DDIMSampler、PLMSSampler、DPMSolverSampler在Stable Diffusion及其相关领域中是不同类型的采样器,它们在图像生成过程中起着关键作用,影响着生成图像的多样性、质量和速度。以下是对这三个采样器的详细解释:
- DDIMSampler(Denoising Diffusion Implicit Model Sampler)
定义:DDIMSampler是基于去噪扩散隐式模型(Denoising Diffusion Implicit Model, DDIM)的采样器。DDIM是一种通过迭代去噪过程来生成图像的采样方法。
特点:
可能具有较高的图像质量和清晰度。
计算成本相对较高,因为它需要多次迭代来逐渐去除噪声并生成清晰的图像。
是一种较早被用于扩散模型的采样器,但在一些新的研究中可能不再是最优选择。 - PLMSSampler(Pseudo Linear Multi-Step Sampler)
定义:PLMSSampler(有时也简称为PLMS)是一种改进的隐式模型采样器,通过伪线性多步法来逼近模型的概率分布。
特点:
可能具有更好的数值稳定性和收敛性,适用于生成质量较高的图像。
相对于DDIM,PLMS可能是一种更快的替代方案,但具体效果可能因模型和数据集而异。
同样是Stable Diffusion早期版本中的采样器之一,但在后续研究中可能已被更先进的采样器所取代。 - DPMSolverSampler(Diffusion Probability Model Solver Sampler)
定义:虽然直接称为“DPMSolverSampler”的表述可能不常见,但DPM Solver