这类采样器都带有一个字母a。例如: Euler a DPM2 a DPM++ 2S a DPM++ 2S a Karras 祖先采样器在每个采样步骤向图像添加噪声。它们是随机采样器,因此采样结果具有一定的随机性。使用祖先采样器的缺点是图像不会收敛,下面两幅动图展示Euler a和Euler生成的图像。 使用Euler a生成的图像在高采样步数时不会收敛。
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,在最后一步噪音水平降为零,如下图所示: 增加采样步数,可以减少每步之间的降噪幅度,这样可以避免截断误差。所谓截断误差就是采样器在每一步采样去噪时所使用的算法都...
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...
1.步数高并不保证图片就会更漂亮或更正确 提升步数造成的结果仍充满随机性，不一定步数多就会画的正确或漂亮，例如下图是以DPM++SDE Karras为采样方式，本来画的算是正确，但在60步与100步时眼睛反而变的略丑略歪。2.绘图结果不一定会受步数影响，也有可能毫无变化。虽说大部份的情况下，步数的变化通常会影响到绘...
这个Hires steps就是我们二次生成时的步数，如果数值保持为0，就代表和原有图像生成时的步数相同。由于该步数对最终图像影响很大，所以生成图片时还请自行尝试对你模型和提示词和采样方法比较适合的步数。一般情况直接设置为0即可下面将是我们对于这个参数的测试及总结：其他变量一定的情况下，只改变Hires steps值，结果...
1. 采样迭代步数 输出画面需要的步数,每一次采样步数都是在上一次的迭代步骤基础上绘制生成一个新的图片,一般来说采样迭代步数保持在20-60 左右即可,低的采样步数会导致画面计算不完整,高的采样步数仅在细节处进行优化,对比输出速度得不偿失。 2. 采样方法的介绍 ...
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、更精确的步骤。增加这一点直接增加了生成图像所需的时间。回报递减,取决于采样器。 Sampling method(采样器):使用哪种采样器。Euler a(ancestral 的简称)以较少...
在之前的采样迭代步数对比的基础上，我在上面增加了所有采样方法的对比，以便进行纵向比较：从速度方面来看，DDIM的速度最快，而DPM Adaptive则较慢：但是这个对比只能作为参考，因为不同的采样方法可能对不同的模型产生不同的影响。因此，对于采样方法的选择，我认为最好的方法便是尝试，以及根据个人的喜好进行选择。
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++是DPM的改进版。 DPM2是二阶版本的DPM,更准确,但更慢。 DPM++SDE和DPM++SDE Karras有与祖先采样器相同的缺点,不会收敛,而且采样步数会显著影响图像内容。
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...