このノードは、離散的(ディスクリート)なサンプリング戦略を適用することにより、モデルのサンプリング動作を変更するように設計されています。epsilon、v_prediction、lcm、x0 などの異なるサンプリング手法を選択可能であり、オプションでゼロショットノイズ比(zsnr)設定に基づいてモデルのノイズ低減戦略を調整できます。Documentation Index
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入力
| パラメーター | データ型 | Python の dtype | 説明 |
|---|---|---|---|
model | MODEL | torch.nn.Module | 離散的サンプリング戦略を適用する対象のモデルです。このパラメーターは、変更を加える基盤となるモデルを定義するため、非常に重要です。 |
sampling | COMBO[STRING] | str | モデルに適用する離散的サンプリング手法を指定します。選択した手法によって、モデルがサンプルを生成する方法が変わり、さまざまなサンプリング戦略を提供します。 |
zsnr | BOOLEAN | bool | ブール型のフラグで、有効化するとゼロショットノイズ比に基づいてモデルのノイズ低減戦略を調整します。これにより、生成されるサンプルの品質や特性に影響を与えることがあります。 |
出力
| パラメーター | データ型 | Python の dtype | 説明 |
|---|---|---|---|
model | MODEL | torch.nn.Module | 離散的サンプリング戦略を適用済みの変更後のモデルです。このモデルは、指定された手法および調整を用いてサンプルを生成できるようになります。 |