并且在论文中定量的结果显示,DPM-Solver 引入的额外计算量完全可以忽略,即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此,基于 25 步的 DPM-Solver,Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍!例如,下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果,可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得...
先来说明一下这个参数作用：整个Hires. fix过程你可以理解为我们在图像进行放大后，再基于该图像进行了二次生成。这个Hires steps就是我们二次生成时的步数，如果数值保持为0，就代表和原有图像生成时的步数相同。由于该步数对最终图像影响很大，所以生成图片时还请自行尝试对你模型和提示词和采样方法比较适合的步数。...
并且在论文中定量的结果显示,DPM-Solver 引入的额外计算量完全可以忽略,即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此,基于 25 步的 DPM-Solver,Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍!例如,下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果,可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得...
并且在论文中定量的结果显示,DPM-Solver 引入的额外计算量完全可以忽略,即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此,基于 25 步的 DPM-Solver,Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍!例如,下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果,可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得...
例如,下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果,可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得非常高质量的采样: 使用DPM-Solver DPM-Solver 的使用非常简单,既可以基于作者提供的官方代码,也可以使用主流的 Diffusers ...
在Stable Diffusion WebUI 之前的版本中,从基础模型到精修模型的切换时机依赖的是采样步数,如下图所示:在迭代步数为20,切换点为0.8的设置下,前16步采样将使用基础模型,后4步采样将采用精修模型。 但是依赖采样步存在问题:因为精修模型是在基础模型的最后若干个时间步上训练的,而不是在采样步上训练的,使用不同的调...
Sampling method即采样方法或采样器。 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。
1.步数高并不保证图片就会更漂亮或更正确 提升步数造成的结果仍充满随机性，不一定步数多就会画的正确或漂亮，例如下图是以DPM++SDE Karras为采样方式，本来画的算是正确，但在60步与100步时眼睛反而变的略丑略歪。2.绘图结果不一定会受步数影响，也有可能毫无变化。虽说大部份的情况下，步数的变化通常会影响到...
例如,下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果,可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得非常高质量的采样: 使用DPM-Solver DPM-Solver 的使用非常简单,既可以基于作者提供的官方代码,也可以使用主流的 Diffusers 库。例如,基于作者提供的官方代码(https://github.com/LuChengTHU/dpm-...
因为测试分辨率的提高，显存占用也更大，根据Stable Diffusion系统信息的反馈，显存最高占用大概是9.1GB左右，也就是说稍微超出了8GB显存容量，所以我们也可以看到，在这个测试中，有着更大容量显存的卡表现会更好一些，从有着12GB显存的RTX 4070开始，性能有着比较明显的提升。从以上三个测试来看，测试中最低端的...