AI繪圖-實測之二:使用目前20種採樣方式去畫"同一張圖"會有什麼差別?(stable diffusion webui)

閱讀時間約 9 分鐘
今天這是上次的這篇測試的後續:
在上次測試完成之後,總覺得越想越不對勁,好像少了點什麼。
20種採樣方式,隨機生成四張圖,好像沒什麼可比性,每一組的生成結果都差不多是有好有壞。如果畫四張不同的圖比不出好壞,那全部畫"同一張圖"的話呢?
今天就來比較使用同一組prompt並且使用同一組seed的生成結果,這個測試並非我的獨家測試,不過我看過的測試大多是把幾十張圖縮成一張小圖,模模糊糊的一筆帶過,實在是看不出什麼細節。
測試模式:生成模型統一採用Chilloutmix-Ni,
採樣步數(Sampling steps)一律設成30步,seed與prompt都設成相同。
這次總共測試兩組。

第一組

基礎繪圖設定如下:

1girl, asia face,(colorful dress),young face, blue eyes,lively street, looking at viewer, facing front, ultra high res, (photorealistic:1.4),masterpiece,best quality,official art, (8k, RAW photo:1.2),(portrait:1.4), cinematic lighting ,(solo:1.7), (eyelashes:1.1), (happy:1.21), (depth of field:1.1), lens flare, (chromatic aberration:1.1), (caustics:1.1),full body,delicated,
Negative prompt: paintings, sketches, fingers, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (outdoor:1.6), backlight,(ugly:1.331), (duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:1.331), mutated hands, (poorly drawn hands:1.5), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331), (more than 2 nipples:1.331), (missing arms:1.331), (extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051), (unclear eyes:1.331), lowers, bad hands, missing fingers, extra digit, (futa:1.1),bad hands, missing fingers,nipple,nude,sexy,nsfw
Steps: 30, Sampler: 全部, CFG scale: 7, Seed: 4080438386, Face restoration: CodeFormer, Size: 800x800, Model hash: 7234b76e42, Model: Chilloutmix-Ni, ENSD: 31337

繪圖成品如下:

我還是一樣提供一組縮圖:
Euler a
Euler
LMS
Heun
DPM2
  1. DPM2 a
DPM++2S a
DPM++2M
DPM++SDE
DPM fast
DPM adaptive
LMS Karras
DPM2 Karras
DPM2 a Karras
DPM++2S a Karras
DPM++2M Karras
  1. DPM++SDE Karras
DDIM
PLMS
UniPC

第二組

基礎設定如下:

其實是同一組prompt,只是seed值有變
1girl, asia face,(colorful dress),young face, blue eyes,((lively street)), looking at viewer, facing front, ultra high res, (photorealistic:1.4),masterpiece,best quality,official art, (8k, RAW photo:1.2),(portrait:1.4), cinematic lighting ,(solo:1.7), (eyelashes:1.1), (happy:1.21), lens flare, (chromatic aberration:1.1),((full body)),delicated,
Negative prompt: paintings, sketches, fingers, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (outdoor:1.6), backlight,(ugly:1.331), (duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:1.331), mutated hands, (poorly drawn hands:1.5), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331), (more than 2 nipples:1.331), (missing arms:1.331), (extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051), (unclear eyes:1.331), lowers, bad hands, missing fingers, extra digit, (futa:1.1),bad hands, missing fingers,nipple,nude,sexy,nsfw
Steps: 30, Sampler: 全部, CFG scale: 7, Seed: 1106163400, Face restoration: CodeFormer, Size: 800x800, Model hash: 7234b76e42, Model: Chilloutmix-Ni, ENSD: 31337

繪圖成品如下:

縮圖:
Euler a
Euler
LMS
Heun
DPM2
DPM2 a
DPM++2S a
DPM++2M
DPM++SDE
DPM fast
DPM adaptive
LMS Karras
DPM2 Karras
DPM2 a Karras
DPM++2S a Karras
DPM++2M Karras
DPM++SDE Karras
DDIM
PLMS
UniPC

結語:

1.看完後我審美觀麻木了。
2.DPM++SDE Karras的構圖常常比別組採樣方式更有自己的特色,偶爾還會自己加料加細節,也難怪網路上常會推薦DPM++SDE Karras這組採樣方式。
3.Euler a速度算快,繪圖成品也有自己的特點,算是兼顧速度與品質的平衡點,能站在C位(選單第一位)不是沒有理由的。
4.以上評論僅是就視覺結果簡評,無關美醜,也無關勝負,事實上我一樣無法選出"最好"或"最爛"的,若非得講個確定性的結論的話,我只能說DPM adaptive的繪圖速度真的是慢爆了,如非必要我一定不會用。
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沙龍自介: 雜文派,舉凡AI介紹、科技新知、廢談網誌、小說動漫通通都寫。雖說如此,但目前以AI與科技類文章為主軸,我也不知道怎麼變這樣的,holy 媽祖。 本人不喜歡看長篇文章,也不擅長寫長篇文章,我的意思是:我的優點是廢話很少,看我一篇文不會花你太多時間。
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這篇主要是比較目前在stable diffusion webui下的20種採樣方式的圖片生成速度與生成結果比較。此處所說的採樣即是Sampling method,也有的會翻成取樣方法。
今天要講的這個同樣是Stable Diffusion web UI的插件:3D OpenPose Editor。 這個3D OpenPose Editor更好用,整合了更多東西並且同樣是3D視角,連手指控制的功能都被整合進來了。
這篇我要教的一樣是我覺得重要且實用的東西,直接進入重點,先直接讓你們看看Posex是個什麼東西: 以網路上的曝光度來說,看的出來ControlNet這個Stable Diffusion web UI非常火紅,因為它解決了AI繪圖難以控制人物姿勢的問題,而ControlNet的附屬插件OpenPose
ControlNet這個Stable diffusion外掛非常實用,相關教學可算是滿坑滿谷了,我這篇教學主要是會特別說明整個套件其實有很多功能並不實用,你只需要專注在自己真正需要的功能上就好,而我會列一些我自己的測試結果以證明我為什麼說有些功能並不實用。
這一篇是Lora系列文的最後一篇,講一下如何使用Lora,如果你已經懂的使用Lora那可以跳過這一篇。
這邊繼續上一集的內容,進入這一章節時,你應該是已經安裝好stable diffusion webui跟Kohya's GUI了。 這一章就真的要開始準備訓練Lora模型了,步驟有點雜,我拆成四個小步驟來看,這一章節也是最重要的,以後忘了步驟時,也只要回頭來看這一篇就行了。
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