在 Stable Diffusion 模型中，采样方法是从学习到的概率分布中生成图像的算法。采样方法影响生成图像的质量、样式、速度以及过程的控制程度。以下是一些采样方法的概述和它们对图像生成可能产生的影响：
DPM++系列
- DPM++ 2M / 3M: 这些是扩展的扩散概率模型，其中数字表示模型使用的标记步数（例如2M表示200万步）。步数越多，通常生成的图像细节和质量越高，但需要更长的计算时间。
- DPM++ SDE: 指扩展的扩散概率模型结合了随机微分方程（SDE），提供了不同的扩散和逆扩散路径，可能带来更自然的图像生成过程。
- DPM++ SDE Karras / DPM++ 2M SDE Karras: 这些方法可能结合了由 Timo Aila 和 Samuli Laine 提出的扩展模型，以及随机微分方程和 Karras 等人提出的优化策略，以提高图像质量和生成速度。
- DPM++ SDE Exponential: 可能应用了指数积分策略在 SDE 中，影响扩散过程，可能导致生成图像的平滑程度和细节有所不同。
DDIM
- DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models): 这是一种更快的采样方法，能够在更少的迭代次数下生成图像，通常会产生较为确定性的结果，适合需要快速反馈的场景。
PLMS
- PLMS (Pseudo Likelihood Markov Sampler): 这种方法通过改进的马尔可夫链来逼近模型的概率分布，可能会生成更加多样且高质量的图像。
Euler 和 Heun
- Eulera / Euler / Heun: 这些都是数值积分方法，用于求解随机微分方程，影响图像的生成过程和最终质量。Euler 方法更简单，而 Heun 提供了更好的近似，可能会产生更高质量的图像。
DPM系列
- DPM fast / DPM adaptive: 这些方法可能是对传统的扩散概率模型的优化，”fast” 和 “adaptive” 表示采样过程中采取了加速技巧或自适应调整步骤大小，以加快生成速度或提高图像质量。
- DPM2 / DPM2 Karras: “DPM2” 可能表示第二代扩散概率模型，而 “Karras” 表示应用了 Karras 的优化策略。这可能提高了图像生成的效率和质量。
UniPC
- UniPC: 这可能是一种唯一的采样策略，具体细节可能需要参考文献或实现代码，但其目的通常是优化生成过程，提高图像质量或生成速度。
不同的采样方法适用于不同的场景，具体取决于用户对生成图像的质量、速度和控制程度的需求。以下是一些通用指导原则，帮助选择适合特定场景的采样方法：
高质量图像生成
- 如果目标是生成尽可能高质量和细节丰富的图像，选择步数更多的采样方法（如 “DPM++ 3M” 或 “DPM++ 2M SDE Karras”）可能更合适，因为服务器托管网它们提供了更细致的生成过程。
快速图像生成
- 当需要快速反馈或较短的生成时间时（例如实时应用或用户界面交互），使用 “DDIM” 或 “DPM fast” 等较快的采样方法可能更为合适。
图像风格多样性
- 如果用户想要在生成的图像中实现更大的多样性和创意表达，”PLMS” 或 “UniPC” 等采样方法可能能提供更多的随机性和创造性空间。
图像风格和内容的细微调整
- 对于需要精细控制图像生成过程的应用（如艺术创作或特定风格的模仿），”DPM++ SDE” 或 “DPM++ SDE Karras” 等方法可能提供更好的控制能力。
稳健性和可靠性
- 在需要保证生成图像的稳定性和可靠性的商业或生产环境中，建议选择经过广泛测试且被证明能够产生高服务器托管网质量结果的采样方法，例如 “DPM++ 2M SDE” 或 “DPM++ 2M SDE Exponential”。
实际上，这些指导不太有大用处，炼丹还是得多去换模型、换参数、换采样方法，才能得到疑似最优解。
服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net
Windows 凭据管理器是一个内置在 Windows 操作系统中的功能，为用户提供一种安全的方式来存储和管理凭据。本文主要介绍如何在 .NET 中使用可以漫游的 Web 凭据，以及使用中的基本事项。 1. 引言 在前面的文章《试用 Windows Termi…
