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。
在参数设置的第一步,我们需要确定输出画面所需的迭代步数,系统每次采样步骤都是在上一次迭代的基础上生成新的图像。我个人建议将采样迭代步数控制在20-30次左右,因为过低的采样步数可能会导致图像计算不完整,而过高的采样步数只会在细节部分进行优化,对输出速度来说得不偿失。 对于二次元和真实照片,通常采用步数也不...
为了加速扩散模型的采样，许多研究者从硬件优化的角度出发，例如 Google 使用 JAX 语言将模型编译运行在 TPU 上，OneFlow 团队 [1] 使用自研编译器将 Stable Diffusion 做到了“一秒出图”。这些方法都基于 50 步的采样算法 PNDM[2]，该算法在步数减少时采样效果会急剧下降。就在几天前，这一纪录又被刷新了！Sta...
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...
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.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...
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 ...
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。
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...
4. 迭代步数(采样步数) 参考文档:getimg.ai/guides/intera 首先,我们简单介绍一下stable diffusion的相关原理。这里简单地可以把模型理解为一个迭代过程——从文本输入生成随机噪声开始的重复循环,每一步都会消除一些噪声,并随着迭代步数的增加会产生更高质量的图像。而当完成所需的步骤数时,重复就会停止(可以结合第...