Diffusers documentation
DDIMInverseScheduler
DDIMInverseScheduler
DDIMInverseScheduler هو المجدول المعكوس من Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) بواسطة Jiaming Song و Chenlin Meng و Stefano Ermon.
يعتمد التنفيذ بشكل كبير على تعريف عكس DDIM من Null-text Inversion for Editing Real Images using Guided Diffusion Models.
DDIMInverseScheduler
فئة diffusers.DDIMInverseScheduler
< source >( num_train_timesteps: int = 1000beta_start: float = 0.0001beta_end: float = 0.02beta_schedule: typing.Literal['linear', 'scaled_linear', 'squaredcos_cap_v2'] = 'linear'trained_betas: numpy.ndarray | list[float] | None = Noneclip_sample: bool = Trueset_alpha_to_one: bool = Truesteps_offset: int = 0prediction_type: typing.Literal['epsilon', 'sample', 'v_prediction'] = 'epsilon'clip_sample_range: float = 1.0timestep_spacing: typing.Literal['leading', 'trailing'] = 'leading'rescale_betas_zero_snr: bool = False**kwargs )
المعاملات
- num_train_timesteps (
int، القيمة الافتراضية 1000) — عدد خطوات الانتشار لتدريب النموذج. - beta_start (
float، القيمة الافتراضية 0.0001) — قيمةbetaالابتدائية للاستدلال. - beta_end (
float، القيمة الافتراضية 0.02) — قيمةbetaالنهائية. - beta_schedule (
str، القيمة الافتراضية"linear") — جدول بيتا، وهو إسناد من نطاق بيتا إلى تسلسل من قيم بيتا لتخطي النموذج. اختر من بينlinearأوscaled_linearأوsquaredcos_cap_v2. - trained_betas (
np.ndarray، اختياري) — مرر مصفوفة من قيم بيتا مباشرةً إلى منشئ الكائن لتجاوزbeta_startوbeta_end. - clip_sample (
bool، القيمة الافتراضيةTrue) — يقوم بقص العينة المتوقعة من أجل الاستقرار العددي. - clip_sample_range (
float، القيمة الافتراضية 1.0) — الحد الأقصى لشدة قص العينات. صالح فقط عندما يكونclip_sample=True. - set_alpha_to_one (
bool، القيمة الافتراضيةTrue) — يستخدم كل خطوة من خطوات الانتشار قيمة حاصل ضرب الألفا في تلك الخطوة وفي الخطوة السابقة. لا توجد ألفا سابقة للخطوة الأخيرة. عند تعيين هذا الخيار إلىTrueيتم تثبيت حاصل ضرب الألفا السابقة عند 0، وإلا فإنه يستخدم قيمة الألفا في الخطوةnum_train_timesteps - 1. - steps_offset (
int، القيمة الافتراضية 0) — إزاحة تُضاف إلى خطوات الاستدلال، كما تتطلبها بعض عائلات النماذج. - prediction_type (
str, defaults toepsilon, optional) — Prediction type of the scheduler function; can beepsilon(predicts the noise of the diffusion process),sample(directly predicts the noisy sample) orv_prediction` (see section 2.4 of Imagen Video paper). - timestep_spacing (
str، القيمة الافتراضية"leading") — طريقة توسيع خطوات الزمن. راجع الجدول 2 في جداول ضوضاء الانتشار الشائعة وخطوات العينات معيبة لمزيد من المعلومات. - rescale_betas_zero_snr (
bool، القيمة الافتراضيةFalse) — ما إذا كان يجب إعادة مقياس معاملات بيتا (betas) بحيث تكون نسبة الإشارة إلى الضوضاء النهائية (terminal SNR) صفرًا. يتيح هذا للنموذج توليد عينات ساطعة جدًا ومظلمة جدًا بدلاً من تقييده بتوليد عينات بإضاءة متوسطة. يرتبط ارتباطًا فضفاضًا بـ--offset_noise.
DDIMInverseScheduler هو المجدول العكسي لـ DDIMScheduler.
يرث هذا النموذج من SchedulerMixin و ConfigMixin. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع مجدوليات الوقت مثل التحميل والحفظ.
scale_model_input
< source >( sample: Tensortimestep: int | None = None ) → torch.Tensor
يضمن قابلية الاستبدال مع المجدولات التي تحتاج إلى تحجيم مدخلات نموذج إزالة الضوضاء اعتمادًا على خطوة الزمن الحالية.
set_timesteps
< source >( num_inference_steps: intdevice: typing.Union[str, torch.device, NoneType] = None )
يحدد الخطوات الزمنية المنفصلة المستخدمة لسلسلة الانتشار (لتُنفَّذ قبل الاستدلال).
خطوة
< source >( model_output: Tensortimestep: intsample: Tensorreturn_dict: bool = True ) → ~schedulers.scheduling_ddim_inverse.DDIMInverseSchedulerOutput or tuple
المعاملات
- model_output (
torch.Tensor) — المخرجات المباشرة من نموذج الانتشار المُتعلَّم. - timestep (
int) — خطوة الزمن المنفصلة الحالية في سلسلة الانتشار. - sample (
torch.Tensor) — نسخة حالية من العينة التي أنشأها عملية الانتشار. - return_dict (
bool، اختياري، القيمة الافتراضيةTrue) — ما إذا كان يجب إرجاع~schedulers.scheduling_ddim_inverse.DDIMInverseSchedulerOutputأوtuple.
يعيد
~schedulers.scheduling_ddim_inverse.DDIMInverseSchedulerOutput أو tuple
If return_dict is True, ~schedulers.scheduling_ddim_inverse.DDIMInverseSchedulerOutput is
returned, otherwise a tuple is returned where the first element is the sample tensor.
تنبّأ بالعيّنة من الخطوة الزمنية السابقة عن طريق عكس عملية المعادلة التفاضلية العشوائية (SDE). تنقل هذه الدالة عملية الانتشار من مخرجات النموذج المُتعلَّم (والتي تكون في الغالب الضوضاء المتنبَّأ بها).