Hugging Face's logo

Diffusers documentation

LMSDiscreteScheduler

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

LMSDiscreteScheduler

LMSDiscreteScheduler — это линейный многошаговый планировщик для дискретных бета-расписаний. Планировщик перенесён и создан Katherine Crowson, оригинальная реализация доступна по адресу crowsonkb/k-diffusion.

LMSDiscreteScheduler

класс diffusers.LMSDiscreteScheduler

< >

( *args**kwargs )

LMSDiscreteSchedulerOutput

класс diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput

< >

( prev_sample: Tensorpred_original_sample: typing.Optional[torch.Tensor] = None )

Параметры

  • prev_sample (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, height, width) для изображений) — Вычисленная выборка (x_{t-1}) предыдущего шага. prev_sample следует использовать как следующий вход модели в цикле шумоподавления.
  • pred_original_sample (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, height, width) для изображений) — Прогнозируемый денойзированный образец (x_{0}) на основе вывода модели на текущем шаге времени. pred_original_sample можно использовать для предпросмотра прогресса или для направленного генерирования.

Класс результата для вывода функции step планировщика.

Update on GitHub

←LCMScheduler MiniMaxH3Scheduler→