例如日常的图像生成任务，需要在合理时间内得到质量不错的图像。DPM2 特征：DPM2（Denoising Diffusion Implicit Models 2）属于基于去噪扩散隐式模型的采样方法。它在生成高质量图像方面表现出色，能够生成细节丰富、清晰度高的图像。该方法在处理复杂场景和精细结构时具有优势，生成的图像往往更接近真实
NovelAI 支持各种采样方法:DPM++ 2M,Euler Ancestral,Euler,DPM2,DPM++ 2S Ancestral,DPM++ SDE,DPM Fast 和 DDIM。 不同的采样器生成不同的图像,但这些差异可能并不总是明显或可预测的。 注意:在非常低的步长值的图像上,可以更容易地看到不同采样器之间的差异...
推荐的算法,速度快,质量好,推荐步数20~30步 DPM++ SDE Karras 图像质量好但是不收敛,速度慢,推荐步数10~15步 DPM++ 2M SDE Karras 2M和SDE的结合算法,速度和2M相仿,推荐步数20~30步 DPM++ 2M SDE Exponential 画面柔和,细节更少一些,推荐步数20~30步 DPM++ 3M SDE Karras、DPM++ 3M SDE Exponential 3M ...
其中DPM adaptive采样器在第一步的时就完成了出图,其他多数采样器出图都在20-30步之间,但也有部分采样器(如:LMS、DPM fast、PLMS都要在40步的时候才能完成出图)。 二、接下来使用大模型animePastelDream_hardBakedVae来进行测试,VAE模型选择了kl-f8-anime2。使用了随机种子:-1;相同的Prompt;采样迭代步数为:1...
DPM采样方法是一种基于半径为R的圆形掩模的采样方法。在DPM采样方法中，每个像素的值被赋予由其周围圆形掩模内像素的平均值得到的值。这种方法的优点是在处理低频信号时效果较好，图像质量高，但是在处理高频信号时效果不够理想。在选择适合AI女性人物角色的采样方法时，需要考虑图像的特点以及处理的要求。如果要处理细节...
1、DPM2 a Karras用时32.74秒(见下图左下角Time taken: 32.74s字样): 生成的原图见下图: 2、DPM2 Karras用时28.76秒(见下图左下角Time taken: 28.76s字样): 生成的原图见下图: 3、DPM++2S a Karras用时29.40秒(见下图左下角Time taken: 29.40s字样): ...
/discussions/8457讨论串,围绕着提高采样效率,抑制使用lora使图片发糊的问题,对当前SD webUI的自带采样方法DPM++2MKarras进行优化。 1.打开webUI目录下的\repositories\k-diffusion\k-diffusion,找到samping.py 2.将下面的代码添加至sampling.py的末尾并保存 ...
例如“Euler a”这个名字中带有a(Ancestral)的采样方法,就是采用了祖先采样器,有些不带a的也有采用,如DPM++ SDE 和 DPM++ SDE Karras。 是否采用祖先采样器,可以当作区分采样方法的其中一条标准,这决定了收敛的图像图像是否稳定可控且符合描述。 如果希望生成的画面内容可控和准确就避免使用这一类采样方法,反之则使...
不同模型、lora、..早期的图,pastel模型,无lora, DPM++ 2M Karras采样,本帖中所有图片的高清修复参数均为:Denoising strength: 0.55, Clip skip: 2, ENSD