Division by zero in rescale_noise_cfg can produce NaNs during inference
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
@Akash504-ai がすでに取り組んでいます。
2026年4月6日 から。
評価
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 初心者へのやさしさ
- 68/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
調査の方向性
Diffusers のソースコード内で rescale_noise_cfg のエントリポイントを特定し、分散がゼロの noise_cfg を使って、提供されている PyTorch の再現コードを実行します。既存の std_cfg の処理を追跡し、このエッジケースのカバレッジを追加します。推論中に分散ゼロのパスで NaN や無限値が生成されなくなれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Python
- スター
- 34.7k
- フォーク
- 7.4k
- 平均マージ
- 4日 9時間
- マージ済み PR（30日）
- 53
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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