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news 2025/10/27 0:50:20

做免费网站推广开头语,做物流运输网站电话,南昌微信公众号开发,网站建设结课大家好#xff0c;我是风雨无阻。本文适合人群#xff1a; 希望了解stable Diffusion WebUI中提供的Sampler究竟有什么不同#xff0c;想知道如何选用合适采样器以进一步提高出图质量的朋友。想要进一步了解AI绘图基本原理的朋友。对stable diffusion AI绘图感兴趣的朋… 大家好我是风雨无阻。本文适合人群希望了解stable Diffusion WebUI中提供的Sampler究竟有什么不同想知道如何选用合适采样器以进一步提高出图质量的朋友。想要进一步了解AI绘图基本原理的朋友。对stable diffusion AI绘图感兴趣的朋友。本期内容什么是采样方法采样方法的分类有哪些采样方法详细介绍哪个采样器最好我们该如何选择在 Stable Diffusion中目前已经有22种 Sampling method 采样方法不同的采样方法对出图效果有不同的影响。今天我将详细介绍这22种采样方法以及如何选择合适的采样方法。一、什么是采样在了解采样之前我们得先了解一下Stable Diffusion webui 是如何工作的建议看看我之前的AI 绘画Stable Diffusion 研究七sd webui如何工作这篇文章。我们知道 sd webui 生成图像大致会经过以下过程 1、为了生成图像 Stable Diffusion 会在潜在空间中生成一个完全随机的图像 2、噪声预测器会估算图像的噪声 3、噪声预测器从图像中减去预测的噪声 4、这个过程反复重复 N 次以后会得到一个干净准确的图像这个去噪的过程就被称为采样。 Stable Diffusion 在这个去噪过程中会生成一个新的样本图像。采样中使用的方法被称为 Sampling method 采样方法或者是采样器。增加采样步骤 Sampling steps 有什么影响呢步骤越多每个步骤降噪越小。这样可以减少采样过程中的截断误差。目前Stable Diffusion 中有 22 个采样器可以使用。二、采样器的分类这些采样器有什么区别呢为了便于使用和理解我们可以将这些采样方法进行分类 1、传统的常微分方程求解器ODE solvers 包含Euler \Heun \LMS 这三个方法历史悠久被认为是最简单但是不太准确的采样器。 2、祖先采样器名称中有一个字母 a 的包含 :Euler a \ DPM2 a \DPM2S a \DPM2 a Karras \DPM2S a Karras 这些采样器会在每个采样步骤中向图像添加噪声这些是祖先采样器因为在采样结果中具有一定的随机性。这些采样器的缺点是图像不会收敛。 3、最初官方采样器最初随sd v1版本发布的采样器 DDIM、PLMS DDIM 是为扩散模型设计的第一个采样器 PLMS 则是DDIM 更快速的替代品 4、DPM 和 DPM 系列 DPM 和 DPM 系列是2022年发布的用于扩散模型的新采样器它们具有相似的结构但DPM2比DPM 更准确不过速度较慢。 DPM 是对DPM 的改进可以自适应地调整步长但可能会很慢并且不能保证在规定数量的采样步骤内完成。 5、带有Karras字样的采样器这些采样器使用了噪声时间表 noise schedule 控制每个采样步骤中的噪声水平并随着采样步骤的增加减少了截断误差。 6、UniPC采样器这UniPC采样器是2023年发布的新采样器根据 ode 求解器中预测校正方法的启发可在5-10步内实现高质量图像生成。了解了以上采样器的分类相信大家对选择采样器已经可以缩小选择的范围了。三、采样器方法详解接下来我们根据 Stable Diffusion WebUI 中采样器的顺序对每个采样器进行详细介绍。 1、Euler a 祖先采样器的一种类似于 Euler 但在每个步骤中它会减去比“应该”更多的噪声。并添加一些随机噪声以匹配噪声计划。去噪图像取决于前面步骤中添加的特定噪声。 2、Euler 最简单的采样器在采样过程中不添加随机噪声通过噪声计划告诉采样器每个步骤中应该有多少噪声。并使用欧拉方法减少恰当数量的噪声。以匹配噪声计划直到最后一步为0 为止。 3、LMS 解决常微分方程的标准方法 LMS采样速度与Euler 相同。 4、Heum Heum 是对Euler 更精确的改进但是需要在每个步骤中预测两次噪声。因此速度比Euler 慢2倍。 5、DPM2 dpm2 是Katherine Crowson在K-diffusion项目中自创的灵感来源Karras论文中的DPM-Solver-2和算法2 受采样器设置页面中的 sigma参数影响。 6、DPM2 a 祖先采样器的一种使用 DPM2 方法受采样器设置中的ETA参数影响。 7、DPM2S a 随机采样器一种在K-diffusion实现的2阶单步并受采样器设置中的ETA参数影响。 8、 DPM2M 在Kdiffusion实现的2阶多步采样方法在Hagging face Diffusers中被称作已知最强调度器。在速度和质量的平衡最好。这个代表m的多步比上面的s单步在采样时会参考更多步而非当前步所以能提供更好的质量但是也更复杂。 9、 DPMSDE DPM的SDE版本DPM 原本是0DE 求解器及常微分方程在Ktifusion实现的版本代码中调用了随机采样方法所以受采样器设置中的ETA参数影响。 10、 DPM fast 在Ktifusion实现的固定步长采样方法用于steps小于20的情况。受采样器设置中的ETA参数影响。 11、 DPM adaptive 在K-diffusion 实现的自适应步长采样方法DPM-Solver-12 和23受采样器设置中的ETA参数影响。 12、带有Karras字样的6种采样器 LMS karras 、DPM2 karras 、DPM2 a karras 、DPM 2S a karras 、DPM2M karras、DPM SDE karras 、DPM2M SDE karras 这些含有Karras名字的采样方法都是相当于 Karras噪声时间表的版本。 13 、DDIM 官方采样器之一使用去噪后的图像来近似最终图像并使用噪声预测器估计的噪声来近似图像方向。 14、PLMS 官方采样器之一PLMS则是DDIM的新版且更快速的替代品。 15、unipc 最新添加的采样器应该是目前最快最新的采样方法10步内实现高质量图像。四、哪个采样器最好我们该如何选择以下是我的建议如果想快速生成质量不错的图片建议选择 DPM 2M Karras (20 -30步) 、UNIPC 15-25步如果想要高质量的图不关心重现性建议选择 DPM SDE Karras 10-15步较慢) DDIM(10-15步较快)如果想要简单的图建议选择 Euler,Heun(可以减少步骤以节省时间)如果想要稳定可重现的图像请避免选择任何祖先采样器名字里面带a或SDE相反如果想要每次生成不一样的图像可以选择不收敛的祖先采样器名字里面带a或SDE
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