【StableDiffusion】webui_forge_cu121_torch21のSampling methodについて(ChatGPT)
DPM++ 系列と関連メソッド
DPM++ 2M Karras
説明: DPM++の2次モードで、Karrasパラメータ化を使用。Karrasらによるパラメータ設定は、より高品質なサンプルを生成することが目的です。
DPM++ SDE Karras
説明: DPM++の確率微分方程式(SDE)バリアントで、Karrasパラメータ化を使用。このメソッドは、確率過程を使ってより滑らかなサンプルを生成します。
DPM++ 2M SDE Exponential
説明: DPM++の2次モードで、確率微分方程式(SDE)と指数関数的な手法を組み合わせたものです。エクスポネンシャル手法はサンプリングの精度を高めます。
DPM++ 2M SDE Karras
説明: DPM++の2次モードで、確率微分方程式(SDE)とKarrasパラメータ化を組み合わせたものです。
DPM++ 2M
説明: DPM++の2次モードの標準的な手法です。基本的なDPM++の設定で、効率と品質のバランスを目指します。
DPM++ SDE
説明: 確率微分方程式(SDE)を使用するDPM++のバリアントです。SDEはサンプリングの安定性を向上させます。
DPM++ 2M SDE
説明: 2次モードとSDEを組み合わせたDPM++のバリアントです。
DPM++ 2M SDE Heun
説明: 2次モード、SDE、Heun法を組み合わせたDPM++のバリアントです。Heun法はより正確な数値解法を提供します。
DPM++ 2M SDE Heun Karras
説明: 2次モード、SDE、Heun法、およびKarrasパラメータ化を組み合わせたものです。
DPM++ 2M SDE Heun Exponential
説明: 2次モード、SDE、Heun法、エクスポネンシャル手法を組み合わせたものです。
DPM++ 3M SDE
説明: 3次モードとSDEを組み合わせたDPM++のバリアントです。3次モードはさらに複雑なモデルを指します。
DPM++ 3M SDE Karras
説明: 3次モード、SDE、Karrasパラメータ化を組み合わせたものです。
DPM++ 3M SDE Exponential
説明: 3次モード、SDE、エクスポネンシャル手法を組み合わせたものです。
その他の主要メソッド
Euler a / Euler
説明: 数値積分のためのシンプルなEuler法です。aバリアントは改善されたバージョンか、異なるパラメータ設定を指します。
LMS (Least Mean Squares)
説明: 誤差を最小化するための最適化技術です。LMSはサンプリングの精度を高めるためによく使われます。
Heun
説明: Euler法よりも正確な数値積分法です。2次のルンゲ・クッタ法とも呼ばれ、ステップ毎の精度を向上させます。
DPM2 / DPM2 a
説明: DPMの2次バリアントです。aは別のパラメータ設定や改良を指す可能性があります。
DPM++ 2S a
説明: DPM++の2ステップモードで、改良されたパラメータ設定です。
その他の手法
DPM fast
説明: 高速サンプリングを目的としたDPMのバリアントです。
DPM adaptive
説明: 適応型サンプリングを用いたDPMです。入力に応じてサンプリング戦略を変化させます。
LMS Karras
説明: LMS法にKarrasパラメータ化を組み合わせたものです。
DPM2 Karras / DPM2 a Karras
説明: DPM2にKarrasパラメータ化を組み合わせたものです。aは別のパラメータ設定や改良を指す可能性があります。
DPM++ 2S a Karras
説明: 2ステップモードのDPM++にKarrasパラメータ化を組み合わせたものです。
残りの手法
Restart
説明: ローカルミニマムに陥らないようにサンプリングプロセスを再起動する方法です。
DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models)
説明: DDPMの改良版で、サンプリング効率を向上させます。
PLMS (Predictive Latent Model Sampling)
説明: サンプリングの質と効率を向上させるための手法です。
UniPC
説明: 独自の予測制御方法を指している可能性があります。
LCM (Latent Code Manipulation)
説明: 潜在コードを操作して、出力のコントロールを改善する技術です。
DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)
説明: 基本的な拡散モデルで、逐次的にノイズを除去して画像を生成します。
DDPM Karras
説明: DDPMにKarrasパラメータ化を組み合わせたものです。
Euler A Turbo / DPM++ 2M Turbo / DPM++ 2M SDE Turbo
説明: 各手法のターボバージョンで、高速化を目的としています。
LCM Karras
説明: LCMにKarrasパラメータ化を組み合わせたものです。
Euler SGUniform / Euler A SGUniform
説明: 確率勾配一様法を用いたEuler法です。
DPM++ 2M SGUniform / DPM++ 2M SDE SGUniform
説明: 確率勾配一様法を用いたDPM++のバリアントです。
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