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...
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...
原来带有Karras标签的采样器是使用了Karras论文中推荐的噪声表。 使用Karras noise schedule能够在采样接近尾声时,噪波阈值更小,更稳定。 基本上,Web UI中除DDIM、PLMS和UniPC之外的所有采样器都是从k-diffusion借用的。下图是这些采样器的速度对比。 2. 使用建议 1.如果想使用快速、融合、新颖且质量不错的东西,那...
对于初学者来说,建议从简单的采样器入手,如DPM++ 2M或DPM++ 2M Karras,这两个采样器相对稳定且易于操作。随着经验的积累,可以尝试更多种类的采样器和参数设置,以获得最佳的图像生成效果。 产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在Stable Diffusion的采样器选择与优化过程中,千帆大模型开发与服务平台提供了强大的支持。...
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...
采样器: Stable Diffusion的webUI中,提供了大量的采样器供我们选择,例如Eular a, Heum,DDIM等,不同的采样器之间究竟有什么区别,在操作时又该如何进行选择,本文将会详细讲解采样器是如何工作的,以及各种采样器的优劣对比。 先放结论: 如果只是想得到一些较为简单的结果,选用欧拉(Eular)或者Heun,并可适当减少Heun的...
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...
为了加速扩散模型的采样,许多研究者从硬件优化的角度出发,例如 Google 使用 JAX 语言将模型编译运行在 TPU 上,OneFlow 团队 [1] 使用自研编译器将 Stable Diffusion 做到了“一秒出图”。这些方法都基于 50 步的采样算法 PNDM[2],该算法在步数减少时采样效果会急剧下降。 就在几天前,这一纪录又被刷新了!Stable...
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...
什么是采样? 在生成图片时,Stable Diffusion 会先在隐层空间(latent space)中生成一张完全的噪声图。噪声预测器会预测图片的噪声,将预测出的噪声从图片中减去,就完成了一步。重复该过程,最终将会得到清晰的图片。 由于Stable Diffusion 在每一步都会产生一个新的图像样本,因此去噪的过程被也被称为采样。采样过程...