本节课将深入讲解1.6版本中的30个采样器,帮大家更好地理解各种采样器的特点和适用场景,从而选择比较适合自己的采样器。
采样方法(Sampler)也叫采样器,是一种用于生成随机样本的技术,常用于计算机图形学、机器学习等领域。在1.6版本后,Stable Diffusion引入了30个不同的采样器,每个采样器具有不同的特点和优缺点。一些采样器可能已经过时并被淘汰,而另一些采样器则具有较快的生成速度或较高的图像质量。因此,在选择采样器时需要根据具体需求进行优化。
为了更直观地观察采样器的出图情况,在保持基本参数和提示词不变的情况下,测试早期采样器在10到40之间的每五步的出图效果。
(一)欧拉采样器:欧拉采样器(Euler)和其优化版 Euler a 是最初与Stable Diffusion一起发布的采样器。它们的主要优点是计算速度快,生成的图像质量和多样性都相当不错。但是,它们可能会遇到颜色偏差的问题。
(二)Heun采样器:Heun采样器被视为Euler的一个升级版,它的准确性更高,因此生成的图像质量更好。但速度比Euler慢一倍。
(三)PLMS采样器:PLMS采样器是另一种相对较新的采样器,它使用伪线性多步法进行预测,因此在保证图像质量的同时也能提高采样速度。不过,相比于Euler,PLMS的稳定性较差,可能会出现色块等问题。
(四)LMS采样器:LMS采样器与欧拉采样器(Euler)的速度相当,但它的准确性更高。然而,它可能会使图像过于动画化,饱和度和对比度偏低。至于LMS Karras采样器,它在保持LMS优点的基础上,还会为图像添加一种油画的风格。
(五)DDIM采样器:DDIM采样器在每一步都会注入随机噪声,使得其在采样步骤中的变化更多。因此,DDIM的收敛步数与Euler差不多,但变化更多。
1.Euler a采样器,名称中带有a标识的采样器,是祖先采样器的一种。这种采样方法在每个采样步骤中都会向图像添加噪声,因此采样结果具有一定的随机性。也就是说,生图时候会有一点点的随机性,可能无法收敛到一个稳定的值或者无限接近某个值。
2.我自己是 4060TI 16G显存显卡 ,在所有参数都是默认的情况下,用Euler出图2.3秒,用Heun出图3.8秒,以后使用ControlNet、AnimateDiff等插件辅助出图的时候,时间会翻几番的,请根据钱包来定。
同样的,为了更直观地观察采样器的出图情况,在保持基本参数和提示词不变的情况下,测试早期采样器在10到40之间的每五步的出图效果。
(一)DPM fast采样器:DPM fast采样器的优点是自适应调整步长,缺点是出图有崩坏的现象,从上图可以看出,20步以后都有崩坏的现象,不推荐使用。
(二)DPM adaptive采样器:DPM adaptive采样器会忽略你的步数设置自行决定采样步数,出图时间上不可控,有数据表明,DPM adaptive也有可能出现崩坏的现象,虽然本次测试没有崩坏,但还是不建议选择DPM adaptive采样器。
(三)DPM二代采样器(DPM2、DPM2a、DPM2 Karras、DPM2 a Karras)DPM二代采样器相对于其他采样器如Euler采样器,具有更好的收敛情况。此外,它们无需额外训练,仅需10到25步就可以获得高质量的图像。然而,这并不意味着它没有缺点。例如,由于其高精度和复杂性,DPM二代采样器的计算速度往往较慢。想要高质量且细节丰富的图像并且不建议多花时间,DPM二代采样器是个不错的选择(采样器后缀在下边解释)。
(四)DPM一代采样器(带DPM++的采样器)采样器的后缀,代表了采样器的类型和特性。各种后缀的特性如下:
2.带Karras的采样器是在原有DPM采样器的基础上进行改进和优化的新一代采样器。它们的主要区别在于更高的采样质量、更强的噪声控制能力以及更丰富的细节表现。
6.带SDE代表随机微分方程算法,随机微分方程算法可以让出图更加细致和真实,其中调用了祖先采样器,出图不收敛,适合线.Exponential:在细节上会有一些丢失,但出图画面会更加柔和干净。
DPM++SDE Karras:随机微分方程算法,不收敛,高品质,速度慢(推荐真实系图片使用)
:UniPC采样器的主要优点在于其执行速度快,可以在5-10步中实现高质量图像的生成。此外,它的画面效果稳定。然而,UniPC采样器的缺点在于其结果可能会受到一定的限制,例如无法收敛等。
Restart采样器的优势在于其能够生成更加新颖且质量上乘的结果。然而,Restart采样器的执行速度相对较慢,可能需要更多的步骤来达到期望的效果。四、设置采样器显示和隐藏
。采样器多种多样,根据情况来选择对自己最合适的采样器,推荐DPM++2M Karras和Euler,这两个也是最常用的采样器。
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