[DDIMInverseScheduler] `inf` values at first iteration when `set_alpha_to_one=True` and `prediction_type="sample"`

Aperta Adatta ai principianti
#10,920 4 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
76/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python, pytorch
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia in src/diffusers/schedulers/scheduling_ddim_inverse.py, intorno alle righe 338 e 347, dove vengono calcolati i prodotti alpha e beta durante il primo passaggio. Esegui la riproduzione fornita di DDIMInverseScheduler con prediction_type="sample" e set_alpha_to_one=True, quindi verifica che il primo passaggio non produca valori inf.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

bug stale
Describe the bug

I got inf values in https://github.com/huggingface/diffusers/blob/560fb5f4d65b8593c13e4be50a59b1fd9c2d9992/src/diffusers/schedulers/scheduling_ddim_inverse.py#L347

because beta_prod_t is 0.0 at the first iteration, when timestep is < 0 and beta_prod_t is 0.0 (because alpha_prod_t is set to 1.0 when set_alpha_to_one=True).

https://github.com/huggingface/diffusers/blob/560fb5f4d65b8593c13e4be50a59b1fd9c2d9992/src/diffusers/schedulers/scheduling_ddim_inverse.py#L338

Reproduction
import torch as th 
from diffusers import DDIMInverseScheduler

ddim_inverse_scheduler = DDIMInverseScheduler(
    num_train_timesteps=1000,
    prediction_type="sample",
    set_alpha_to_one=True
)
ddim_inverse_scheduler.set_timesteps(num_inference_steps=50)

with th.no_grad():
    pred = th.randn((1, 1, 2, 2, 2))
    samples = th.randn((1, 1, 2, 2, 2))
    t = 0
    samples = ddim_inverse_scheduler.step(pred, t, samples).prev_sample
    assert not th.isinf(samples).any(), "samples contain inf values"
Logs
System Info
  • 🤗 Diffusers version: 0.32.2
  • Platform: macOS-15.2-arm64-arm-64bit
  • Running on Google Colab?: No
  • Python version: 3.10.8
  • PyTorch version (GPU?): 2.5.1 (False)
  • Flax version (CPU?/GPU?/TPU?): not installed (NA)
  • Jax version: not installed
  • JaxLib version: not installed
  • Huggingface_hub version: 0.29.1
  • Transformers version: not installed
  • Accelerate version: not installed
  • PEFT version: not installed
  • Bitsandbytes version: not installed
  • Safetensors version: 0.5.2
  • xFormers version: not installed
  • Accelerator: Apple M1 Pro
  • Using GPU in script?: No (Using MPS)
  • Using distributed or parallel set-up in script?: No
Who can help?

@yiyixuxu @sayakpaul

Lingua principale
Python
Stelle
34.6k
Fork
7.3k
Merge medio
3g 16h
PR unite (30g)
74

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di huggingface/diffusers

Tutte le issue di huggingface/diffusers

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.