在 Stable Diffusion 中，采样器（如 Euler、Euler Ancestral、Heun、DPM、DDPM、LCM 等）控制图像生成时的去噪算法，不同采样器对生成结果的细节、风格、清晰度和速度有不同影响。以下是常见采样器的区别：

1. Euler

  • 特点：常见的基础采样器，生成速度快，步数少时仍能产生清晰的图像。
  • 效果：图像边缘锐利，对比度较高。
  • 适用场景：适合初步探索和测试不同 prompt 效果，特别是写实、需要清晰边缘的风格。

2. Euler Ancestral (Euler a)

  • 特点：是 Euler 的改进版，具有更强的随机性，能在较少步数下生成不同变化的图像。
  • 效果：对比度和边缘更加突出，生成的图像风格变化更丰富。
  • 适用场景：适合尝试多样性生成和实验性图像创作。

3. Heun

  • 特点：与 Euler 类似，但在每步去噪时加入了预测修正，可以生成较平滑的图像细节。
  • 效果：细节较柔和，适合生成较为自然和流畅的图像。
  • 适用场景：适合需要柔和细节的图像风格或对光影平滑要求较高的项目。

4. DPM (Denoising Process Model)

  • 特点：广泛用于扩散模型的去噪算法，适合处理多步去噪过程。
  • 效果：能在高步数下生成高质量的图像，细节和纹理丰富。
  • 适用场景：适合追求高分辨率和高细节的图像生成场景。

5. DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model)

  • 特点：基于概率扩散模型的采样方法，生成效果稳定。
  • 效果：生成过程稳健，可以在较多步数下逐渐提高图像质量。
  • 适用场景：适合高精度需求和逐步改进图像质量的场景。

6. LCM (Laplacian Cooperative Model)

  • 特点：生成过程中更注重结构和层次感，擅长在不同分辨率下处理图像细节。
  • 效果：能够生成层次感更强的图像，细节丰富。
  • 适用场景：适合需要丰富层次和结构化细节的图像创作。

总结与选择建议

  • Euler 和 Euler Ancestral：适合快速生成和草图测试，Euler Ancestral 适合探索多样化效果。
  • Heun：适合柔和的细节和自然风格的图像。
  • DPM 和 DDPM：适合细致的高质量生成，尤其在细节和分辨率上有较高需求。
  • LCM：适合需要层次感和丰富结构的图像生成。

根据需求选择合适的采样器，可以在风格和细节之间找到平衡，实现更符合期望的图像生成效果。