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、...
DDIM(更准确但速度更慢)和PLMS(伪线性多步方法)是Stable Diffusion v1附带的采样器。PLMS是DDIM更新、更快的替代方案。 UniPC:Unified Predictor-Corrector,是2023年发布的新采样器。受到ODE求解器的启发,它可以在5-10步内实现高质量图像生成。另外,使用UniPC采样器,需要在设置->采样器参数中,将UniPc变体改为bh...
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...
5. 不同采样方法的区别 图5-1 采样方法一览 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,再从图像中减去预测的噪声。这个过程重复十几次,最后便会得到一个干净的图像。 这个去噪过程称为采样,因为稳定扩散在每个步骤中都会生成一个新的样本图像。抽样所采用的方法...
1 采样方法是什么 Stable Diffusion 在生成图像前,会先生成一张完全随机的图像,然后噪声预测器会在图像中减去预测的噪声,随着这个步骤的不断重复最终会生成一张清晰的图像。整个去噪过程叫做采样,使用到的方法叫做采样方法或采样器。 采样过程中噪声计划控制每个采样步骤的噪声水平。第一步噪声最高,最后一步逐渐降低到...
从效果看Stable Diffusion中的采样方法 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++ ...
DPM采样器: 一般是2022年左右发布的,以DPM为基础的改良版采样器。 带a的是祖先采样器变体,一般表示随机变量的引入,即在每一步去噪完成后重新引入随机新噪声,以此使图像多变。 DPM++系列,是对DPM的升级版本。 DPM2比DPM更加准确,但速度慢了一倍。 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...
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。
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