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、...
分别在展开设置中点击Enable Tile Diffusion 和Enable Tile VAE前面的小勾确定,这样就启用了。 4.Tile Diffusion 参数设置 对于Tile Diffusion,常规情况下,我们只需要调整以下几个参数,其他参数保持默认即可,不需要更改。 放大算法(Upscaler):我建议只采用R-ESRGAN 4x+系列,其中真实图像类使用4x+,二次元动漫图像类使用...
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...
还有就是Stable Diffusion WebUI的建议显存是8GB,经过优化可以在2GB显存下运行,在不同的优化下显存占用会有区别,而这个试验是在下面这个优化的情况下运行的。 —xformers —opt-split-attention 采样方式:UniPC 总结 采样方式:LMS Karras 从这个试验来总结的话,采样方式的显存占用可以分为三个区间 显存占用较低的...
采样方法(SD-Webui) Stable diffusion webui是Stable diffusion的GUI是将stable diffusion实现可视化的图像用户操作界面,它本身还集成了很多其它有用的扩展脚本。 webui中集成了很多不同的采样方法,(上述提到的调度算法)这块也是目前AI艺术家们乐忠对比的环节,这里结合设置中提供的选项,简单粗略的介绍下它们的各自区别。
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...
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。
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...
03:22 DPM2代不如使用1代使用更多采样步骤 03:39 带Karras后缀的采样器可以用更少的步数产出清晰的图像,建议只保留DPM2代只保留带Karras后缀的 03:54 带Heun后缀的DPM采样器画质更细腻,生成时间比不带后缀的慢一倍 04:07 2M后缀是2s的升级版,可以去掉2s后缀的采样器 ...