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...
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,那么最好的选择是: DPM++ 2M Karras,20–30 Steps UniPC,20-3...
采样步数与采样器 在 Stable Diffusion 中，采样步数与采样器之间存在一定的关系。采样器是指用于生成随机高斯噪声的设备或算法，它直接影响着采样步骤中的噪声水平。不同的采样器可能会需要不同的采样步数来达到相同的降噪效果。因此，在选择采样步数时，我们需要综合考虑采样器的性能以及所需的降噪程度，以达到最佳的...
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...
该组件运行多个steps来生成图像信息,其中steps也是Stable Diffusion接口和库中的参数,通常默认为50或100。 图像信息创建器完全在图像信息空间(或潜空间)中运行,这一特性使得它比其他在像素空间工作的Diffusion模型运行得更快;从技术上来看,该组件由一个UNet神经网络和一个调度(scheduling)算法组成。扩散(diffusion)这个词...
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。
一、Sampling Steps（采样步数）指的是生成图片的迭代步数，每多一次迭代都会给AI更多的机会去比对prompt和当前结果，去调整图片。二、总结1、随着步数增多，可以得到对目标更小、更精确的图像。2、但增加步数也会增加生成图像所需的时间。3、增加步数的边际收益递减，取决于采样器，一般20~30。
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。
Stable Diffusion 参数解读 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图像迈出小步。这样的步骤应该有多少个。更多的步骤意味着从噪声到图像的更小、更精确的...
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。