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stable diffusion采样器全解析

2025年5月27日 281点热度 0人点赞 0条评论

老派采样器

Euler: 最经典代表,简单直接不易出错,不带a的采样器: 收敛算法(如Euler):随着采样步数增加趋向固定画面

Euler a:带a的采样器: 祖先采样器,不收敛(每步添加随机噪声,带来更多细节)

DPM采样器

DPM++2M Karras:最推荐的算法,收敛,速度快,质量OK

DPM++SDE Karras:随机微分方程算法,不收敛,高品质,速度慢

DPM++2M SDE Karras:2M和SDE的折中算法,不收敛,速度有所提升

DPM++2M SDE Exponential:指数算法,不收敛,细节少些,画面柔和、干净

DPM++3M SDE Karras + DPM++3M SDE Exponential:速度和2M一样,需要更多采样步数,调低CFG采样步数>30步效果更好

2023年推出

UniPC:2023年推出,兼容性好,10步左右即可生成可用画面
Restart:1.6版本新增,潜力大比UniPC用更少步数生成优质画面

使用策略:

速度优先:DPM++ 2M Karras
质量优先:DPM++ SDE Karras
快速尝试:UniPC或Restart

标签: Stable diffusion 采样器
最后更新:2025年5月27日

admin

我专注于服务器管理和优化,擅长使用WordPress进行网站建设和维护,以及关于WordPress和AI技术分享,除了技术方面的工作,我还热衷于分享软硬件评测、技术教程和各种学习心得。通过撰写文章和制作视频,我希望将自己的经验和知识传递给更多的人,帮助他们解决遇到的问题,无论是探讨最新的技术趋势,还是分享实用的工具和技巧,我都乐于与大家交流互动,希望在技术社区和社交媒体平台,我们都能积极参与讨论和交流,不断学习和进步。共同成长。

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