию 0) — Начальный индекс для планировщика.

Устанавливает начальный индекс для планировщика. Эта функция должна выполняться из конвейера перед инференсом.

set_timesteps

< >

( num_inference_steps: intdevice: typing.Union[str, torch.device] = None )

Параметры

  • num_inference_steps (int) — Количество шагов диффузии, используемых при генерации образцов с помощью предобученной модели.
  • device (str или torch.device, необязательный) — Устройство, на которое следует переместить шаги. Если None, шаги не перемещаются.

Устанавливает дискретные временные шаги, используемые для цепочки диффузии (выполняется перед инференсом).

шаг

< >

( model_output: FloatTensortimestep: typing.Union[float, torch.FloatTensor]sample: FloatTensors_churn: float = 0.0s_tmin: float = 0.0s_tmax: float = infs_noise: float = 1.0generator: typing.Optional[torch.Generator] = Nonereturn_dict: bool = True ) → FlowMatchHeunDiscreteSchedulerOutput or tuple

Параметры

  • model_output (torch.FloatTensor) — Прямой вывод из обученной диффузионной модели.
  • timestep (float или torch.FloatTensor) — Текущий дискретный шаг в цепочке диффузии.
  • sample (torch.FloatTensor) — Текущий экземпляр сэмпла, созданный процессом диффузии.
  • s_churn (float) — Параметр стохастичности, управляющий количеством шума, добавляемого во время выборки. Большие значения увеличивают случайность.
  • s_tmin (float) — Минимальный порог шага для применения стохастичности. Шум добавляется только к шагам, превышающим это значение.
  • s_tmax (float) — Максимальный порог шага для применения стохастичности. Шум добавляется только к шагам, значения которых меньше этого порога.
  • s_noise (float, по умолчанию 1.0) — Коэффициент масштабирования шума, добавляемого к образцу.
  • generator (torch.Generator, необязательный) — Генератор случайных чисел.
  • return_dict (bool) — Возвращать кортеж FlowMatchHeunDiscreteSchedulerOutput или нет.

Возвращает

FlowMatchHeunDiscreteSchedulerOutput или tuple

Если True для return_dict, возвращается FlowMatchHeunDiscreteSchedulerOutput, иначе возвращается кортеж, первым элементом которого является тензор сэмпла.

Предскажите образец из предыдущего шага времени, обращая SDE. Эта функция распространяет процесс диффузии от выходов обученной модели (чаще всего — предсказанного шума).

Update on GitHub

←FlowMatchEulerDiscreteScheduler HeliosDMDScheduler→