DDIM (Denoising Diffusion Implicit Model) 和 PLMS (Pseudo Linear Multi-Step method) 是SDv1带的两种采样器。DDIM 是第一批转为扩散模型设计的采样器之一,而 PLMS 是 DDIM 更新、更快的版本。 这两种采样器现在看来已经有些过时了,一般不再广泛使用。 DPM和DPM++ DPM (Diffusion probabilistic model solver) ...
带SDE的,表示在DPM过程中添加了SDE这种随机算法,每一步扩散都引入随机噪声,采样结果很随机,出图不收敛,富有多种变化。 带3M的采样器,是1.6版本后推出的升级版本,通常在30步之后才会有不错的效果。 带Karras的,随着采样步数的增加,可以减少误差,使图像细腻,一般效果都不错。 带Exponential的,是在原有的过程中,增...
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 03:06 DPM fast效果不好直接放弃,DPM adaptive画面细节处理较好,但耗时更多 03:22 DPM2代不如使用1代使用更多采样步骤 03:39 带Karras后缀的采样器可以用更少的步数产出清...
Stable Diffusion的工作原理是通过不同的算法,负责从稳定扩散中使用的模型获取样本,并将噪声预测器估算出的噪声应用于这个样本上。 另一个算法"噪声调度器"则负责控制去噪的程度,决定每一步去除多少噪声,以确保整个过程既高效又精准。有些算法能够迅速收敛,非常适用于快速验证创意和想法。而其他一些算法可能需要更长的...
k-diffusion 这个词并不指某一个采样器,它指的是Katherine Crowson的k-diffusion Github库和与之相关的采样器,正是这个库实现了karras2022年论文中的采样方法,基本上除了DDIM、PLMS、UniPC的其他采样器都部分衍生自k-diffusion。 3.收敛性、渲染时间、出图质量 ...
如果你在尝试复现使用Stable Diffusion生成的图像时失败了,即使你使用了相同的种子和参数,那可能是因为你使用了一个祖先采样器。这是正常现象!因为每一步重新加入的噪声都是随机的,不同的实现或采样器版本几乎肯定会产生不同的结果。 Euler A、DPM2 A 或 DPM++ 2S A 等都是祖先采样器的例子。
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...
Stable Diffusion30种采样器一个视频讲清楚,到底该选哪个,什么场景用哪款采样器最舒服#stablediffusion #ai绘画 #ai教程 #一分钟干货教学 #二次元 - 子豪插画于20240129发布在抖音,已经收获了6.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Stable diffusion 采样器。该怎么选择采样器,一篇详解搞定,先收藏#人工智能 #ai #chatgpt应用领域 #ai绘画 - 哈鲁鸽于20230402发布在抖音,已经收获了441个喜欢,来抖音,记录美好生活!