Stable Diffusion采样方法最优步数整理

Euler Euler-a

通常情况下速度快，但是质量不高，需要模型支持才会有更好的效果。

DPM++ 2M Karras

推荐的算法，速度快，质量好，推荐步数 20~30 步

DPM++ SDE Karras

图像质量好但是速度慢，推荐步数 10~15 步

DPM++ 2M SDE Karras

效果和DPM++ 2M Karras差不多，推荐步数 20~30 步

DPM++ 3M SDE Karras

推荐步数30步以上，同时意味着速度慢，效果可以当是性价比不高

LCM

配合LCM模型使用，步数 6 ~10 步可以调整出合适的图片质量，CGF 1~2 之间