救老命了!Stable Diffusion 入门之30+采样方法 (Sampler)详解 1 采样方法是什么 Stable Diffusion 在生成图像前,会先生成一张完全随机的图像,然后噪声预测器会在图像中减去预测的噪声,随着这个步骤的不断重复最终会生成一张清晰的图像。整个去噪过程叫做采样,使用到的方法叫做采样方法或采样器。 采样过程中噪声计划控...
通过选择合适的采样器，你可以根据自己的需求获得不同风格、质量的图像生成结果。在使用Stable Diffusion进行创作时，请根据具体情况选择合适的采样器，以获得最佳的效果。
If you try to reproduce an image generated with Stable Diffusion and you don’t succeed even though you are using the same seed and the same parameters, it may be because you are using an ancestral sampler. This is normal! The noise that is re-added in each step is random and different...
DDIM (Denoising Diffusion Implicit Model,去噪扩散隐式模型)和PLMS (Pseudo Linear Multi-Step method,伪线性多步法)是初始的1.0版本SD自带的采样器。 一般被认为是过时的而不再使用。 DPM系列 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++...
https://github.com/portu-sim/sd-webui-bmab 进入 SD 的扩展，通过网址进行安装。安装完成记得重启哦...
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。
Stable Diffusion需要调教，采用不同的模型和Prompt生成的效果千差万别，下面分享一些我个人研究生成的...
这次要给大家推荐在Stable-Diffusion-WebUI中使用的5个大模型,这5个大模型都是偏向真实感的模型,本次推荐测试过程都将使用相同的tag(关键词)和参数,采样方法(Sampler)选择了 DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7,不使用LoRA模型和其他辅助的插件,大家可以通过参考样张选择适合的模型进行使用。
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。
我们已经介绍过,在Stable Diffusion中,噪声图像是每步减去模型预测出的噪声,一点一点变成干净图像的。noise schedule就是用来控制在每个采样步中噪声的强度的。噪声在第一步最大,慢慢降低,直到最后一步降为0。 在每一步中,采样器的工作就是根据noise schedule中对应的该步的噪声强度,减去对应的噪声,来产生该步的去噪...