SD采样器大不同！
在Stable Diffusion中，不同的采样器对生成图像的风格、清晰度和细节呈现有着显著影响。以下是特点汇总：
1. Euler: 运算速度快，适合快速成图，适用于图片较柔和、有一定环境快速成图细节、景深和快速出效果的场景。
2. DPM2: 对tag利用率最高，几乎占80%+，适合需要高度控制图像内容的场景。
3. LMS (Linear Multi-step Method): 运算速度较快，适用于质感OA、饱和度与对比度偏低和更倾向于动画风格的场景。
4. DPM2 a: 几乎与DPM2相同，对人物可能会有特写，适合需要人物特写的场景。
5. Euler a: 适用于快速成图，尤其适合柔和风格、有一定环境细节、景深和快速出效果的场景。但超过一定步数后，图片变化不大。
6. DPM++ 2S a: 结合了速度和质量的优化，专注于在保持图像生成速度的同时，提升图像的细节表现和整体质量。
7. DPM++ 2M: 采用DPM++技术针对中等规模模型的优化，平衡了生成速度和图像质量，适合多数图像生成需求。
8. Heun: 精确改进采样器，运算速度较慢，但单次出图质量较高。适合对质量要求较高的场景。
9. DPM fast: 旨在提高图像生成速度的DPM采样器，适合需要快速生成结果的应用。
10. LMS Karras: 结合了Karras方法的LMS采样器，优化了图像的细节和清晰度，适合高质量图像生成。
11. DPM adaptive: 自适应调整生成参数的DPM采样器，根据图像内容优化生成过程，提高质量和效率。
12. DPM++ SDE: 结合随机微分方程（SDE）方法的DPM++采样器，改进了图像生成的稳定性和质量，特别适用于生成复杂场景的图像。
13. DPM2 Karras: 应用Karras优化的DPM2采样器，提升了图像的生成速度和质量，平衡了细节保持和效率。
14. PLMS: 针对稳定性和图像质量进行优化的采样器，提供了平滑的图像生成过程。
15. DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models): 运算速度快，适用于宽画幅和高steps表现的场景。也适用于负面环境光线与水汽tag不够时发挥随意、效果好和写实不佳的场景。
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