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穩(wěn)定擴(kuò)散采樣方法選擇指南

發(fā)布時(shí)間：2024-06-23 18:34:23 瀏覽量：311次

Hello~o，朋友們~

歡迎回到AI趣聞屋。

Stable Diffusion webui 提供了多達(dá)22種采樣方法，Euler a、Euler、LMS、Heun、DPM2、DDIM...

這么多選項(xiàng)，該怎么選呢？犯難了嗎？

作為一個(gè)上進(jìn)的大好青年，怎么能允許這“擺爛”？！決定了！

今天讓我們聊一聊采樣方法的基本介紹和分類，讓大家能在繪圖時(shí)快速選擇合適的采樣方法。

什么是采樣方法？

Stable Diffusion 通過(guò)在潛在空間內(nèi)生成一張完全隨機(jī)的圖像，噪聲預(yù)測(cè)器估計(jì)圖像的噪聲，再減去。這個(gè)過(guò)程迭代N次后，得到一個(gè)沒(méi)有噪聲的精致圖像。

去噪（降噪）過(guò)程被稱為采樣，需要通過(guò)Stable Diffusion在每一步生成新的樣本圖像。在此采樣過(guò)程中采用的技術(shù)稱為采樣方法。

簡(jiǎn)單二分法：穩(wěn)定性、隨機(jī)性

觀察一個(gè)15步的噪聲添加時(shí)間表，從第一步的最大慢慢遞減到最后一步的0，完成圖像生成。

穩(wěn)定性：隨著采樣步數(shù)（steps）的增加，噪聲量的添加逐漸減少，而后得到的圖像不會(huì)有太明顯的變化；

隨機(jī)性：每一步采樣器都會(huì)使用指定算法添加一定量的噪聲，讓圖像依然處于一個(gè)不穩(wěn)定的狀態(tài)，隨著采樣步數(shù)的變動(dòng)而得到一張有明顯區(qū)別于前一個(gè)步數(shù)的圖像。

因?yàn)镾D上的采樣器大多數(shù)在30步之內(nèi)都能得到清晰的圖像，所以我們選擇30,32,35這3個(gè)接近的采樣步數(shù)（steps）的圖像效果對(duì)比，來(lái)直觀感受哪些采樣器是穩(wěn)定的，哪些是不穩(wěn)定的。

穩(wěn)定：

Euler

LMS

Heun

DPM2

DDIM

PLMS

UniPC

LMS Karras

DPM adaptive

DPM2 Karras

DPM++ 2M

DPM++ 2M Karras

不穩(wěn)定：

Euler a

DPM fast

DPM2 a

DPM2 a Karras

DPM++ 2S a

DPM++ SDE

DPM++ 2M SDE

DPM++ 2S a Karras

DPM++ SDE Karras

DPM++ 2M SDE Karras

眼睛犀利的小伙伴可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，不穩(wěn)定的采樣器后面基本都帶a或者SDE！

a 是英文 Ancestral 的縮寫(xiě)，譯為“祖先”。基于 Katherine Crowson 的原始 k-diffusion實(shí)現(xiàn)。祖先采樣器噪聲不收斂。

SDE，全稱 Stochastic Differential Equation，隨機(jī)微分方程，它被注入到數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型里，提升采樣器效率的同時(shí)也為采樣器的每一個(gè)采樣步添加隨機(jī)噪聲。

進(jìn)階細(xì)分：帶2、S、M、Karras是啥東西？

2 代表采樣求解器（sampler solvers）2階，意味著對(duì)U-Net進(jìn)行2次降噪，在穩(wěn)定擴(kuò)散的過(guò)程中更為精確但增加了2倍的耗時(shí)。

S 代表單步（Singlestep）

M 代表多步（Multistep），是預(yù)測(cè)模型的算法的一個(gè)近似導(dǎo)數(shù)。

他們的區(qū)別簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，單步（Singlestep） 使用一個(gè)“固定值/隨機(jī)值”，多步（Multistep） 使用的是前一個(gè)步數(shù)（steps）的值，從而產(chǎn)生更穩(wěn)定的效果。

帶有 Karras 的采樣器使用了 Karras 論文中的噪聲時(shí)間表。

論文地址：點(diǎn)擊查看

采樣器細(xì)節(jié)

1.Euler、Euler a

Euler是最直接的采樣器，與解常微分方程（Ordinary Differential Equations）的歐拉方法相同。

2.Heun

Heun是Euler的2階版本，精度較高，但速度慢2倍。

3.LMS

LMS（Linear multi-step）采樣器，與Euler類似，是一種被廣泛認(rèn)可的求解常微分方程 (ODE) 的技術(shù)。

4.DPM、DPM2、DPM++

DPM（Diffusion probabilistic model solver）擴(kuò)散概率模型求解器，是為Diffusion模型設(shè)計(jì)的新采樣器。

DPM2 是 DPM 的2階版本，DPM++是對(duì) DPM 的優(yōu)化改進(jìn)。DPM離散化噪聲預(yù)測(cè)模型的積分，而DPM ++則是離散化數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的積分。

論文地址：點(diǎn)擊查看

5.DPM Fast、DPM Adaptive

DPM Fast 被標(biāo)記為比其他方法更快的采樣器，但在測(cè)試中性能差不多。

DPM Adaptive 自適應(yīng)，不被輸入的steps限制，生成有質(zhì)量的圖像，穩(wěn)定。

如下：

6.DDIM、PLMS

DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）去噪擴(kuò)散隱式模型，每一步都以最終圖像、圖像方向和隨機(jī)噪聲為引導(dǎo)，穩(wěn)定。

PLMS (Pseudo Linear Multi-Step method) 偽線性多步方法，是DDIM的更新、更快的替代方案。

然而，在低步數(shù)下，DDIM 優(yōu)于 PLMS，但35步之后，PLMS 略優(yōu)于 DDIM。

7.UniPC

UniPC 是一個(gè)免訓(xùn)練的框架，專為擴(kuò)散模型的快速采樣而設(shè)計(jì)，可以在5-10步內(nèi)生成較高質(zhì)量的圖像。

最后

其實(shí)更多時(shí)候在SD里選擇的是模型來(lái)選采樣方法，而不是采樣方法來(lái)選模型。下載模型時(shí)，在主頁(yè)提示選擇哪些采樣方法得到的圖像質(zhì)量更好。

藝術(shù)追求的是不可復(fù)制性！敢于挑戰(zhàn)未知！

所以，大膽使用帶s或者帶a的采樣方法吧！

最快、最具創(chuàng)意、最穩(wěn)定的方法，選擇合適的采樣器，然后享受創(chuàng)作的快樂(lè)吧！

完~

感謝小伙伴們的閱讀。喜歡就點(diǎn)贊和關(guān)注哦。

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參考：

https://huggingface.co/docs/diffusers/api/schedulers/unipchttps://stable-diffusion-art.com/samplers/#DDIM_and_PLMShttps://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/x4zs1r/comparison_between_different_samplers_in_stable/

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