cm/karras_diffusion.py [144:151]:
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            x = samples
            if teacher_model is None:
                denoiser = x0
            else:
                denoiser = teacher_denoise_fn(x, t)

            d = (x - denoiser) / append_dims(t, dims)
            samples = x + d * append_dims(next_t - t, dims)
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



cm/karras_diffusion.py [164:170]:
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            x = samples
            if teacher_model is None:
                denoiser = x0
            else:
                denoiser = teacher_denoise_fn(x, t)
            d = (x - denoiser) / append_dims(t, dims)
            samples = x + d * append_dims(next_t - t, dims)
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