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。
此外这里同时还要引出另外一个功能采样迭代步数(Steps),简单来说采样迭代步数(Steps)就是希望出图时,采样器来计算多少步数来出图,但并非步数越多越好,不同出图效果、模型选择等在使用采样迭代步数上都需要有相应的调整,多数情况迭代步数20-30步就可以了。 其实不同的采样器都有比较学术的解释,例如:Euler a采样器...
DPM (Diffusion probabilistic model solver,扩散概率模型求解器)是2022年发布的为扩散模型而设计的一系列采样器。 DPM++是DPM的改进版。 DPM2是二阶版本的DPM,更准确,但更慢。 DPM++SDE和DPM++SDE Karras有与祖先采样器相同的缺点,不会收敛,而且采样步数会显著影响图像内容。 DPM adaptive会自适应地改变采样步长,...
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...
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在生成图片时,Stable Diffusion 会先在隐层空间(latent space)中生成一张完全的噪声图。噪声预测器会预测图片的噪声,将预测出的噪声从图片中减去,就完成了一步。重复该过程,最终将会得到清晰的图片。 由于Stable Diffusion 在每一步都会产生一个新的图像样本,因此去噪的过程被也被称为采样。采样过程所使用的方法被...
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Ancestral sampler是一种在图像采样过程中向图像添加噪音的技术。它们被称为随机采样器,因为它们的采样结果具有一定的随机性。通常在它们的名称中会包含一个独立的字母“a”,比如说Euler a。 AnimateDiff AnimateDiff是一种stable diffusion的文本到视频的技术。它采用了一个运动控制模型来影响Stable diffusion模型,从而生...
种子值控制了图像生成的随机性。通过固定种子值,可以重现特定的图像结果,这对于复现喜欢的图像或进行微调非常有用。 通过精确地调整这些参数,你可以大大提升Stable Diffusion生成图像的质量和效果,满足你的具体需求和创意愿望。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用这些功能,释放Stable Diffusion的全部潜力。
在生成图片时,Stable Diffusion会先在隐层空间(latent space)中生成一张完全的噪声图。噪声预测器会预测图片的噪声,将预测出的噪声从图片中减去,就完成了一步。重复该过程,最终将会得到清晰的图片。 由于Stable Diffusion在每一步都会产生一个新的图像样本,因此去噪的过程被也被称为采样。采样过程所使用的方法被称...