DDIM(去噪扩散隐式模型)和 PLMS(伪线性多步法)是原始 Stable Diffusion v1 附带的采样器。DDIM是首批为扩散模型设计的采样器之一。PLMS 是 DDIM 的更新、更快的替代方案。 这两个采样器已经过时了,我们通常不会使用他们。 DPM 和 DPM++ DPM(扩散概率模型求解器)和DPM++是专为 2022 年发布的扩散模型设计的新...
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...
DDIM(去噪扩散隐式模型)和PLMS(伪线性多步方法)是伴随Stable Diffusion v1提出的采样方法,DDIM也是最早被用于扩散模型的采样器。PLMS是DDIM的一种更快的替代方案。当前这两种采样方法都不再广泛使用。 DPM与DPM++ DPM(扩散概率模型求解器)这一系列的采样器于2022年发布,代表了具有类似体系结构的求解器系列。 由于DP...
采样器: Stable Diffusion的webUI中,提供了大量的采样器供我们选择,例如Eular a, Heum,DDIM等,不同的采样器之间究竟有什么区别,在操作时又该如何进行选择,本文将会详细讲解采样器是如何工作的,以及各种采样器的优劣对比。 先放结论: 如果只是想得到一些较为简单的结果,选用欧拉(Eular)或者Heun,并可适当减少Heun的...
DPM采样器StableDiffusion中绝大部分都是DPM算法。二代算法相比于一代算法,质量有所提升但需要更多的时间和迭代步数,通过增加一代算法的迭代步数也能达到相同的质量效果。 o DPM2:DPM二代算法。画质提升有限,渲染时长增加一倍。 o DPM2a:DPM二代算法。画质提升有限,渲染时长增加一倍。
什么是采样? Stable Diffusion模型通过一种称为“去噪”的过程来生成图像,这个过程涉及到在潜在空间中逐步从随机噪声中提取出有意义的图像特征。 模型首先在潜在空间中生成一个完全随机的噪声图像。这个图像是随机的,不包含任何有意义的信息。 噪声预测器(也称为去噪函数)估计这个随机图像中的噪声。这个预测器是模型的...
在Stable Diffusion中,采样器是用于生成图像的重要工具。通过采样器,Stable Diffusion能够在潜在空间中生成一个完全随机的图像,然后通过噪声预测器估计图像的噪声,从图像中减去预测的噪声,重复多次,最终得到一个干净的图像。 首先,让我们了解一下采样器的种类和特性。Stable Diffusion支持多种采样器,包括Euler、Euler a、...
Stable Diffusion 在SD-众多采样器中,你在使用时是不是眼花而感到无从下手呢? 现小编就根据亲测实践,就“出图快且稳,质量高”的特点, 推荐使用以下10种采样器: DPM++ 2M Karras DPM++ SDE Karras PM++ 2M SDE Exponential DPM++ 2M SDE Karras
Sampling method即采样方法或采样器。 Sampling steps即采样步数。 为了生成图像,Stable Diffusion首先在潜在空间中生成完全随机的图像。然后噪声预测器估计图像的噪声。从图像中减去预测的噪声。这个过程重复十几次。最后,你会得到一个干净的图像。 这个去噪过程称为采样,采样所采用的方法就称为采样方法或采样器。
什么是采样? Stable Diffusion模型通过一种称为“去噪”的过程来生成图像,这个过程涉及到在潜在空间中逐步从随机噪声中提取出有意义的图像特征。 模型首先在潜在空间中生成一个完全随机的噪声图像。这个图像是随机的,不包含任何有意义的信息。 噪声预测器(也称为去噪函数)估计这个随机图像中的噪声。这个预测器是模型的...