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此节点旨在通过应用离散采样策略来修改模型的采样行为。它允许选择不同的采样方法,例如 epsilon、v_prediction、lcm 或 x0,并可选择根据零样本噪声比(zsnr)设置调整模型的降噪策略。

输入

参数数据类型Python 数据类型描述
模型MODELtorch.nn.Module将应用离散采样策略的模型。此参数至关重要,因为它定义了将要进行修改的基础模型。
采样COMBO[STRING]str指定要应用于模型的离散采样方法。方法的选择会影响模型生成样本的方式,提供不同的采样策略。
zsnrBOOLEANbool一个布尔标志,启用时会根据零样本噪声比调整模型的降噪策略。这可能会影响生成样本的质量和特性。

输出

参数数据类型Python 数据类型描述
模型MODELtorch.nn.Module已应用离散采样策略的修改后模型。该模型现在能够使用指定的方法和调整来生成样本。