Stable Diffusion中提供了19种采样方法(Sampler)可以选择,Euler a, Euler, LMS, Heun, DPM2, DPM2 a, DPM++ 2S a, DPM++ 2M, DPM++ SDE, DPM fast, DPM adaptive, LMS Karras, DPM2 Karras, DPM2 a Karras, DPM++ 2S a Karras, DPM++ 2M Karras, DPM++ SDE Karras, DDIM, PLMS这19种采样方法...
2、Euler 它也是一个超快采样,一样的10步可以出个比较完整的画面了,细节什么的都还可以。 缺点:虚化背景 10步 30步 ps:我用的是一个很优秀的模型,完成度都挺好的,用不怎么好用的模型来画对比会更明显。 3、LMS 30步 10步 这个采样方式中规中矩,画超真实效果,想画拟真的画面不太好。 优点:画质感挺好...
Stable diffusion的采样方式怎么选择?#设计分享 #视觉设计 #设计学类专业 #人工智能 #ai生成短视频 - 赵火火设计日报于20240307发布在抖音,已经收获了18.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
图9-3 测试结果(其中左边代表着不同的采样方式) 可见,CFG在4-10之间都非常适合,但最佳的还是建议将迭代步数还有采样方法结合起来看。 9.4 种子与变异种子 种子:用于在潜在空间中生成初始随机张量的种子值。实际上,它控制图像的内容。生成的每个图像都有自己的种子值。如果设置为-1,stablediffusion将使用随机种子值...
02:08 带a后缀的采样器是祖先采样器,每步迭代画面都有变化,使画面具有更多随机性, 不带a后缀的采样结果会趋向一个固定画面,生成更加稳定 03:06 DPM fast效果不好直接放弃,DPM adaptive画面细节处理较好,但耗时更多 03:22 DPM2代不如使用1代使用更多采样步骤 03:39 带Karras后缀的采样器可以用更少的步数产出清...
虽然已经有数量够多的采样方法了,但网上会更新一些其它采样方法,如2M alt或2M fix等。如果想把新的方法加入到现有的界面中,有两种方式: 1、修改目录下repositories\k-diffusion\k_diffusion\sampling.py文件,将采样方法代码附加上,在modules\sd_samplers_kdiffusion.py文件里加入采样方法的列表名称。
3. 采样方式 Euler a:速度快的采样方式,随着采样步数增加并不会增加细节(*常用) DPM++ SDE:人像效果OK(*常用) DPM++2S a Karras 和 DPM++ SDE Karras等:相对于Euler a来说,同等分辨率下细节会更多,但是速度更慢 4. 采样步数 保持在20~30之间,较低图片展示不完整,较高细节偏差大(类似锐化)。
像DPM++ 2M一样,这个采样器在30到50步之间提供非常好的结果,但是Karras版本具有在较少的步骤中提供更好结果的优势,如下面的例子所示: 如果使用较高的步数,将很难看到差异。 Stochastic 变体 SDE(随机微分方程,详见相关论文[10])变体采用了随机微分方程。简而言之,这类微分方程的使用使得噪声的建模方式更为复杂和...
类数值方法PNDM:Stable Diffusion默认加速采样方案 ©PaperWeekly 原创 · 作者 |刘路平 单位|浙江大学 研究方向 |扩散模型 扩散模型[1](diffusion model)通过逐步迭代的方式建立起高斯分布和数据分布的对应,将深度生成模型提升到了新的高度。扩散模型生成结果的细节准确性和样本丰富度都给人留下了深刻的印象。
不同的采样器 SD的原始采样器 DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models) 和 PLMS(Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds) 是sd的原始采样器。 DDIM是SD的资格最老的原始采样方式,它甚至和PLMS构成了SD源头的一部分。它适合宽幅画面,也是在采样步数较高的设置下出图表现较好,因此速度偏低,环境...