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Stable Diffusion采样器如何选择？不同采样器原理对比及选择建议
发布时间：2024-07-01 20:33:22 浏览量：199次
使用过Stable Diffusion的朋友都知道，Stable Diffusion有很多种采样器，但是不同场景适合使用哪个采样器呢？如果你对Stable Diffusion采样器不太了解，不妨看看下面这篇科普文章。
Stable Diffusion采样器的工作原理是通过不同的算法从稳定扩散模型中获取样本，然后将噪声预测器估算的噪声应用于这些样本。另外，噪声调度器负责控制去噪的程度，确保高效精准的处理过程。不同算法的收敛速度和结果质量可能有所不同。
主要的采样器方法包括概率模型和数值方法。其中，DDPM是较早期的采样器之一，而DDIM则能以更少的步骤取得更好的效果。而PLMS在50步处理中实现了比DDIM 1000步更高的图像质量。
Euler方法是一种速度快且简单直接的采样器，而Heun方法则是Euler的改进版，处理速度快且广泛应用。LMS方法通过前几个步骤的信息来逐步减少噪声，提高图像精度，但处理速度较慢。
通过深入介绍和比较Stable Diffusion不同采样器，我们发现每种采样器在去噪过程中都有各自的优势和劣势。
根据实际需求和软件提供的采样器种类，选择适合的采样器才能达到事半功倍的效果。以下是针对不同应用场景的采样器建议：
- 追求高图像质量又想保持速度的选择：Heun 和 LMS Karras。UniPC也是不错的选择，特别是时间充裕时。
- 快速测试效果且耐心有限：DPM++2M 或 UniPC。Euler A是一个快速且质量不错的选择。
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