4、DPM++2M Karras用时18.38秒(见下图左下角Time taken:18.38s字样): 生成的原图见下图: 5、DPM++SDE Karras用时30.15秒(见下图左下角Time taken:30.15s字样): 生成的原图见下图: 6、DPM++2M SDE Karras用时18.28秒(见下图左下角Time taken:18.28s字样): 生成的原图见下图: 7、LMS Karras用时18.83秒(见...
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 @torch.no_grad()defsample_dpmpp_2m_test(model,x,sigmas,extra_args=None,callback=None,disable=None):"""DPM-Solver++(2M)."""extra_args={}ifextra_argsisNoneelseextra_argss...
平均65.75秒16.DPM2 a Karras，总耗时04:38，平均69.5秒17.DPM++2S a Karras，总耗时04:39，平均69.75秒18.DPM++2M Karras，总耗时02:20，平均35秒19.DPM++SDE Karras，总耗时04:40，平均70秒20.DDIM，总耗时02:25，
Stable Diffusion中提供了19种采样方法(Sampler)可以选择,Euler a, Euler, LMS, Heun, DPM2, DPM2 a, DPM++ 2S a, DPM++ 2M, DPM++ SDE, DPM fast, DPM adaptive, LMS Karras, DPM2 Karras, DPM2 a Karras, DPM++ 2S a Karras, DPM++ 2M Karras, DPM++ SDE Karras, DDIM, PLMS这19种采样方法...
大家在使用新模型时,可以多尝试不同的采样器和采样步骤找到最适合的采样器和采样步骤,选择采样器要从出图时间、采样器对关键词理解、最终成图效果等维度考量,目前推荐给大家的采样器Euler a、DPM++ 2S a Karras、DPM++ 2M Karras、DPM++ SDE Karras从目前小编使用过程中表现都比较好。
名字中带有Karras的采样器使用Karras 文章中推荐的噪声计划。主要表现在噪声步长接近尾声时会更小,有助于提高图像的质量。 4.3 最终结论 Euler、Euler 快速获得简单的结果 DPM++ 2M Karras 推荐的算法,速度快,质量好,推荐步数20~30步 DPM++ SDE Karras
DPM++ SDE:收敛能力较差,图像的波动情况较为显著。通常使用采样步数20-30。 DPM++ 2M:步数建议30左右。 DPM++ 2M SDE Karras:采样步数尽量大于30。 对于新手,强烈推荐DPM Solver系列(尤其是DPM++ 2S a)。不推荐LMS、DPM fast、LMS Karras、PLMS。
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在K-diffusion 实现的自适应步长采样方法,DPM-Solver-12 和23,受采样器设置中的ETA参数影响。 12、带有Karras字样的6种采样器 LMS karras 、DPM2 karras 、DPM2 a karras 、DPM++ 2S a karras 、DPM++2M karras、DPM++ SDE karras 、DPM++2M SDE karras ...