Hacktoberfest 2026: los issues que los mantenedores marcaron para octubre, abiertos y aptos para principiantes. Explorar issues de Hacktoberfest

LTX2Pipeline: dynamic timestep shift `mu` is constant, ignores the actual sequence length

Abierto Apto para principiantes
#14,243 1 comentario 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

Evaluación

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

Línea de trabajo

Comienza en src/diffusers/pipelines/ltx2/pipeline_ltx2.py, dentro de LTX2Pipeline.call, y lee los cálculos de las dimensiones latentes cercanos y la llamada a calculate_shift. Confirma cómo se deriva la longitud de la secuencia empaquetada y compara la lógica análoga de la pipeline Flux/SD3. Se considera terminado cuando el desplazamiento dinámico usa la longitud real de la secuencia latente y varía según la resolución o el número de frames.

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

Descripción

bug pipelines

In LTX2Pipeline.__call__ (src/diffusers/pipelines/ltx2/pipeline_ltx2.py), mu is computed with max_image_seq_len passed as the first argument of calculate_shift — the image_seq_len parameter:

mu = calculate_shift(
    self.scheduler.config.get("max_image_seq_len", 4096),   # <-- this is image_seq_len; should be the sample's real sequence length
    self.scheduler.config.get("base_image_seq_len", 1024),
    self.scheduler.config.get("max_image_seq_len", 4096),
    self.scheduler.config.get("base_shift", 0.95),
    self.scheduler.config.get("max_shift", 2.05),
)

calculate_shift(image_seq_len, base, max, base_shift, max_shift) returns image_seq_len * m + b. With image_seq_len == max_seq_len, that reduces to max_shift, so mu is constant regardless of resolution or frame count — use_dynamic_shifting=True has no effect.

image_seq_len should be the sample's packed sequence length, latent_num_frames * latent_height * latent_width — which is already computed a few lines above (and even present as the commented line # video_sequence_length = latent_num_frames * latent_height * latent_width). This matches the Flux/SD3 pipelines and the LTX reference (math.prod(latent.shape[2:])).

Fix: pass latent_num_frames * latent_height * latent_width as the first argument.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
34.6k
Forks
7.4k
Merge medio
3 d 7 h
PR fusionados (30 d)
73

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

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.

Más de huggingface/diffusers

Todos los issues de huggingface/diffusers

Issues similares

Más issues de Python

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.