调度器通常与采样器的概念紧密相关,它负责控制采样过程中每一步的噪声水平,也就是所谓的噪声表(Noise Schedule)。调度器决定了在生成图像的每一步中减少多少噪声,从而影响采样过程的速度和最终图像的清晰度。在某些文献中,调度器和采样器这两个术语有时被交替使用,因为它们都涉及到控制生成过程中的噪声减少。 噪声表...
在稳定扩散(stable diffusion)领域,采样器和调度算法的应用更是具有深远的影响。本文将探讨稳定扩散的采样器和调度算法,以期为相关领域的研究和实践提供参考。 一、采样器 采样器是稳定扩散过程中不可或缺的一部分,其主要作用是从一个大的数据集中抽取样本。采样器的性能直接影响到最终的扩散结果。为了提高采样器的...
模型源自 stable-diffusion-xl-base-1.0,提供了包含1步、2步、4步和8步的蒸馏模型,目前2步、4步及8步模型已经可以生成高质量的图片,1步模型还是实验性的。 Stable Diffusion WebUI之前的调度器都不能很好的适应这个模型,导致出图质量不佳,现在一个新的调度器来了,sgm-uniform可以让SDXL-Lightning在SD WebUI中...
import xformersimport tritonfrom sfast.compilers.diffusion_pipeline_compiler import (compile, CompilationConfig)# ...pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained( 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='fp16',).to('cuda')config =...
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...
在Kdiffusion实现的2阶多步采样方法,在Hagging face Diffusers中被称作已知最强调度器。在速度和质量的平衡最好。这个代表m的多步比上面的s单步,在采样时会参考更多步,而非当前步,所以能提供更好的质量,但是也更复杂。 9、 DPM++SDE DPM++的SDE版本,DPM++ 原本是0DE 求解器及常微分方程在Ktifusion实现的版本...
说明:是 Stable Diffusion 中最早可用的采样器之一,在 Automatic1111 中不再可用。 DDIM (去噪扩散隐式模型): 详细用途: 优秀的选择用于快速生成较为简化的艺术作品,如现代艺术风格的人像。 特点: 在较短的时间内提供良好的质量,例如在50步内就能得到清晰和具有表现力的图像。
它可以用来调整人体姿势和图像构图。这标志着Stable diffusion领域的一个重大突破。 DDIM Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) 是第一个用于解决扩散模型的取样器之一。 DDIM是首个用于处理扩散模型的采样器之一。它采用了一种全新的方法来处理噪音和模糊,旨在提高模型的精确度和稳定性。
随机采样器一种 在K-diffusion实现的2阶单步并受采样器设置中的ETA参数影响。 8、 DPM++2M 在Kdiffusion实现的2阶多步采样方法,在Hagging face Diffusers中被称作已知最强调度器。在速度和质量的平衡最好。这个代表m的多步比上面的s单步,在采样时会参考更多步,而非当前步,所以能提供更好的质量,但是也更复杂。
e. 采样器:这个选项有太多了,我们在使用 Web UI 的时候也需要进行选择,后面我找时间挨个介绍一下他们的区别,我通常会选择 euler_ancestral(web ui 中的 Euler a)、dpmpp_2m(DPM++ 2m)、dpmpp_2m_sde_gpu f. 调度器:每一次迭代步数中控制噪声量大小的,一般我们选择 normal 或 karras; ...