Hugging Face's logo

Diffusers documentation

RFD4ProteinaScheduler

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

RFD4ProteinaScheduler

RFD4ProteinaScheduler là trình lấy mẫu flow có điểm theo thời gian được điều chỉnh lại của RFD4-Proteína cho một chế độ. Pipeline sử dụng hai instance, một cho backbone (bb_ca, tọa độ tính bằng nanomet) và một cho các latent cục bộ theo từng token (local_latents), mỗi instance có lịch trình thời gian, lịch trình nhiễu và việc điều chỉnh lại riêng. Xem RFD4ProteinaPipeline để biết vòng lặp lấy mẫu.

RFD4ProteinaScheduler

lớp diffusers.RFD4ProteinaScheduler

< >

( schedule_mode: strnoise_mode: strtsr_k: floattsr_sigma: floattail_steps: int = 10tail_step_multiplier: int = 2t_lim_ode: float = 0.95t_lim_ode_below: float = 0.02 )

Tham số

  • schedule_mode (str) — Khoảng cách giữa các thời điểm của nhiễu và dữ liệu: "log" hoặc "power".
  • noise_mode (str) — Hình dạng của nhiễu được tiêm vào cửa sổ ngẫu nhiên: "1/t" hoặc "tan".
  • tsr_k (float) — Nhiệt độ lấy mẫu thấp đến mức nào; giá trị cao hơn nghĩa là thấp hơn.
  • tsr_sigma (float) — Tốc độ đạt đến nhiệt độ thấp; giá trị cao hơn thì nhanh hơn.
  • tail_steps (int, mặc định là 10) — Số lượng khoảng cuối cùng có độ mịn hơn phần còn lại theo hệ số tail_step_multiplier.
  • tail_step_multiplier (int, mặc định là 2) — Mức độ chi tiết của các khoảng cuối cùng.
  • t_lim_ode (float, mặc định là 0.95) — Trên ngưỡng thời gian này, bước là tất định.
  • t_lim_ode_below (float, mặc định là 0.02) — Dưới ngưỡng thời gian này, bước là tất định.

Trình lấy mẫu luồng được điều chỉnh lại theo điểm thời gian cho một chế độ của RFD4-Proteína.

Pipeline tích hợp hai phương thức, phần backbone và các biến tiềm năng cục bộ theo từng token, mỗi phương thức có một trình lập lịch riêng. Chúng khác nhau về lịch trình thời gian, lịch trình nhiễu và việc chuẩn hóa lại.

Gọi set_timesteps trước khi lấy mẫu. Thời gian tăng dần từ nhiễu về phía dữ liệu sạch. Một trình lập lịch sẽ theo dõi khoảng thời gian hiện tại và không nên được dùng chung cho các lần tạo đồng thời.

set_timesteps

< >

( num_inference_steps: intdevice: typing.Union[str, torch.device, NoneType] = Nonestart_time: float | None = None )

Tham số

  • num_inference_steps (int) — Số lượng khoảng tích phân.
  • device (str hoặc torch.device, tùy chọn) — Thiết bị cho timesteps. Độ dài khoảng cách và hệ số nhiễu được giữ trên CPU.
  • start_time (float, tùy chọn) — Thời gian bắt đầu khuếch tán một phần trong [0, 1). Bỏ qua để tạo toàn bộ.

Giải quyết lịch trình và đặt lại con trỏ tích hợp.

add_noise

< >

( original_samples: Tensornoise: Tensortimesteps: typing.Union[float, torch.Tensor] )

Tham số

  • original_samples (torch.Tensor) — Trạng thái sạch (batch, tokens, D).
  • noise (torch.Tensor) — Nhiễu có cùng hình dạng, được người gọi tạo ra.
  • timesteps (float hoặc torch.Tensor) — Thời gian trong [0, 1), một số vô hướng hoặc (batch,).

Mẫu biên phía trước (1 - t) * noise + t * clean.

bước

< >

( model_output: Tensortimestep: Tensorsample: Tensoremit_mask: Tensorgenerator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonereturn_dict: bool = True ) → RFD4ProteinaSchedulerOutput or tuple

Tham số

  • model_output (torch.Tensor) — Tốc độ dự đoán, có hình dạng giống sample.
  • timestep (torch.Tensor) — Phần tử tiếp theo của timesteps. Các bước không theo thứ tự sẽ bị từ chối.
  • sample (torch.Tensor) — Trạng thái hiện tại (B, N, D).
  • emit_mask (torch.Tensor) — Boolean (B, N), true cho các token được cập nhật (không phải ngữ cảnh hoặc padding).
  • generator (torch.Generator hoặc list[torch.Generator], tuỳ chọn) — Bộ sinh cho một hàng duy nhất hoặc các bộ sinh riêng biệt cho từng hàng trong batch. Nếu bỏ qua, hệ thống sẽ sử dụng luồng toàn cục.
  • return_dict (bool, mặc định là True) — Trả về RFD4ProteinaSchedulerOutput; nếu không, trả về một tuple một phần tử chứa trạng thái.

Trả về

RFD4ProteinaSchedulerOutput hoặc tuple

Trạng thái đã được cập nhật.

Tiến hành một khoảng tích phân và cập nhật step_index.

RFD4ProteinaSchedulerOutput

lớp diffusers.schedulers.scheduling_rfd4_proteina.RFD4ProteinaSchedulerOutput

< >

( prev_sample: Tensor )

Tham số

  • prev_sample (torch.Tensor) — Trạng thái sau bước, có hình dạng (B, N, D): D là 3 cho phần thân (tọa độ tính bằng nanomet) và chiều rộng tiềm ẩn cho các biến tiềm ẩn cục bộ.

Trạng thái cập nhật của một phương thức.

Update on GitHub

←RePaintScheduler ScoreSdeVeScheduler→