1、同样一个参数下,不同采样方法生成的图片略有差异(见下面详细测试部分)。其中,DPM2 Karras和DPM++2M Karras、LMS Karras、DPM++2M、DPM2、Heun、Euler等7种采用方法生成的图片差异只有一点点。DPM2 a Karras和DPM2 a人物姿势几乎一样,只是背景略有差异。因此,可以采用不同采用方法来微调最终生成的图片。 2、...
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...
基于Cheng Lu等人的论文,在K-diffusion实现的固定步长采样方法,用于steps小于20的情况,受采样器设置中的ETA参数影响; DPM adaptive 基于Cheng Lu等人的论文,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; Karras后缀 LMS Karras基于Karras论文,运用了相关Karras的noise sch...
为了加速扩散模型的采样，许多研究者从硬件优化的角度出发，例如 Google 使用 JAX 语言将模型编译运行在 TPU 上，OneFlow 团队 [1] 使用自研编译器将 Stable Diffusion 做到了“一秒出图”。这些方法都基于 50 步的采样算法 PNDM[2]，该算法在步数减少时采样效果会急剧下降。就在几天前，这一纪录又被刷新了！Sta...
采样方式:Euler 简单来说Stable Diffusion WebUI是一个用于生成图像的界面,它提供了高达20种的采样方式。采样在计算机科学中是一个非常重要的概念,它可以被应用于各种不同的领域和应用中,为我们的数据处理和分析带来了巨大的便利。 采样方式:Heun 在Stable Diffusion WebUI使用过程中发现各个采用方式的显存占用大体一致...
Stable Diffusion现有的采样方法多达30种。 让人眼花缭乱,不知该如何选择,特别是新手小白连搞懂它们之间的区别都困难。 而且在这些采样方法里,有很多都是已经过时、被淘汰的,或者是效果不好、极少使用的 那么我们到底应该选择什么采样方法呢?本期图文将对这些采样方法进行分类以及全解析,最后会列出我个人比较推荐的采样...
那么,Stable Diffusion的采样器究竟要如何选择呢?大家可以根据不同的应用场景来选择: 如果你追求更高的图像质量,又不想生成速度过慢,那么可以选择Heun 和 LMS Karras。如果你时间充足,那么UniPC也是不错的选择。 如果你只想快速测试效果,没有耐心等待,那么推荐使用 DPM++2M 或 UniPC,步骤数较少。如果你不介意可...
01:07 PLMS直接放弃,DDIM在重绘较高迭代步数下效果很稳定 01:31 Euler生成的图像快速不容易出错, Heun是Euler的改进算法,画质更细腻,用时更长 02:08 带a后缀的采样器是祖先采样器,每步迭代画面都有变化,使画面具有更多随机性, 不带a后缀的采样结果会趋向一个固定画面,生成更加稳定 ...
采样方法(Sampler method)是每次出图都必须选择的一个功能,在采样方法(Sampler method)中有很多种采样器可以选择,不同的采样方法会产生不同的出图效果。 那么什么是采样器呢?采样器就是通过去除图像噪声,生成随机图像并重复几次这个过程得到干净的图像。去噪的方法有很多种。通常需要在速度和准确性之间做出权衡。