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[Schedulers] Add methods for conversion between noise and denoised predictions

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scheduler stale
主要言語
Python
スター
34.5k
フォーク
7.3k
平均マージ
3日 3時間
マージ済み PR(30日)
91

説明

Guidance methods like APG (#9585 #9626) require conversion between noise and denoised predictions. The computation of these predictions varies across schedulers and depends on `prediction_type`. Currently, this is embedded in `step` functions of the schedulers which complicates implementation of APG.

Adding separate methods for conversion between noise and denoised predictions would simplify implementation and allow easier experimentation.

コントリビューションガイド

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調査の方向性

Start by reviewing the schedulers' step functions and their prediction_type handling, then read the APG discussions in issues #9585 and #9626. Done means the conversion logic is exposed as separate scheduler methods and supports the prediction variants needed by the guidance methods.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
python, pytorch
領域
machine-learning
issue の種類
機能追加
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
おおむね明確
初心者へのやさしさ
25/100

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