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 上编辑实现了研究论文《阐明扩散模型中的曝光偏差》中的 Epsilon Scaling 方法。该方法通过在采样过程中缩放预测噪声来改善样本质量。它使用统一的调度策略来减轻扩散模型中的曝光偏差。
输入参数
| 参数名 | 数据类型 | 必填 | 取值范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
model | MODEL | 是 | - | 要应用 epsilon scaling 的模型 |
scaling_factor | FLOAT | 否 | 0.5 - 1.5 | 用于缩放预测噪声的因子（默认值：1.005） |
输出结果
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
model | MODEL | 应用了 epsilon scaling 的模型 |