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...
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...
3 新式采样器 LCMStable Diffusion WebUI 1.8.0 新增的采样器,需要配合专门的 LCM 大模型,可以在 6-10 个步骤内实现质量不错的图像生成,CFG 一般在 1~2 之间 4 总结 4.1 祖先采样器 名字中带a的采样器表示这类采样器为祖先采样器。这一类采样器会在每一个采样步骤中向图像添加噪声,因此采样结果具有随机性。
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...
要节省时间的话,建议采用Euler a, Euler,DPM++2M ,DPM++2M SDE,DPM++2M SDE Karras,DPM++2M Karras,LMS Karras等7种采样方法。 GTX3060-12G显卡可以让你实现壁纸自由,但是GTX4090显卡可以让你快速实现壁纸自由(4090显卡有1万6千个cuda核心,3060显卡只有3千多个cuda)。除了本文测试介绍的采样方法可以节省AI出图...
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。
通常情况下，为了加速扩散模型的采样，研究者往往通过对 Diffusion ODE 使用高阶求解器来进行加速，例如经典的 Runge-Kutta 方法（RK45），这是因为 ODE 不会带来额外的随机性，离散化步长可以相对选取得更大一些。在给定 s 时刻的解后，Runge-Kutta 方法基于离散化如下积分：这样的离散化将 Diffusion ODE 整体看做...
①Euler a 是一种用于控制时间步长大小的可调参数,在 Stable Diffusion 中采用 Euler 时间步长采样方法。适当的 Euler a 值能够捕捉到细节和纹理,但如果值太大会导致过度拟合,生成图像出现噪点等不良效果。 ②一句话概括:采样生成速度最快,但是如果说在高细节图增加采样步数时,会产生不可控突变(如人物脸扭曲,细节扭...
Stable Diffusion WebUI中提供了19个采样方式,之前一篇文章简单记录一下各个采样方式的生成图像的效果,但并没有考虑各个采样方式的耗时如何,还简单的判断了DPM Adaptive采样方式为最快,实际其实并非如此。在这两天的鼓捣中发现DPM Adaptive反而是最慢的采样方式。