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...
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 常用的有三种,分别是 Euler a,DPM++2S a Karras...
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...
先来说明一下这个参数作用：整个Hires. fix过程你可以理解为我们在图像进行放大后，再基于该图像进行了二次生成。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。...
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...
步数40+CFG5 3 新式采样器 LCMStable Diffusion WebUI 1.8.0 新增的采样器,需要配合专门的 LCM 大模型,可以在 6-10 个步骤内实现质量不错的图像生成,CFG 一般在 1~2 之间 4 总结 4.1 祖先采样器 名字中带a的采样器表示这类采样器为祖先采样器。这一类采样器会在每一个采样步骤中向图像添加噪声,因此采样...
一、首先我们依旧使用大模型angthing4.5来进行测试,VAE模型选择了kl-f8-anime2。使用了随机种子:3840285006;相同的Prompt;采样迭代步数为:1,3,5,10,20,30,40,50; Euler a和Euler: LMS和Heun: DPM2和DPM2 a: DPM++ 2S a和DPM++ 2M: DPM++ SDE和DPM fast: ...
最近在Stable Diffusion WebUI的更新中增加了一个UniPC采样方式,速度上与DDIM相似在第一梯队,但是在50步的采样步数下生成画面还是有瑕疵。具体怎么用就有点不好说了。 新采样方式UniPC 另外前面说过硬件推荐4090显卡,但其实倒也不一定需要用一线品牌的显卡,虽然一线品牌的做工会更好,口碑也是一流,但其实选择靠谱的...
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...
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。