стабильный диффузионный сэмплер в WebUI

Stable Diffusion - Sampler - Zhihu Sampler : Веб-интерфейс Stable Diffusion предоставляет нам на выбор большое количество сэмплеров, таких как Eular a, Heum, DDIM и т. д. Каковы различия между разными сэмплерами? В работе Как выбрать? Эта статья подробно объяснит, как работает сэмплер и различные сэмплы... https://zhuanlan.zhihu.com/p/621083328 https://github.com/huggingface/diffusers/issues/1633 https://github.com /huggingface/диффузоры/проблемы/1633

Полный анализ стабильного диффузионного пробоотборника, 30 алгоритмов отбора проб. Tutorials_bilibili_bilibili Существует 22 типа стабильных диффузионных пробоотборников, а только что обновленная версия 1.6 стабильного диффузионного пробоотборника добавляет 8 новых пробоотборников, всего 30 типов. Алгоритм отбора проб, это руководство объяснит вам это. по одному. , просмотры видео 5599, комментарии 9, лайки 620, брошенные монеты 430, избранное 1241, ретвиты 69, автор видео Фанат CG Ли Чен, профиль автора Официальный сайт фаната CG cgmi.com, WeChat cgmi66, похожие видео : [Учебное пособие по SD, одна кнопка для надевать и снимать одежду] стабильная диффузия использует Lora для контроля количества одежды, [Stable Diffusion] обновление версии V1.6, новые функции, подробное объяснение, всестороннее сравнение между Midjourney и Stable Diffusion, какой из них мне следует изучить? Давайте разъясним это ясно: выпущен тренажер модели [AI Painting]! Простой, но профессиональный пакет для обучения модели LoRA в один клик, Savage Test: разница между Stable Diffusion Sampler <1>, Stable Diffusion Tutorial: сверхмощный плагин SAM, быстрая смена одежды за одну секунду, искусственный интеллект снова развивается! Алхимия Лоры действительно может стать настоящей моделью? Универсальное руководство на уровне няни: научитесь самостоятельно воспроизводить ИИ в кратчайшие сроки! , Создание выражений различий в Stable Diffusion: динамические подсказки и After Detailer, основное обновление Stable Diffusion V1.6: плагин DW Pose, точный контроль поз, выпущена версия Stable Diffusion webui v1.6, на этот раз добавлено 9 новых методов выборки, sd Как выбрать метод выборки? Вы узнаете, прочитав этот обзорhttps://www.bilibili.com/video/BV1FN411i7sB/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_default_collection.content.click&vd_source=4aed82e35f26bb600bc5b46e65e25c22 

В настоящее время в стабильной диффузии-webui 1.6 имеется 30 сэмплеров. В принципе, большинство из них основаны на DDPM. Основываясь на базовой парадигме модели диффузии, процесс добавления шума и шумоподавления можно в основном разделить на три основные категории с точки зрения Первый — это ранние семплеры старой школы, второй — алгоритм DPM, выпущенный в 2022 году, а третий — новый сэмплер, выпущенный в 2023 году.

В первой категории DDIM и PLMS были предложены вместе с первой версией sd и устарели. Эйлер, Хойн и LMS — классические решатели ОДУ. Хойн улучшен по сравнению с Эйлером и работает в два раза медленнее. LMS — решатель линейных полиномов. Для работы ног просто оставьте Euler /a. Все сэмплеры с значком в них являются сэмплерами-предками, и сгенерированные графики не сходятся.Этот тип сэмплеров-предков будет добавлять шум на каждом этапе выборки.По мере увеличения количества шагов выборки картина станет более или менее иной.Там есть некоторые изменения, и нет сходимости. Напротив, сэмплер, который может сходиться, будет стремиться к фиксированному изображению по мере увеличения количества шагов выборки. Преимущество отсутствия сходимости состоит в том, что он привносит в изображение определенные случайные детали.

Вышеуказанное представляет собой алгоритм DPM, который можно сохранить. Алгоритм генерации DPM не используется, и сэмплер DPM2 не рекомендуется. Качество может быть лучше, но время рендеринга увеличится вдвое. DPM++ — это улучшение алгоритма первого поколения. По сравнению с исходным алгоритмом тот, что с каррасом, лучше.После 8 шагов выборки шум будет намного меньше, более качественные изображения можно будет получить с меньшим количеством шагов выборки, а скорость добавления heun будет очень медленной. s представляет собой один шаг, 2m представляет многоэтапную выборку 2-го порядка, а 2m — это обновленная версия 2s.