所有在名字中包含独立字母 a 的都是祖先采样器,祖先采样器会在每一步采样时都向图片添加新的随机噪声,这会导致不断采样时,图片内容一直在大幅度的变化,不会稳定下来,专业点的说法叫难以收敛。 下图是采样器 Euler a 和 Euler 在不同采样步数时生成图片的对比,可以看到随着采样步数的增加, Euler 生成的图片变化...
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...
我一般都是用Script把所有采样器遍历一遍 1年前·北京 2 分享 回复 展开1条回复 奇怪的知识增加啦~ ... 大大是不是推荐20我拉到100也没什么区别[发呆] 1年前·广东 0 分享 回复 展开3条回复 心灵深处 ... [抠鼻]下载模型和lora都有备注使用哪一款是最佳的 ...
此外,对于初学者来说,建议使用DPM++ 2M或DPM++ 2M Karras,这两个采样器相对稳定且易于操作。如果你想尝试一些新的效果和变化,可以选择Euler a、DPM++ SDE、DPM++ SDEKarras或DPM2 a Karras等采样器。 最后,值得注意的是,虽然Stable Diffusion提供了多种采样器选择,但每种采样器都有其局限性和适用范围。因此,在...
Stable Diffusion现有的采样方法多达30种。 让人眼花缭乱,不知该如何选择,特别是新手小白连搞懂它们之间的区别都困难。 而且在这些采样方法里,有很多都是已经过时、被淘汰的,或者是效果不好、极少使用的 那么我们到底应该选择什么采样方法呢?本期图文将对这些采样方法进行分类以及全解析,最后会列出我个人比较推荐的采样...
清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队提出 DPM-Solver(NeurIPS 2022 Oral,约前 1.7%)和 DPM-Solver++,将扩散模型的快速采样算法提升到了极致:无需额外训练,仅需 10 到 25 步就可以获得极高质量的采样。 要说AI 领域今年影响力最大的进展,爆火的 AI 作图绝对是其中之一。设计者只需要输入对图片的文字描...
从效果看Stable Diffusion中的采样方法 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++ ...
1、同样一个参数下,不同采样方法生成的图片略有差异(见下面详细测试部分)。其中,DPM2 Karras和DPM++2M Karras、LMS Karras、DPM++2M、DPM2、Heun、Euler等7种采用方法生成的图片差异只有一点点。DPM2 a Karras和DPM2 a人物姿势几乎一样,只是背景略有差异。因此,可以采用不同采用方法来微调最终生成的图片。
DPM采样器名字中的名字释义 §Karras是优化算法,它们在采样8步之后,比同名算法噪点更少。 §2S代表单步算法。2M代表二阶多步算法。与2S相比增加了相邻层之间的信息传递。2M是2S的升级版本。3M是v1.6版本新增的算法,迭代步数到30+、CFG值减小后达到质量最佳。
祖先采样器均无法收敛 DPM and DPM2 在DPM 系列采样器中,DPM fast 无法很好地收敛,DPM2 和 DPM2 Karras 的收敛性看起来比 Euler 要好,但别忘了,它们也是二阶的方法,速度要慢两倍。 DPM adaptive 看起来很好,但他是用的自己的自适应步数,实际可能非常慢。