版本更新了，在调度类型里选择Karras
from tqdm.auto import trange@torch.no_grad()def sample_dpmpp_2m_alt(model, x, sigmas, extra_args=None, callback=None, disable=None): """DPM-Solver++(2M).""" extra_args = {} if extra_args is None els, 视频播放量 7018、弹幕量 1、点赞数 49、投硬币枚数 30
在C站上下载了采样器:dpm-2m-alt-karras-sampler,替换了文件夹中modules的sd_samplers_kdiffusion之前重启就启动不了AI,老是说这个采样器缺失AfterCFGCallbackParams导致启动不了,我想拿回旧的替换回去,吧贴的大神们能帮忙解决吗??? 送TA礼物 1楼2023-06-28 11:36回复 散乱思绪 铁杆吧友 8 采样器那个文件...
终将结束旅程 知名人士 11 秋叶整合包自带啊 2楼2024-06-22 08:30 收起回复 终将结束旅程 知名人士 11 3楼2024-06-22 08:31 回复 coolrail 初级粉丝 1 新版本分成了两部分 DPM++ 2M 加 Karras 等于原来老版本的 DPM++ 2M Karras 4楼2024-09-22 17:37 回复 ...
SDE KARRAS 跑图的时间差不多是 2M KARRAS跑图时间的两倍,单从效率上来说,2M KARRAS完胜,但从质量细节上来说,2M KARRAS的图在细节刻画方面不如 SDE KARRAS,特别是在需要多LORA个融合的时候,SDE KARRAS 的优势就会越发凸显出来,另外你之所以会觉得没差别,那是因为你跑的步数太少,2M KARRAS在34步之后,基本上就...
我们在以上这篇文章中总结了DDPM/DDIM的抽样原理(将训练公式反推,从xt反推x0,xt−1),是比较偏早期的抽样方法,现在比较常用的包括Euler a、restart、dpm++2m karras等(如下): #常用抽样方法: 摘自 stable-diffusion-webui\modules\sd_samplers_kdiffusion.py ...
本文内容整理自stable-diffusion-webui/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++2M Karras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 ...
https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast_stable_diffusion_AUTOMATIC1111.ipynb Revision history says it's the one from Sept 2nd (the last one). Does not have DPM++ 2m SDE Karras, sorry. Can we install it manually perhaps?
500迭代次数,全部拟合。但是出的图跟100迭代次数基本没啥区别,只有一点点细节变化,3M SDE基本没崩了。 1000迭代次数,同上 2000迭代次数,同上。除了费显卡,没啥区别, 总结:新出的DPM++ 3M SDE不如不用,但是其它采样器还说得过去。特别是Restart,但是Restart跑图速度比2M Karras慢1.5倍...
This fix/tweak only works for DPM++ 2M/DPM++ 2M Karras since it's related to how it uses the denoised part from the previous step. It's still work in progress as I'm not sure if I fixed it the right way yet. I can try to explain what I think is a bug, and what I'm tryi...