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 ("linear"、"scaled_linear"、"squaredcos_cap_v2"、または "exp"、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マッピングを指定します。linear、scaled_linear、squaredcos_cap_v2、または exp 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 ("epsilon", "sample", or "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).
• clip_sample (bool、デフォルトは True) — 数値の安定性を確保するために、予測されたサンプルをクリップします。
• clip_sample_range (float、デフォルト値は 1.0) — サンプルクリッピングの最大振幅です。clip_sample=True の場合のみ有効です。
• 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.
• timestep_spacing ("linspace", "leading", or "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.
• 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。

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。