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Division by zero in rescale_noise_cfg can produce NaNs during inference

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

@Akash504-ai ya está trabajando en esto.

Desde el 6/4/2026.

  • #13426 de @Akash504-ai — abierto
  • #13704 de @jbbqqf — abierto
  • #13763 de @arieleli01212 — cerrado sin fusionar
  • #13989 de @Whning0513 — cerrado sin fusionar
  • #14334 de @feiiiiii5 — cerrado sin fusionar

Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
68/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python, pytorch
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Localiza el punto de entrada rescale_noise_cfg en el código fuente de Diffusers y ejecuta la reproducción proporcionada en PyTorch con un noise_cfg de varianza cero. Sigue el manejo existente de std_cfg y añade cobertura para este caso límite. Se considera terminado cuando la ruta de varianza cero ya no produce valores NaN o infinitos durante la inferencia.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

bug
Describe the bug

Bug: Division by zero in rescale_noise_cfg can produce NaNs

Description

The function rescale_noise_cfg performs a division by std_cfg without any numerical stability guard:

noise_pred_rescaled = noise_cfg * (std_text / std_cfg)

If std_cfg becomes zero, this leads to NaN or inf values, which can silently corrupt the diffusion process and produce invalid outputs.

This can happen in edge cases where noise_cfg has zero variance.

Reproduction
import torch

noise_cfg = torch.zeros(1, 4, 64, 64)  # std = 0
noise_pred_text = torch.randn_like(noise_cfg)

std_text = noise_pred_text.std(dim=list(range(1, noise_pred_text.ndim)), keepdim=True)
std_cfg = noise_cfg.std(dim=list(range(1, noise_cfg.ndim)), keepdim=True)

result = noise_cfg * (std_text / std_cfg)
print(result)
Logs
System Info
  • Diffusers: main
  • PyTorch: any
  • OS: any
Who can help?

No response

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
34.7k
Forks
7.4k
Merge medio
4 d 9 h
PR fusionados (30 d)
53

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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