在 Stable Diffusion 中，不同调度器（例如 Normal、Karras、Exponential、SGM Uniform、Simple 等）会影响去噪进度的方式，也就是在图像生成过程中如何调整每一步的噪声减少量。这些调度器提供了不同的时间步进曲线，对生成图像的效果和细节有不同影响。以下是常见的调度器的作用和使用场景：

1. Normal 调度器

  • 特点：Normal 调度器会以线性的方式去噪，使去噪过程相对稳定。
  • 效果：生成结果稳定可靠，适合追求一致性的场景，但在细节上可能不如其他调度器丰富。
  • 适用场景：适合基础图像生成需求，适合需要稳定效果的场景。

2. Karras 调度器

  • 特点：Karras 调度器基于 Karras 系列的调整方案，会逐渐减小去噪步幅，尤其在采样过程的中后期，步幅会显著变小。
  • 效果：在生成图像的细节和精确度上表现良好，适合更高分辨率的图像生成。
  • 适用场景：对高质量、细节丰富的图像生成非常有帮助，适合需要精细度的项目。

3. Exponential 调度器

  • 特点：去噪步幅按指数形式递减，前期去噪变化较快，而后期逐渐平缓。
  • 效果：可以在前期快速去噪，生成较为清晰的初步图像，后期可以控制细节。适合需要在较少步数下快速生成清晰结果的场景。
  • 适用场景：适合草图、初步生成的场景，特别是在生成速度比细节重要的项目中。

4. SGM Uniform 调度器

  • 特点：基于 Score-Based Generative Models（SGM），均匀地分布去噪步幅，使得每一步去噪量一致。
  • 效果：平滑的去噪过程，使生成的图像结构更清晰稳定。
  • 适用场景：适合需要高控制性和一致性输出的场景，如特定风格的生成或风格化艺术创作。

5. Simple 调度器

  • 特点：Simple 调度器通常提供最基本的去噪步幅控制，步幅变化少或没有特别优化。
  • 效果：生成过程直接，适合基础图像生成，但缺乏细节上的复杂调整。
  • 适用场景：适合快速测试、草稿生成或简单的图像创作需求，不追求高细节。

总结与选择建议

调度器的选择会直接影响图像生成的细节、速度和稳定性：

  • Normal 和 Simple 调度器适合基础生成需求，稳定可靠。
  • Karras 适合追求高质量、细节丰富的图像。
  • Exponential 适合快速生成草图或初步效果，尤其适合高速度需求。
  • SGM Uniform 适合追求控制性和一致性的创作需求。