AI绘画Stable Diffusion小白入门教程（4）

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“AI绘画Stable Diffusion小白入门教程（4）”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

AI绘画Stable Diffusion小白入门教程（4）：

在之前的教程中，我们已经介绍了 Stable Diffusion 的一些基础功能和使用技巧。今天，我们来聊聊一个非常重要的话题：采样方法和步数的选择。这直接关系到你的 AI 绘图效率和效果。

一、省流结论

在开始详细讲解之前，先给大家总结一下关键结论，方便大家快速了解：
1.值得保留的采样方法：EULER、EULER-a、DPM2、DPM2a、DPM++ 系列、DDIM 都是非常不错的选择。
2.采样步数：一般来说，采样步数在 20-30 之间就能得到比较好的效果。特别是 DPM++ 系列，在 20 步以内就能完成收敛，效率非常高。

二、采样方法和步数的概念

在 AI 绘图中，采样步数是一个非常重要的参数。简单来说，AI 绘图遵循一个 采样步数 – 发散 – 收敛 的过程。随着采样步数的增加，图像会逐渐从随机噪声中生成出来，并最终趋于稳定。也就是说，当采样步数达到一定值后，图像的变化会变得很小，甚至不再变化。

对于新手来说，常用的采样方法有 EULER、EULER-a、DPM2、DPM2a、DPM++ 系列、DDIM 等。这里我们暂时不讨论 HEUN 和 LMS，原因会在后面提到。

三、采样方法对比

下面我们通过一些实际的对比图，来看看不同采样方法在不同步数下的表现。

1. 常用采样方法对比
在对比测试中，我们使用了以下采样方法：EULER、HEUN、DPM2、DDIM、LMS、PLMS。从结果来看，这些方法在风格化效果上非常相似。

从图中可以看到，HEUN、EULER、DPM2、DDIM 在大约 10 步左右就已经产生了稳定的结果。因此，我们可以暂时淘汰较老的 LMS 和 PLMS 采样方法。

2. EULER-A 和 DPM2 的表现

EULER-A 和 DPM2 是两种能够带来不同效果的采样方法。特别是 EULER-A，在 11 月之前一直是速度最快的采样方法。

3. HEUN 的表现

在 HEUN、EULER、DPM2、DDIM 四种方法中，HEUN 的采样步数虽然较少，但速度相对较慢。因此，我们也把它淘汰了。

4. DPM++ 系列的表现

到了 11 月，中国的几名学者发布了 DPM++ 系列的采样方法。这两种采样的效率提升非常明显。

从图中可以看到，DPM++ 系列在 16 步就完成了收敛。如果选择 20 步以内的采样，DPM++2M 的方案是目前速度最快的。

四、实际测试数据

为了让大家更直观地了解 DPM++ 系列的效率，我们提供了一些实际测试数据：
3080/2080TI 显卡：在 512*512 的分辨率下，使用 DPM++2M，20 步的采样，能跑到 2 秒 1 图。
3060 显卡：在 512*512 的分辨率下，使用 DPM++2M，20 步的采样，能跑到 4 秒 1 图。
这种速度在以前是不敢想象的，可以说是采样方法改进带来的巨大效率提升。

通过以上的对比和测试，我们可以得出以下结论：
采样方法：EULER、EULER-a、DPM2、DPM2a、DPM++ 系列、DDIM 都是非常值得保留的采样方法。
采样步数：一般来说，采样步数在 20-30 之间就能得到比较好的效果。特别是 DPM++ 系列，在 20 步以内就能完成收敛，效率非常高。
希望这些内容能帮助大家更好地理解和选择适合自己的采样方法和步数，从而提高 AI 绘图的效率和效果。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“AI绘画Stable Diffusion小白入门教程（4）”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！