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...
原来带有Karras标签的采样器是使用了Karras论文中推荐的噪声表。 使用Karras noise schedule能够在采样接近尾声时,噪波阈值更小,更稳定。 基本上,Web UI中除DDIM、PLMS和UniPC之外的所有采样器都是从k-diffusion借用的。下图是这些采样器的速度对比。 2. 使用建议 1.如果想使用快速、融合、新颖且质量不错的东西,那...
首先,我们简单介绍一下stable diffusion的相关原理。这里简单地可以把模型理解为一个迭代过程——从文本输入生成随机噪声开始的重复循环,每一步都会消除一些噪声,并随着迭代步数的增加会产生更高质量的图像。而当完成所需的步骤数时,重复就会停止(可以结合第五节采样方式来看)。 一般来说,大约25个采样步骤(20个也可以...
先来说明一下这个参数作用：整个Hires. fix过程你可以理解为我们在图像进行放大后，再基于该图像进行了二次生成。这个Hires steps就是我们二次生成时的步数，如果数值保持为0，就代表和原有图像生成时的步数相同。由于该步数对最终图像影响很大，所以生成图片时还请自行尝试对你模型和提示词和采样方法比较适合的步数。...
后向扩散时,Stable Diffusion 先会生成一张完全的噪音图,然后根据提示词的语义,通过不断的采样来去除噪音图中不符合语义的噪音,而采样器就是去除噪音用的算法程序。 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,采样器会按照一个噪音计划表控制噪音的水平,在第一步噪音水平最高...
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 步就可以获得非常高质量的采样: 使用DPM-Solver DPM-Solver 的使用非常简单,既可以基于作者提供的官方代码,也可以使用主流的 Diffusers 库。例如,基于作者提供的官方代码(https://github.com/LuChengTHU/dpm-...
1.步数高并不保证图片就会更漂亮或更正确 提升步数造成的结果仍充满随机性，不一定步数多就会画的正确或漂亮，例如下图是以DPM++SDE Karras为采样方式，本来画的算是正确，但在60步与100步时眼睛反而变的略丑略歪。2.绘图结果不一定会受步数影响，也有可能毫无变化。虽说大部份的情况下，步数的变化通常会影响到...
为了加速扩散模型的采样,许多研究者从硬件优化的角度出发,例如 Google 使用 JAX 语言将模型编译运行在 TPU 上,OneFlow 团队 [1] 使用自研编译器将 Stable Diffusion 做到了“一秒出图”。这些方法都基于 50 步的采样算法 PNDM[2],该算法...
通过逐步了解Stable Diffusion每个部分的作用和精确调节参数，你将能快速熟练运用这一工具。我建议你将这段探索带入日常生活，建议可以在手机上安装“AI课堂”这个应用，让学习变得快速高效。学习如何安装和部署，深入理解每个板块的独特功能，掌握万能提示词的运用，精确设定参数，乃至于高级语法技巧。采样迭代步数（Steps）...
在Stable Diffusion 中,常用的随机种子有-1 和其他数值。当输入-1 或点击旁边的骰子按钮时,生成的图像是完全随机的,没有任何规律可言。而当输入其他随机数值时,就相当于锁定了随机种子对画面的影响,这样每次生成的图像只会有微小的变化。因此,使用随机种子可以控制生成图像的变化程度,从而更好地探索模型的性能和参...