【SD】サンプラーのススメ

１．挨拶

こんばんは、画像生成以上の時間が取れていないクラフです。
中々更新できずで申し訳ない。
今回はサンプラーについて、簡単に画像とオススメを書いていこうと思います。
※個人的な感想です。

２．そもそもサンプラーとは…..?

ChatGPTに依れば

StableDiffusionにおけるサンプラーは、データを効率的かつ正確に収集し、モデル内の確率的なプロセスを探求するのに役立ちます。これは、安定的な拡散（Diffusion）過程を模擬するための手法です。

サンプラーは、確率的な要素を持つモデルを操作するためのツールとして機能します。安定的な拡散をモデル化するには、多くの異なる手法やアルゴリズムが必要になります。これらの手法は、シミュレーションの精度、安定性、速度などの側面で異なる特性を持っています。

StableDiffusionでは、これらのサンプラーが安定的な拡散過程を正確に捉えるために利用されます。異なるサンプラーが異なる特性を持っており、その選択はシミュレーションの結果や効率性に影響を与えることがあります。そのため、正しいサンプラーを選択することが重要であり、それがモデルの安定性やシミュレーションの信頼性に影響を与えることがあります。

もっと分かりやすくしてもらった。

安定拡散っていうのは、お菓子の箱を探すようなものなんだ。サンプラーって道具を使って、お菓子を探すときに使うよ。さまざまな種類の箱があって、それぞれからお菓子を選んでみるんだ。でも、使う道具（サンプラー）が違うと、お菓子を探すのに時間がかかったり、たくさん見つけることができたりするんだ。だから、いいサンプラーを選ぶと、早くお菓子を見つけたり、たくさん見つけたりできるんだよ。それと同じで、違うサンプラーを使うと、モデルのおもしろさや正確さが変わるの。だから、いいサンプラーを選ぶのが大事なんだよ

うん、よくわからんな！！
画像を見る感じ、ノイズを除去しながら目的のイラストに近づけているように見えるけど、普通にSDを使う分には詳しくなくても…..?

こちらが分かりやすかったので、補助資料としてどうぞ。
https://gift-by-gifted.com/stablediffusion-sampler/

３．検証条件

Steps: 30
CFG scale: 7
Seed: 175556260
Size: 640x896,
Model:sdhk_v40.safetensors [1749adc5b4]:
VAE: kl-f8-anime2.ckpt
Denoising strength: 0.6
Hires upscale: 2
Hires upscaler: Latent (nearest-exact)

プロンプト：(ultra detailed:1.4),dynamic angle,1girl,solo, curly hair, bangs,long hair ,white hair,ahoge, maid,pointy_ears,brown eyes, black_ribbon,forest,sitting wood,pantyhose,(smile:1.5)

ネガティブ：(bad quality:1.5),(worst quality:1.5),NGH

４．検証サンプラー

DPM++ 2M Karras
DPM++ SDE Karras
DPM++ 2M SDE Exponential
DPM++ 2M SDE Karras
Euler a
Euler
LMS
Heun
DPM2
DPM2 a
DPM++ 2S a
DPM++ 2M
DPM++ SDE
DPM++ 2M SDE
DPM++ 2M SDE Heun
DPM++ 2M SDE Heun Karras
DPM++ 2M SDE Heun Exponentia
DPM++ 3M SDE
DPM++ 3M SDE Karras
DPM++ 3M SDE Exponential
DPM fast
DPM adaptive
LMS Karras
DPM2 Karras
DPM2 a Karras
DPM++ 2S a Karras
Restart
DDIM
PLMS
UniPC

５．検証画像

DPM++ 2M Karras

一番よく使っていたサンプラー。　これを基準に考えていく
生成速度と素直さに定評があると思い込んでいる。

DPM++ SDE Karras

一時期使っている人が多かった印象。モデル公開してる人のサンプラーでこれを使ってる人もいた。

DPM++ 2M SDE Heun Karras

基準と比べると手の破綻やメイド服の破綻が少ない印象。

DPM++ 2M SDE Heun Exponential,

2枚目が大きく変わっている。
普段使っているモデルから違う要素を探ってみる目的で使うのもよさそう。

Euler a

手や身体の破綻が気になるものの、生成速度がDPMやDDIMより早い印象。

Euler

Euler aより生成速度は速い。基準と比べると破綻が気になる

LMS

30ステップじゃ足りない…..?　

Heun

ほぼ基準と同じものの、２枚目の手の周辺や服装に差異が見られる

DPM2

基準と比べると手の破綻が増えているものの、背景の余計なものが減ったり書き込み量が減っているように見える。

DPM2 a

影の入り方や、構図に変化がある。　普段使っているサンプラーから変える際は候補に入れてもいいかも。

DPM++ 2S a

基準と比べると背景や構図に変化が見える。

DPM++ 2M

基準と同じ++2Mだけあって、大きな変化はない。
変化はないからこそ試す価値はあるかも。

DPM++ SDE

構図に変化が見える。ただ背景の構図は破綻気味

DPM++ 2M SDE

DPM++ 2M SDE Exponentialとキャラクターの構図はほぼ同じ。
ただこちらのほうが破綻は多め。

DPM++ 2M SDE Heun

DPM++ 2M SDE Exponentialが持ってた謎の果物が消えて、服装はこっちの方がいいかな？　背景の書き込み量も増えてる。

DPM++ 2M SDE Heun Karras

DPM++ 2M SDE Karrasとほぼ一緒。

DPM++ 2M SDE Heun Exponentia

DPM++ 2M SDE Exponentialで発生していた手の破綻が減少し、髪の毛とか布部分の破綻も減っている。

DPM++ 3M SDE

DPM++ 2M SDE Karrasと構図は似ているものの、座ってるものが違ったり、
持っているものが変わったりとお試し候補に入れるのはありだと思う。

DPM++ 3M SDE Karras

DPM++ SDEが近いかな？他のサンプラーでは見えなかった構図が出てきそう。

DPM++ 3M SDE Exponential

DPM++ 2M SDE Exponentialと構図的には一緒。ただ、背景の書き込み量であったり、手の破綻という意味ではこっちの方が優秀。

DPM fast

おぉう.…破綻まみれ….　斬新…..

DPM adaptive

基準と構図は似ているものの、手の位置が変わったりしてる。

LMS Karras

Step数が足りてないかな？　基本的な構図は基準と同様。
であれば基準でいい気がする。

DPM2 Karras

構図は基準と同様ではあるものの、手や服装の破綻が気になる。

DPM2 a Karras

んー、こっちも基準と同じ感じではあるものの、少し癖が強いかなぁ….

DPM++ 2S a Karras

影の付き方や背景に変化がある。背景の感じはこれが好き….!

Restart

基準とほぼ同じかなぁ.…　生成速度次第で採用もあり?

DDIM

最近の推し。僕のモデルだと基準より手の破綻が少なくなって、書き込み量も増えてた。

PLMS

顔の造形が他のサンプラーと違う。背景が若干明るくなったりと出力結果自体は興味を引く。

UniPC

基準と似たようなものの、手の破綻は一番少ないかな？

６．検証結果を踏まえて

長々となりましたが、基本的には「DPM++ 2M Karras」もしくは「DDIM」、「Euler a」辺りが無難だと思います。
ただ、サンプラーを変えることで新しい発見もあるので、是非一度他のものを試してみて！！！

以下に個人的なオススメを書いて〆。
・DPM++ 2M Karras
・DPM++ 2M SDE Heun Exponential
・Euler a
・DPM++ 3M SDE Exponential
・DDIM
・PLMS
・UniPC