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 0.0001) — 推論の開始時の beta 値。
• beta_end (float、デフォルト値は 0.02) — 最終的な beta 値。
• beta_schedule (Literal["linear", "scaled_linear", "squaredcos_cap_v2"]、デフォルトは "linear") — ベータスケジュールです。モデルのステップ処理において、ベータの範囲からベータのシーケンスへの変換を定義します。"linear"、"scaled_linear"、または "squaredcos_cap_v2" から選択してください。
• trained_betas (np.ndarray, 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場合に使用します。
• prediction_type (Literal["epsilon", "sample", "v_prediction"], defaults to "epsilon", optional) — 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).
• interpolation_type (Literal["linear", "log_linear"]、デフォルトは "linear"、任意) — スケジューラのデノイジングステップにおける中間シグマを計算するための補間タイプです。"linear" または "log_linear" のいずれかである必要があります。
• use_karras_sigmas (bool、任意、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、sigmas はノイズレベルの列 {σi} に基づいて決定されます。
• use_exponential_sigmas (bool、任意、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、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, optional, 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.
• sigma_min (float, 任意) — ノイズスケジュールの最小 sigma 値です。指定しない場合、スケジュールの最後の sigma がデフォルトとして使用されます。
• sigma_max (float, 任意) — ノイズスケジュールにおけるシグマの最大値です。指定しない場合、スケジュールの最初のシグマがデフォルトとして使用されます。
• timestep_spacing (Literal["linspace", "leading", "trailing"], 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.
• timestep_type (Literal["discrete", "continuous"]、デフォルトは "discrete") — 使用するタイムステップの種類です。"discrete" または "continuous" を指定できます。
• 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。
• rescale_betas_zero_snr (bool、デフォルトは False) — betas を再スケーリングして、終端 SNR をゼロにするかどうかを指定します。これにより、モデルは中間の明るさに限定されず、非常に明るく暗いサンプルを生成できるようになります。--offset_noise とゆるく関連しています。
• final_sigmas_type (Literal["zero", "sigma_min"]、デフォルトは "zero") — 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最終的なsigma値。"sigma_min"の場合、最終的なsigmaは学習スケジュールの最後のsigmaと同じになります。"zero"の場合、最終的なsigmaは0に設定されます。

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。
• pred_original_sample（画像の場合、torch.Tensor、形状 (batch_size, num_channels, height, width)） — 現在のタイムステップにおけるモデルの出力に基づいて予測された、ノイズ除去済みのサンプル (x_{0}) です。 pred_original_sample は、進捗のプレビューやガイダンスに使用できます。