AI繪畫Stable Diffusion小白入門教程（4）： 在之前的教程中，我們已經(jīng)介紹了 Stable Diffusion 的一些基礎(chǔ)功能和使用技巧。今天，我們來聊聊一個非常重要的話題：采樣……
哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)Аg迎來到每日的AI學習時間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“AI繪畫Stable Diffusion小白入門教程（4）”，并學會本篇文章中所講的全部知識點。還是那句話“不必遠征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學有所成，學以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場激發(fā)潛能的AI學習之旅吧。
AI繪畫Stable Diffusion小白入門教程（4）：
在之前的教程中，我們已經(jīng)介紹了 Stable Diffusion 的一些基礎(chǔ)功能和使用技巧。今天，我們來聊聊一個非常重要的話題：采樣方法和步數(shù)的選擇。這直接關(guān)系到你的 AI 繪圖效率和效果。
一、省流結(jié)論
在開始詳細講解之前，先給大家總結(jié)一下關(guān)鍵結(jié)論，方便大家快速了解：
1.值得保留的采樣方法：EULER、EULER-a、DPM2、DPM2a、DPM++ 系列、DDIM 都是非常不錯的選擇。
2.采樣步數(shù)：一般來說，采樣步數(shù)在 20-30 之間就能得到比較好的效果。特別是 DPM++ 系列，在 20 步以內(nèi)就能完成收斂，效率非常高。
二、采樣方法和步數(shù)的概念
在 AI 繪圖中，采樣步數(shù)是一個非常重要的參數(shù)。簡單來說，AI 繪圖遵循一個 采樣步數(shù) – 發(fā)散 – 收斂 的過程。隨著采樣步數(shù)的增加，圖像會逐漸從隨機噪聲中生成出來，并最終趨于穩(wěn)定。也就是說，當采樣步數(shù)達到一定值后，圖像的變化會變得很小，甚至不再變化。
對于新手來說，常用的采樣方法有 EULER、EULER-a、DPM2、DPM2a、DPM++ 系列、DDIM 等。這里我們暫時不討論 HEUN 和 LMS，原因會在后面提到。
三、采樣方法對比
下面我們通過一些實際的對比圖，來看看不同采樣方法在不同步數(shù)下的表現(xiàn)。
1. 常用采樣方法對比
在對比測試中，我們使用了以下采樣方法：EULER、HEUN、DPM2、DDIM、LMS、PLMS。從結(jié)果來看，這些方法在風格化效果上非常相似。
從圖中可以看到，HEUN、EULER、DPM2、DDIM 在大約 10 步左右就已經(jīng)產(chǎn)生了穩(wěn)定的結(jié)果。因此，我們可以暫時淘汰較老的 LMS 和 PLMS 采樣方法。
2. EULER-A 和 DPM2 的表現(xiàn)
EULER-A 和 DPM2 是兩種能夠帶來不同效果的采樣方法。特別是 EULER-A，在 11 月之前一直是速度最快的采樣方法。
3. HEUN 的表現(xiàn)
在 HEUN、EULER、DPM2、DDIM 四種方法中，HEUN 的采樣步數(shù)雖然較少，但速度相對較慢。因此，我們也把它淘汰了。
4. DPM++ 系列的表現(xiàn)
到了 11 月，中國的幾名學者發(fā)布了 DPM++ 系列的采樣方法。這兩種采樣的效率提升非常明顯。
從圖中可以看到，DPM++ 系列在 16 步就完成了收斂。如果選擇 20 步以內(nèi)的采樣，DPM++2M 的方案是目前速度最快的。
四、實際測試數(shù)據(jù)
為了讓大家更直觀地了解 DPM++ 系列的效率，我們提供了一些實際測試數(shù)據(jù)：
3080/2080TI 顯卡：在 512*512 的分辨率下，使用 DPM++2M，20 步的采樣，能跑到 2 秒 1 圖。
3060 顯卡：在 512*512 的分辨率下，使用 DPM++2M，20 步的采樣，能跑到 4 秒 1 圖。
這種速度在以前是不敢想象的，可以說是采樣方法改進帶來的巨大效率提升。
通過以上的對比和測試，我們可以得出以下結(jié)論：
采樣方法：EULER、EULER-a、DPM2、DPM2a、DPM++ 系列、DDIM 都是非常值得保留的采樣方法。
采樣步數(shù)：一般來說，采樣步數(shù)在 20-30 之間就能得到比較好的效果。特別是 DPM++ 系列，在 20 步以內(nèi)就能完成收斂，效率非常高。
希望這些內(nèi)容能幫助大家更好地理解和選擇適合自己的采樣方法和步數(shù)，從而提高 AI 繪圖的效率和效果。如果你有任何問題，歡迎在評論區(qū)留言討論。
嘿，伙伴們，今天我們的AI探索之旅已經(jīng)圓滿結(jié)束。關(guān)于“AI繪畫Stable Diffusion小白入門教程（4）”的內(nèi)容已經(jīng)分享給大家了。感謝你們的陪伴，希望這次旅程讓你對AI能夠更了解、更喜歡。謹記，精準提問是解鎖AI潛能的鑰匙哦！如果有小伙伴想要了解學習更多的AI知識，請關(guān)注我們的官網(wǎng)“AI智研社”，保證讓你收獲滿滿呦！
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