Stable Diffusion 在每一步都会产生一个新的图像样本,因此去噪的过程被也被称为采样。采样过程所使用的方法被称为采样方法或采样器。 噪音计划表(Noise schedule)控制每个采样步骤的采样水平。整体噪声在第一步时最高,在最后一步逐步降低到零。在每一步中,采样器会生成噪音水平与噪音计划表匹配的图像。增加采样步数...
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...
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...
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...
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...
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一部分,它学习...
1.DDIM和PLMS是初始采样器，分别基于时间步顺序采样和伪线性多步法。2.DDIM在StableDiffusion初始1.0版本中自带，采样速度快，质量大幅提升，但PLMS效果不太理想。3.2S、2M、3M是采样器的阶数标识，三阶采样器比二阶采样器更准确，但计 算复杂度也更高。2S、2M、3M 1.采样器阶数的定义和区别2.三阶采样器比二...
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、...
由于每一步都会增加新的随机噪声,带有这一特性的采样器永远不会达到收敛状态。如果总有新噪声需要处理,就总能继续进行下一步。 这使得这些采样器具有更高的创造性。增加额外的处理步骤并不一定会提高图像质量,而是可能产生另一种类似的结果。 如果你在尝试复现使用Stable Diffusion生成的图像时失败了,即使你使用了相...
Stable Diffusion-采样器篇(from知乎) 先放结论: 1.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的步骤数以减少时间 2.对于侧重于速度、融合、新颖且质量不错的结果,建议选择: DPM++ 2M Karras, Step Range:20-30