后向扩散时,Stable Diffusion 先会生成一张完全的噪音图,然后根据提示词的语义,通过不断的采样来去除噪音图中不符合语义的噪音,而采样器就是去除噪音用的算法程序。 采样步数 在Stable Diffusion 中采样器和采样步数有着紧密的关系,在采样的每一步,采样器会按照一个噪音计划表控制噪音的水平,在第一步噪音水平最高...
采样器: Stable Diffusion的webUI中,提供了大量的采样器供我们选择,例如Eular a, Heum,DDIM等,不同的采样器之间究竟有什么区别,在操作时又该如何进行选择,本文将会详细讲解采样器是如何工作的,以及各种采样器的优劣对比。 先放结论: 如果只是想得到一些较为简单的结果,选用欧拉(Eular)或者Heun,并可适当减少Heun的...
Github（可能不稳定）：Release v2.5.24 – Easy Windows installer, Mac support, and lots more · cmdr2/stable-diffusion-ui (github.com)国内Qpipi.com下载：Easy-Diffusion-Windows2.5.24 下载 Easy-Diffusion-Mac2.5.24 下载 Easy Windows installer包含了Stable Diffusion本体和代码库，第一次运行时需要...
此外这里同时还要引出另外一个功能采样迭代步数(Steps),简单来说采样迭代步数(Steps)就是希望出图时,采样器来计算多少步数来出图,但并非步数越多越好,不同出图效果、模型选择等在使用采样迭代步数上都需要有相应的调整,多数情况迭代步数20-30步就可以了。 其实不同的采样器都有比较学术的解释,例如:Euler a采样器...
DPM采样器StableDiffusion中绝大部分都是DPM算法。二代算法相比于一代算法,质量有所提升但需要更多的时间和迭代步数,通过增加一代算法的迭代步数也能达到相同的质量效果。 o DPM2:DPM二代算法。画质提升有限,渲染时长增加一倍。 o DPM2a:DPM二代算法。画质提升有限,渲染时长增加一倍。
什么是采样? 降噪步骤 Stable Diffusion模型通过一种称为“去噪”的过程来生成图像,这个过程涉及到在潜在空间中逐步从随机噪声中提取出有意义的图像特征。 模型首先在潜在空间中生成一个完全随机的噪声图像。这个图像是随机的,不包含任何有意义的信息。 噪声预测器(也称为去噪函数)估计这个随机图像中的噪声。这个预测器...
什么是采样? Stable Diffusion模型通过一种称为“去噪”的过程来生成图像,这个过程涉及到在潜在空间中逐步从随机噪声中提取出有意义的图像特征。 模型首先在潜在空间中生成一个完全随机的噪声图像。这个图像是随机的,不包含任何有意义的信息。 噪声预测器(也称为去噪函数)估计这个随机图像中的噪声。这个预测器是模型的...
Sampling Steps(采样步数)Stable Diffusion 的工作方式是从以随机高斯噪声起步,向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减,取决于采样器。一般开到 20~30。
4、下载模型,将 SD 的基础模型(也称之为checkpoint)下载下来放到模型目录stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion,可直接下载 SD 的官方预训练好的模型先试试,也就是文档中下图所指示位置(下个最新的咯),这个官方模型出图效果一般,可以摸清功能后再去试试其他的模型(关于模型相关的介绍下面会提到) ...
在Stable Diffusion中,采样器是用于生成图像的重要工具。通过采样器,Stable Diffusion能够在潜在空间中生成一个完全随机的图像,然后通过噪声预测器估计图像的噪声,从图像中减去预测的噪声,重复多次,最终得到一个干净的图像。 首先,让我们了解一下采样器的种类和特性。Stable Diffusion支持多种采样器,包括Euler、Euler a、...