并且在论文中定量的结果显示,DPM-Solver 引入的额外计算量完全可以忽略,即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此,基于 25 步的 DPM-Solver,Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍!例如,下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果,可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得...
2、根据图片生成花费的时间,可以将十四种采样方法划分成两类,其中一类大约需要18秒,另一类大约需要30秒。不同采用方法花费的时间见下表。采用Euler a, Euler,DPM++2M ,DPM++2M SDE,DPM++2M SDE Karras,DPM++2M Karras,LMS Karras等7种采样方法可以大量节省图片生成所花费的时间,节省时间就是节省生命。: 说明:...
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,将UniPc变体改为bh...
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。
为了解决这个问题,我们提出了一种新的采样算法,通过优化迭代过程,仅需10到25步即可实现采样速度翻倍。在传统的Stable Diffusion模型中,采样过程通常需要数百步迭代,这不仅耗时,而且容易引入噪声。为了解决这个问题,我们深入研究Stable Diffusion模型的内在机制,发现通过调整扩散过程和优化采样策略,可以显著减少迭代步数,同时...
在Stable Diffusion模型的去噪过程中,噪声表(noise schedule)扮演着至关重要的角色。 噪声表是一个预先定义的计划,它决定了在每一步采样过程中应用的噪声水平。 在去噪过程的第一步,图像充满了高噪声,这是因为初始图像是完全随机的噪声图像。在这个阶段,噪声水平最高,图像看起来是不连贯和随机的。
从效果看Stable Diffusion中的采样方法 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++ ...
特别是在 SXM 80GB A100 上，OneFlow 首次让 Stable Diffusion 的推理速度达到了 50it/s 以上，首次把生成一张图片需要采样 50 轮的时间降到 1 秒以内，是当之无愧的性能之王。在 T4 推理卡上，由于 AITemplate 暂不支持 Stable Diffsuion，相比于目前 SOTA 性能的 TensorRT，OneFlow 的性能是它的 1.5 倍...
在之前的采样迭代步数对比的基础上，我在上面增加了所有采样方法的对比，以便进行纵向比较：从速度方面来看，DDIM的速度最快，而DPM Adaptive则较慢：但是这个对比只能作为参考，因为不同的采样方法可能对不同的模型产生不同的影响。因此，对于采样方法的选择，我认为最好的方法便是尝试，以及根据个人的喜好进行选择。