cm/karras_diffusion.py [113:125]:
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        teacher_model=None,
        teacher_diffusion=None,
        noise=None,
    ):
        if model_kwargs is None:
            model_kwargs = {}
        if noise is None:
            noise = th.randn_like(x_start)

        dims = x_start.ndim

        def denoise_fn(x, t):
            return self.denoise(model, x, t, **model_kwargs)[1]
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cm/karras_diffusion.py [247:259]:
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        teacher_model=None,
        teacher_diffusion=None,
        noise=None,
    ):
        if model_kwargs is None:
            model_kwargs = {}
        if noise is None:
            noise = th.randn_like(x_start)

        dims = x_start.ndim

        def denoise_fn(x, t):
            return self.denoise(model, x, t, **model_kwargs)[1]
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