パラメータ

• sigma_min (float, 任意、デフォルト値は 0.002) — sigma スケジュールにおける最小ノイズ強度です。EDM 論文 [1] では 0.002 に設定されており、適切な範囲は [0, 10] です。
• sigma_max (float, 任意、デフォルト値は 80.0) — sigma スケジュールにおけるノイズの最大振幅です。EDM 論文 [1] では 80.0 に設定されており、適切な範囲は [0.2, 80.0] です。
• sigma_data (float、任意、デフォルト値は 0.5) — データ分布の標準偏差です。EDM の論文 [1] では 0.5 に設定されています。
• sigma_schedule (str、任意、デフォルトは karras) — sigmas を計算するための Sigma スケジュールです。デフォルトでは、EDM 論文 (https://huggingface.co/papers/2206.00364) で提案されたスケジュールを使用します。その他の有効な値は “exponential” です。この指数関数スケジュールは、以下のモデルに組み込まれています: https://huggingface.co/stabilityai/cosxl。
• 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。
• prediction_type (str, 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).
• rho (float, 任意、デフォルト値は 7.0) — Karras シグマスケジュールにおける rho パラメータです。EDM 論文 [1] では 7.0 に設定されていました。
• solver_order (int、デフォルトは 2) — 1、2、または 3 を指定できる DPMSolver のオーダーです。ガイド付きサンプリングには solver_order=2、無条件サンプリングには solver_order=3 の使用を推奨します。
• thresholding (bool、デフォルトは False) — 「動的閾値処理」メソッドを使用するかどうか。Stable Diffusion などの潜在空間拡散モデルには不向きです。
• dynamic_thresholding_ratio (float、デフォルト値は 0.995) — 動的閾値化手法の比率。thresholding=True の場合のみ有効です。
• sample_max_value (float、デフォルト値は 1.0) — 動的閾値処理の閾値です。thresholding=True かつ algorithm_type="dpmsolver++" の場合にのみ有効です。
• algorithm_type (str、デフォルトは dpmsolver++) — ソルバーのアルゴリズムタイプです。dpmsolver++ または sde-dpmsolver++ を指定できます。dpmsolver++ タイプは、DPMSolver++ 論文に記述されているアルゴリズムを実装しています。Stable Diffusion におけるガイド付きサンプリングのような用途では、dpmsolver++ または sde-dpmsolver++ を solver_order=2 と組み合わせて使用することを推奨します。
• solver_type (str、デフォルトは midpoint) — 2 次ソルバーのソルバータイプです。midpoint または heun を指定できます。ソルバータイプはサンプルの品質にわずかな影響を与えますが、ステップ数が少ない場合に特に顕著です。midpoint ソルバーの使用を推奨します。
• lower_order_final (bool、デフォルトは True) — 最終ステップで低次数のソルバーを使用するかどうか。推論ステップ数が 15 未満の場合のみ有効です。ステップ数が 15 未満、特に 10 以下の場合は、DPMSolver のサンプリングを安定させることができます。
• euler_at_final (bool、デフォルトは False) — 最終ステップでオイラー法を使用するかどうかを指定します。数値的安定性とディテールの豊かさのトレードオフです。推論ステップ数が少ない場合、DPMSolver の SDE 変種のサンプリングを安定化させることができますが、場合によってはぼやけの原因となる可能性があります。
• final_sigmas_type (str、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 値です。"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。