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关于采样方式的区别,到底在哪,DPM++SDE KARRAS 和 2M KARRAS

只看楼主收藏回复

我只知道大多数人跑真人用的是 DPM++SDE KARRAS
动漫大多数人跑用的 2M KARRAS 或者是 EULER A,有可能是因为出图快的原因
其它的很少见,我本来想跑图试下,但采样不同,同样的种子出来的图也完全不同
所以没法对比,
刚跑了一组龙图,看了半天,也没看出区别和差异
2M KARRAS跑的龙




DPM++SDE KARRAS 跑的龙





但整体来看,我觉得对于幻想系列的,我个人感觉2M KARRAS可能实用一些,求大佬解答采样方式之间的不同,实在网上查不到


IP属地:重庆1楼2023-03-29 04:13回复
    想问下lz这几张龙是哪个模型跑出来的,看着效果不错啊


    IP属地:上海来自Android客户端3楼2023-03-29 07:55
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      2025-08-25 22:06:14
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      IP属地:北京来自Android客户端4楼2023-03-29 08:02
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        在跑某些角色lora的时候 EULER A会会鬼图,DPM不会


        IP属地:广西6楼2023-03-29 09:11
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          SDE KARRAS 跑图的时间差不多是 2M KARRAS跑图时间的两倍,单从效率上来说,2M KARRAS完胜,但从质量细节上来说,2M KARRAS的图在细节刻画方面不如 SDE KARRAS,特别是在需要多LORA个融合的时候,SDE KARRAS 的优势就会越发凸显出来,另外你之所以会觉得没差别,那是因为你跑的步数太少,2M KARRAS在34步之后,基本上就已经接近饱和,你可以自己看下,跑34步的图和你跑40步60步甚至140步的图基本上没太大的差距,但 SDE KARRAS 在跑40步之后仍然会有明显差距,这就是它的优势。


          IP属地:广西7楼2023-05-28 11:23
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            SDE对应的是随机采样器,每一步都加入了噪声,最终生成的图像是随机的。而DPM方法最初是为ODE加速而设计的,ODE对应的是确定采样器,也就是每一步生成图像的过程中不添加噪声,只要初始的随机种子是固定的,最终生成的图像就是确定的。如果你只是想要少步数生成高质量的图片,那就采用ODE对应的加速方法,比如DPM系列。
            可以参考论文:
            [1]Y. Song, J. Sohl-Dickstein, D. P. Kingma, A. Kumar, S. Ermon, and B. Poole, “Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations.” arXiv, Feb. 10, 2021. Accessed: May 18, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2011.13456
            [2]C. Lu, Y. Zhou, F. Bao, J. Chen, C. Li, and J. Zhu, “DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps.” arXiv, Oct. 13, 2022. Accessed: Jul. 09, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2206.00927


            IP属地:广东8楼2023-08-15 11:44
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              IP属地:云南来自Android客户端9楼2023-08-15 12:11
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