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...
DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models) 和 PLMS(Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds) 是sd的原始采样器。 DDIM是SD的资格最老的原始采样方式,它甚至和PLMS构成了SD源头的一部分。它适合宽幅画面,也是在采样步数较高的设置下出图表现较好,因此速度偏低,环境光线与水汽效果好,写实质感不佳。
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...
3 新式采样器 LCMStable Diffusion WebUI 1.8.0 新增的采样器,需要配合专门的 LCM 大模型,可以在 6-10 个步骤内实现质量不错的图像生成,CFG 一般在 1~2 之间 4 总结 4.1 祖先采样器 名字中带a的采样器表示这类采样器为祖先采样器。这一类采样器会在每一个采样步骤中向图像添加噪声,因此采样结果具有随机性。
StableDiffusion(SD)采样方法解析,30种采样器应该选哪个?Euler和Euler 依然很能打,你最常用哪个?视频有点长,尽量压缩了..#stablediffusion采样器 #stablediffusion教程 #Stab - AI掌门于20230928发布在抖音,已经收获了8.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
在使用Stable Diffusion进行图像生成时，选择合适的采样器是非常重要的。不同的采样器会带来不同的效果和速度。下面我们来介绍一些常用的采样器及其特点：1. Euler Euler采样器是最简单、最快速的一种选择。它可以在较短的时间内生成图像，但可能缺少多样性。如果你对运行时间有严格的要求，或者你只需要一个大致的...
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。
1.4 其他采样方法 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,...
通常情况下,为了加速扩散模型的采样,研究者往往通过对 Diffusion ODE 使用高阶求解器来进行加速,例如经典的 Runge-Kutta 方法(RK45),这是因为 ODE 不会带来额外的随机性,离散化步长可以相对选取得更大一些。在给定 s 时刻的解后,Runge-Kutta 方法基于离散化如下积分: 这样的离散化将 Diffusion ODE 整体看做一个...