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...
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...
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...
Sampling Steps(采样步数)Stable Diffusion 的工作方式是从以随机高斯噪声起步,向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减,取决于采样器。一般开到 20~30。 不同采样步数与采样器之间的关系: CFG Scale(提示词相...
StableDiffusion绘画实验室之高分辨率采样步数/Hires steps篇 先说下这个Hires steps参数的位置,很多人可能对这个参数不是很理解其作用 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...
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...
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...
Stable Diffusion 使用指南 资料主要来源:赛博佛祖们、AiDraw、知乎 以及其他网络资料的补充 1.调参基础 常用参数介绍 Prompt(提示词):对你想要生成的东西进行文字描述。 Negative prompt(反向提示词):用文字描述你不希望在图像中出现的东西。 Sampling Steps(采样步数):扩散模型的工作方式是从随机高斯噪声向符合提示的...
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...
注重重现性:不要使用任何ancestral采样器(名字里面带a或SDE) 简单、快速、直接:Euler,或Heun,缩短步数。 正文内容: intro: 本文内容直接来自于https://stable-diffusion-art.com/samplers/。该文章很好地介绍了stable diffusion中sampler的作用、分类、原理、区别等等,解释了我在sampler方面的疑惑,因此结合个人使用体会...