AI绘画研究,集中对比20种采样模式的优劣异同

道锋潜鳞
2023-08-12 / 1 评论 / 101 阅读 / 正在检测是否收录...

疑问

为何【DPM++ 2M Karras】会成为大多数人在使用 Stable Diffusion 进行AI绘画时所常用的采样模式呢?

要想回答这个问题,还是要靠具体的实测。

下面就让我们看看各种采样模式,在5步、10步、20步、30步采样后结果的直接对比吧。

相关提示词如下,基本的意思就是,一个女孩穿着未来主义风格的衣服。

Prompt:
(masterpiece, finely detailed beautiful eyes: 1.2), ultra-detailed, a joyful girl in futuristic attire, SF, glowing gadgets, standing, a utopian metropolis, marveling, detailed background, (realistic:2), volumetric light, sunbeam, light rays, sky, cloud,

Negative prompt:

EasyNegative, (worst quality, low quality:1.4), monochrome, zombie,

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  1. Euler a,属于超快采样模式,采样10次,即可完成基本画面。但是继续提高采样步数,就基本脱离了提示词。
  2. Euler,同属于超快采样模式,采样10次,即可完成基本画面,继续提高采样步数,会略微调整一下衣物的细节。
  3. LMS,可能不太适合拟真画面,采样30次,仍然不能完成基本画面。
  4. Heun,采样20次后,可以完成基本画面,继续提高采样步数,会略微调整一下衣物与背景的细节。
  5. DPM2,采样20次后,可以完成基本画面,继续提高采样步数,会改变背景的细节

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  6. DPM2 a,采样20次后,可以完成基本画面,继续提高采样步数,会脱离提示词。
  7. DPM++ 2S a,也属于超快采样,采样10次即可完成基本画面,采样20次会形成新风格,继续提高采样步数,则会脱离提示词。
  8. PM++ 2M,采样20次后,可以完成基本画面,继续提高采样步数,会完善人物衣物的细节,整体变化不大。
  9. DPM++ SDE,基本是脱离提示词的状态,但用于生成人物特写似乎特别高效,采样5次即可生成较好的人物画面。
  10. DPM fast,不太适合拟真画面,采样30次也是脱离提示词的状态。

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  1. DPM adaptive,和 DPM++ SDE 差不多基本都是脱离提示词的状态,但用于生成人物特写似乎特别高效,采样5次即可生成较好的人物画面,与 DPM++ SDE 不同的是人物特征比较固化。
  2. LMS Karras,采样色彩较好,采样10次后,可以完成基本画面,随着采样步数的增加,会进一步完善人物与背景的细节
  3. DPM2 Karras,采样10次后,可以完成基本画面,随着采样步数的增加,会进一步完善背景的细节,人物变化不大。
  4. DPM2 a Karras,不太适合拟真画面,完全脱离提示词,随着采样步数的增加,人物与背景的变化都很大,但细节比较多,适合随机绘画。
  5. DPM++ 2S a Karras,也属于超快采样,采样5次即可完成基本画面,采样10次就会有较好的表现,但采样步数增多,反而会脱离提示词

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  1. DPM++ 2M Karras,采样色彩较佳,随着采样次数的增加,人物及背景的细节都会得到相应的增强。看来大部分人使用它,都是为了获得更好的色彩和采样宽容性。
  2. DPM++ SDE Karras,完全脱离了提示词,随着采样次数的增加,人物变化不大,背景变化较大,适合人物随机特写。
  3. DDIM,严格遵循提示词,采样10次可以完成基本画面,只是效果一般,采样20次会有较好的表现,采样30次达到稳定画面。
  4. PLMS,不太适合拟真画面,采样30次还不能完成基本画面,人物出现动漫画的特征。
  5. UniPC,采样20次可以完成基本画面,线条感较强,采样30次之后,开始向拟真人物发展。

所以,综上所述,大部分AI绘画研究者都选择使用 DPM++ 2M Karras,确实是因为这种采样模式在适配提示词、画面色彩及采样宽容性上的表现最好。

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