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本指南将深入探讨采样步骤的基础知识、它们对图像生成的影响，以及优化这些步骤以获得最佳结果的技巧。

了解稳定扩散中的采样步骤

介绍稳定扩散中的采样步骤

采样步骤是指稳定扩散模型为将初始噪声转换为可识别图像而运行的迭代次数。在此转换过程中，该模型使用文本提示作为指导，在每个步骤中稍微优化图像，直到它与提示对齐。因此，采样步骤的数量会显著影响图像生成所需的质量、处理时间和资源。

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确定最佳采样步骤数

在稳定扩散中找到理想的采样步骤数可能是一种平衡行为。这是一个需要考虑多个因素的过程，包括文本提示、稳定扩散检查点、采样方法和用户偏好。

虽然没有明确的“最佳”采样步骤数，但以下一般提示可以帮助您在图像质量和处理速度之间找到平衡：

• 从较少的步长（大约 20 或 30 步）开始，逐渐增加步长，直到观察到图像质量有所改善。
• 比较使用相同的提示和种子生成的不同图像，但步骤数不同。
• 避免使用过多的步骤（超过 100 步），除非您有需要的特定目标。
• 尝试不同的检查点和方法。
• 使用最佳提示和反转来指导 Stable Diffusion 的图像生成过程。

更高采样步骤的影响

以下是采样时间增加后图像可能面临的两个主要影响。看一看：

处理时间和资源使用情况

使用的采样步骤越多，生成图像所需的时间就越长。这种增加的处理时间可能会带来问题，尤其是在处理大量图像时。更高的采样步骤还需要更多的处理能力，并且可能会消耗图形处理单元 （GPU） 的更多视频随机存取内存 （VRAM）。

图像质量

虽然较高的采样步骤可以增加图像细节，但重要的是要注意，有一个阈值，超过该阈值，额外的采样步骤可能会降低图像质量，而不是提高图像质量。因此，在采样步骤数和所需图像质量之间找到平衡非常重要。

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了解更高采样步骤的影响

稳定扩散采样器的比较分析

Stable Diffusion 采用各种采样方法或采样器，例如 Euler、Heun、DDIM、LMS 和 LMS Karras。每个采样器都有其优点和缺点，它们对图像生成过程的影响都不同。

常微分方程 （ODE） 求解器

一些采样器，如 Euler 和 Heun，是常微分方程的老式求解器。它们简单且具有确定性，但由于其准确性和速度的限制，它们可能不是复杂图像生成任务的最佳选择。

采样器

采样器，如Euler A和DPM2 A，为采样过程增加了一层随机性。它们往往会产生不收敛的图像，因此不太适合需要稳定、可重复图像的任务。

卡拉斯噪音时间表

一些采样器（如 LMS Karras 和 DPM2 Karras）使用 Karras 噪声时间表。此计划根据分布的曲率修改每个步骤的降噪，从而提高图像质量。

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去噪扩散隐式模型（DDIM）和伪线性多步法（PLMS）

DDIM 和 PLMS 是 Stable Diffusion 的原始采样器之一。它们通常被视为过时的，不再被广泛使用。

扩散概率模型求解器 （DPM） 和 DPM++

DPM 和 DPM++ 是专为扩散模型设计的较新的采样器。它们提供比一些较旧的采样器更好的准确性和速度，使其成为许多用户的热门选择。

统一预测器-校正器 （UniPC）

UniPC 是 2023 年发布的新采样器。它基于ODE求解器中的预测器-校正器方法，只需五到十个步骤即可实现高质量的图像生成。

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各种稳定扩散采样器的比较分析

结束语

掌握稳定扩散中的采样步骤对于高效生成高质量图像至关重要。通过了解采样步骤是什么、它们对图像生成的影响以及如何优化它们，您可以增强图像生成过程并充分利用稳定扩散模型。

因此，开始尝试不同数量的采样步骤和采样器，以找到满足您需求的完美平衡。

转载：什么是稳定扩散中的采样步骤？ (mvrlink.com)