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Stable Diffusion WebUI 生成参数:采样器(Sampling method)和采样步数(Sampling steps)

本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏,专栏总目录:点这里。

大家好,我是水滴~~

本文将深入探讨Stable Diffusion WebUI生成参数中的采样器和采样步数,旨在为读者呈现一个全面而细致的解析。我们将从采样器和采样步数的概念出发,逐步深入到采样器的不同类别,以及如何根据自身需求选择适合的采样器。此外,我们还将对采样器相关的名词进行详细的解释,以帮助读者更好地理解这一概念。通过本文,您将能够更深入地了解Stable Diffusion WebUI生成参数中的采样器和采样步数,为您在实际应用中提供有力的指导。

文章目录

什么是采样器 什么是采样步数 采样器的类别 如何选择采样器 采样器名词解释 **Euler** Euler a DDIM PLMS LMS 和 LMS Karras Heun DPM UniPC Restart LCM

在 Stable Diffusion WebUI 中有很多种采样器,那么它们都有什么区别呢?我们该如何选择?采样步数又是什么?本篇文章将为你详细讲述这些内容。

什么是采样器

为了生成图像,Stable Diffusion 首先在潜在空间中生成一个完全随机的图像。然后,噪声预测器估计图像的噪声。将预测的噪声从图像中减去。这个过程重复十几次。最后,你得到一个干净的图像。

这种去噪过程(denoising process

更新时间 2024-07-07