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、...
基于Cheng Lu等人的论文的,DPM++的SDE版本,即随机微分方程(stochastic differential equations),而DPM++原本是ODE的求解器即常微分方程(ordinary differential equations),在K-diffusion实现的版本,代码中调用了祖先采样(Ancestral sampling)方法,所以受采样器设置中的ETA参数影响; DPM fast 基于Cheng Lu等人的论文,在K-d...
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...
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...
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,...
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。
如果你只想快速测试效果,没有耐心等待,那么推荐使用 DPM++2M 或 UniPC,步骤数较少。如果你不介意可重复性,还可以选择 Euler A,这是一个快速且质量不错的祖先采样器。 参考原文: https://www.felixsanz.dev/articles/complete-guide-to-samplers-in-stable-diffusion#family-of-dpm-models...
咒语:In a cyberpunk city, a police car is on the street, raining, light effect, Simon Stalenhag, Ian McQue, Ghibli Studio, Beeple, Kaino University咒语来自up:x1ao4Euler aEulerLMSHeunDPM2DPM2 aDPM fastDPM adaptiveLMS KarrasDPM2 KarrasDPM2 a KarrasDDIMPL
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...
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...