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KDPM2AncestralDiscreteScheduler

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KDPM2AncestralDiscreteScheduler

The KDPM2DiscreteScheduler with ancestral sampling is inspired by the Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models paper, and the scheduler is ported from and created by Katherine Crowson.

원본 코드베이스는 crowsonkb/k-diffusion에서 찾을 수 있습니다.

KDPM2AncestralDiscreteScheduler

class diffusers.KDPM2AncestralDiscreteScheduler

< >

( num_train_timesteps: int = 1000beta_start: float = 0.00085beta_end: float = 0.012beta_schedule: str = 'linear'trained_betas: numpy.ndarray | list[float] | None = Noneuse_karras_sigmas: bool = Falseuse_exponential_sigmas: bool = Falseuse_beta_sigmas: bool = Falseprediction_type: str = 'epsilon'timestep_spacing: str = 'linspace'steps_offset: int = 0 )

매개변수

  • num_train_timesteps (int, 기본값 1000) — 모델을 학습할 때 사용할 diffusion 단계 수입니다.
  • beta_start (float, 기본값 0.00085) — 추론의 시작 beta 값입니다.
  • beta_end (float, 기본값 0.012) — 최종 beta 값입니다.
  • beta_schedule (str, 기본값 "linear") — 모델을 스테핑하기 위한 베타 범위에서 베타 시퀀스로의 매핑인 베타 스케줄입니다. linear 또는 scaled_linear 중 하나를 선택합니다.
  • trained_betas (np.ndarray 또는 list[float], 선택 사항) — beta_start와 beta_end를 우회하여 베타 배열을 생성자에 직접 전달합니다.
  • use_karras_sigmas (bool, 기본값 False) — 샘플링 과정에서 노이즈 스케줄의 단계 크기에 Karras sigmas를 사용할지 여부입니다. True인 경우, sigmas는 노이즈 레벨 {σi}의 시퀀스에 따라 결정됩니다.
  • use_exponential_sigmas (bool, 기본값 False) — 샘플링 과정에서 노이즈 스케줄의 스텝 크기에 지수 시그마를 사용할지 여부.
  • 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, 기본값 "linspace") — timestep을 스케일링하는 방식입니다. 자세한 내용은 공통 확산 노이즈 스케줄 및 샘플 스텝은 결함이 있습니다의 표 2를 참조하십시오.
  • steps_offset (int, 기본값 0) — 일부 모델 계열에서 요구하는 추론 단계에 추가되는 오프셋입니다.

ancestral sampling을 사용하는 KDPM2DiscreteScheduler는 Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models 논문에서 제시된 DPMSolver2와 Algorithm 2에서 영감을 받았습니다.

이 모델은 SchedulerMixin과 ConfigMixin을 상속합니다. 로딩 및 저장과 같은 모든 스케줄러에 대해 라이브러리가 구현하는 일반적 메서드에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

add_noise

< >

( original_samples: Tensornoise: Tensortimesteps: Tensor ) → torch.Tensor

매개변수

  • original_samples (torch.Tensor) — 노이즈가 추가될 원래 샘플입니다.
  • noise (torch.Tensor) — 원본 샘플에 추가할 노이즈 텐서입니다.
  • timesteps (torch.Tensor) — 노이즈를 추가할 타임스텝으로, 스케줄에서 노이즈 레벨을 결정합니다.

반환값

torch.Tensor

timestep 스케줄에 따라 노이즈가 스케일링되어 추가된 노이즈 샘플.

지정된 timesteps의 noise schedule에 따라 원래 샘플에 노이즈를 추가합니다.

index_for_timestep

< >

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

매개변수

  • timestep (float 또는 torch.Tensor) — 스케줄에서 찾을 timestep 값입니다.
  • schedule_timesteps (torch.Tensor, 선택 사항) — 검색할 timestep schedule입니다. None인 경우 self.timesteps를 사용합니다.

반환값

int

스케줄에서 타임스텝의 인덱스입니다. 가장 첫 번째 단계인 경우, 스케줄 중간에서 시작할 때(예: 이미지-투-이미지) 시그마를 건너뛰지 않도록 여러 매치가 존재하면 두 번째 인덱스를 반환합니다.

…

scale_model_input

< >

( sample: Tensortimestep: typing.Union[float, torch.Tensor] ) → torch.Tensor

매개변수

  • sample (torch.Tensor) — 입력 샘플입니다.
  • timestep (float 또는 torch.Tensor) — 확산 체인에서의 현재 timestep입니다.

반환값

torch.Tensor

스케일된 입력 샘플.

현재 timestep에 따라 denoising 모델 입력을 scale해야 하는 scheduler와의 호환성을 보장합니다.

set_begin_index

< >

( begin_index: int = 0 )

매개변수

  • begin_index (int, 기본값 0) — 스케줄러의 시작 인덱스입니다.

… 스케줄러의 시작 인덱스를 설정합니다. 이 함수는 추론 전에 파이프라인에서 실행해야 합니다.

set_timesteps

< >

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

매개변수

  • num_inference_steps (int) — 학습된 모델로 샘플을 생성할 때 사용되는 diffusion 단계 수입니다.
  • device (str 또는 torch.device, 선택 사항) — timesteps를 이동할 대상 device입니다. None인 경우 timesteps는 이동되지 않습니다.
  • num_train_timesteps (int, 선택 사항) — 모델을 학습하는 데 사용되는 확산 단계의 수입니다. None인 경우 self.config.num_train_timesteps가 사용됩니다.

추론 실행 전에 실행할 diffusion chain에 사용할 이산 timesteps를 설정합니다.

단계

< >

( model_output: typing.Union[torch.Tensor, numpy.ndarray]timestep: typing.Union[float, torch.Tensor]sample: typing.Union[torch.Tensor, numpy.ndarray]generator: typing.Optional[torch.Generator] = Nonereturn_dict: bool = True )

매개변수

  • model_output (torch.Tensor 또는 np.ndarray) — 학습된 diffusion 모델의 직접적인 출력입니다.
  • timestep (float 또는 torch.Tensor) — 확산 체인(diffusion chain)의 현재 이산 시간 단계(discrete timestep)입니다.
  • sample (torch.Tensor 또는 np.ndarray) — 확산 과정에 의해 생성된 샘플의 현재 인스턴스입니다.
  • generator (torch.Generator, 선택 사항) — 난수 생성기입니다.
  • return_dict (bool, 기본값 True) — KDPM2AncestralDiscreteSchedulerOutput 또는 tuple을 반환할지 여부.

이전 시간 단계의 샘플을 SDE를 역방향으로 적용하여 예측합니다. 이 함수는 학습된 모델의 출력(대부분 예측된 노이즈)으로부터 확산 과정을 전파합니다.

SchedulerOutput

class diffusers.schedulers.scheduling_utils.SchedulerOutput

< >

( prev_sample: Tensor )

매개변수

  • prev_sample (이미지의 경우 torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 이전 timestep의 계산된 샘플 (x_{t-1}). prev_sample은 denoising 루프에서 다음 모델 입력으로 사용해야 합니다.

스케줄러의 step 함수 출력을 위한 베이스 클래스.

Update on GitHub

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