本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议,欢迎贡献! 在 GitHub 上编辑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 | MODEL | torch.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。 |
zsnr | BOOLEAN | bool | 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 | MODEL | torch.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。 |