Diffusers documentation
LMSDiscreteScheduler
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개요BlockRefinementSchedulerCMStochasticIterativeSchedulerCogVideoXDDIMSchedulerCogVideoXDPMSchedulerConsistencyDecoderSchedulerCosineDPMSolverMultistepSchedulerDDIMInverseSchedulerDDIMSchedulerDDPMSchedulerDEISMultistepSchedulerDiscreteDDIMSchedulerDPMSolverMultistepInverseDPMSolverMultistepSchedulerDPMSolverSDESchedulerDPMSolverSinglestepSchedulerEDMDPMSolverMultistepSchedulerEDMEulerSchedulerEntropyBoundSchedulerEulerAncestralDiscreteSchedulerEulerDiscreteSchedulerFlowMapEulerDiscreteSchedulerFlowMatchEulerDiscreteSchedulerFlowMatchHeunDiscreteSchedulerHeliosDMDSchedulerHeliosSchedulerHeunDiscreteSchedulerIPNDMSchedulerKDPM2AncestralDiscreteSchedulerKDPM2DiscreteSchedulerLCMSchedulerLMSDiscreteSchedulerMiniMaxH3SchedulerPiflowSchedulerPNDMSchedulerRePaintSchedulerRFD4ProteinaSchedulerScoreSdeVeSchedulerTCDSchedulerUniPCMultistepSchedulerVQDiffusionScheduler
내부 클래스
LMSDiscreteScheduler
LMSDiscreteScheduler는 이산 베타 스케줄을 위한 선형 다단계 스케줄러입니다. 이 스케줄러는 Katherine Crowson이 작성하여 이식된 것이며, 원래 구현은 crowsonkb/k-diffusion에서 찾을 수 있습니다.
LMSDiscreteScheduler
LMSDiscreteSchedulerOutput
class diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteSchedulerOutput
< source >( prev_sample: Tensorpred_original_sample: typing.Optional[torch.Tensor] = None )
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. - pred_original_sample (
torch.Tensor, 이미지인 경우 shape(batch_size, num_channels, height, width)) — 현재 timestep의 모델 출력에 기반한 예측된 디노이즈 샘플(x_{0}).pred_original_sample은 진행 상황 미리보기 또는 가이던스에 사용할 수 있습니다.
스케줄러의 step 함수 출력을 위한 출력 클래스입니다.