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...
DDIM(去噪扩散隐式模型)和 PLMS(伪线性多步法)是原始 Stable Diffusion v1 附带的采样器。DDIM是首批为扩散模型设计的采样器之一。PLMS 是 DDIM 的更新、更快的替代方案。 这两个采样器已经过时了,我们通常不会使用他们。 DPM 和 DPM++ DPM(扩散概率模型求解器)和DPM++是专为 2022 年发布的扩散模型设计的新...
最后,你可能听说过 k-diffusion 并好奇这是什么东西。它其实就是指 Katherine Crowson 的 GitHub 仓库:k-diffusion,该仓库实现了 Karras 论文中提到的诸多采样器。 实际上,SD webui 中除了 DDIM、PLMS 和 UniPC 外的其他所有采样器都是使用的 k-diffusion 仓库的实现。 评估采样器 如何选择采样器?本节将会进行...
用于指代Katherine Crowson's k-diffusion项目中实现的Karras 2022论文中提及的的相关采样器。当前常用的采样器中,除了DDIM、PLMS与UniPC之外的采样器均来自于k-diffusion。 评估方法 图像收敛 采用不同的采样器生成相同的图像,采样步骤迭代最多40轮。以40轮的结果评估采样收敛速度。采用Euler作为多组对比的参照。 Gro...
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、...
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...
DPM (Diffusion probabilistic model solver,扩散概率模型求解器)是2022年发布的为扩散模型而设计的一系列采样器。 DPM++是DPM的改进版。 DPM2是二阶版本的DPM,更准确,但更慢。 DPM++SDE和DPM++SDE Karras有与祖先采样器相同的缺点,不会收敛,而且采样步数会显著影响图像内容。
Sampling steps即采样步数。 为了生成图像,Stable Diffusion首先在潜在空间中生成完全随机的图像。然后噪声预测器估计图像的噪声。从图像中减去预测的噪声。这个过程重复十几次。最后,你会得到一个干净的图像。 这个去噪过程称为采样,采样所采用的方法就称为采样方法或采样器。
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...