%20(1).png)
13.1 麻猪的新疑问：为什么有这么多采样器选择？
学完了Stable Diffusion的整体架构后，麻猪在ComfyUI中发现了一个新问题。当他点开采样器选择菜单时，看到了一长串令人眼花缭乱的选项。
"Comfy精灵，"麻猪困惑地问道，"这里有DDPM、DDIM、Euler、Heun、DPM++...这么多采样器，它们有什么区别呢？为什么不能只用一种？"
Comfy精灵笑了笑："这是个很好的问题！想象一下，你要从山顶走到山脚，会有很多不同的路径：
有些路径很安全但很慢（比如DDPM）
有些路径快但可能不够精确（比如DDIM）
有些路径在速度和质量之间找到了平衡（比如DPM++）
采样器就是这些不同的'下山路径'，每种都有自己的特点和适用场景。"
![采样器路径比喻图]
🏔️ 采样器：从"噪声山顶"到"图像山脚"的不同路径
山顶 (100%噪声)
🎿 DDPM路径: 安全缓慢 ～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 50步
🚗 DDIM路径: 快速直接 ————————————————————————— 20步
🏃 Euler路径: 数学优化 ▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲ 20步
🚀 DPM++路径: 高效精准 ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ 15步
山脚 (清晰图像)
路径特点：
🎿 DDPM: 最稳定，但需要更多步数
🚗 DDIM: 确定性，速度快，质量好
🏃 Euler: 基于微分方程，数学严谨
🚀 DPM++: 最新优化，效率最高"今天我们就来详细了解这些不同的'下山路径'！"
13.2 采样器的本质：数值求解的艺术
"首先，我们需要理解采样器的本质。"Comfy精灵开始解释，"还记得扩散过程的数学描述吗？"
麻猪点点头："记得！就是那个随机微分方程，描述噪声是如何一步步添加和去除的。"
"没错！采样器的工作就是求解这个微分方程。"Comfy精灵说道，"但是微分方程通常没有解析解，我们需要用数值方法来近似求解。不同的采样器就是不同的数值求解方法。"
![数值求解示意图]
🧮 采样器的数学本质：求解扩散微分方程
真实解曲线 (理论上的完美路径):
∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩
不同采样器的近似解:
DDPM (小步长):
∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩-∩ (50步)
DDIM (跳跃式):
∩---∩---∩---∩---∩---∩---∩---∩---∩---∩ (20步)
Euler (一阶方法):
∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩ (20步)
Heun (二阶方法):
∩~~~∩~~~∩~~~∩~~~∩~~~∩~~~∩~~~∩ (15步)
符号说明:
∩ = 精确计算点
- = 线性近似
~ = 二阶近似"每种方法都在精度、速度和稳定性之间做出不同的权衡。"
13.3 DDPM采样器：最原始的扩散采样
"让我们从最基础的DDPM采样器开始。"Comfy精灵说道。
"DDPM是Denoising Diffusion Probabilistic Models的缩写，这是最早的扩散模型采样方法。它的特点是：
工作原理：
严格按照训练时的扩散过程进行反向采样
每一步都添加少量随机噪声（随机性采样）
需要较多步数才能得到好结果
优点：
理论基础最扎实
生成质量稳定可靠
不容易出现采样错误
缺点：
速度较慢，通常需要50-1000步
每次生成结果略有不同（随机性）"
![DDPM采样过程图]
🎲 DDPM采样器：最稳妥的"小步慢走"策略
步骤详解 (以50步为例):
步骤1: ████████████████ + 🎲噪声 → ███████████████▓
步骤2: ███████████████▓ + 🎲噪声 → ██████████████▓▓
步骤3: ██████████████▓▓ + 🎲噪声 → █████████████▓▓▓
...
步骤25: ████████▓▓▓▓▓▓▓▓ + 🎲噪声 → ███████▓▓▓▓▓▓▓▓▓
...
步骤48: ██▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ + 🎲噪声 → █▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
步骤49: █▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ + 🎲噪声 → ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
步骤50: ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ + 🎲噪声 → 🖼️清晰图像
特点:
✅ 每步都很小心，不会出大错
✅ 添加随机噪声，增加多样性
❌ 需要很多步，速度慢
❌ 结果有随机性，不可重现
数学公式:
x_{t-1} = μ(x_t, t) + σ(t) * ε
其中 ε ~ N(0,I) 是随机噪声13.4 DDIM采样器：确定性的快速采样
"接下来是DDIM采样器，它解决了DDPM的一些问题。"Comfy精灵继续说道。
"DDIM是Denoising Diffusion Implicit Models的缩写。它的创新在于：
核心改进：
去除了随机性，变成确定性采样
可以跳过很多中间步骤
相同输入总是产生相同输出
工作原理：
不添加随机噪声
直接预测前面几步的状态
可以用更少的步数达到相似效果"
![DDIM采样对比图]
🎯 DDIM采样器：确定性的"大步快走"策略
DDPM vs DDIM 对比:
DDPM (50步，随机性):
步骤: 1→2→3→4→5→...→48→49→50
路径: ∩-∩-∩-∩-∩-...-∩-∩-∩ + 🎲🎲🎲
时间: ████████████████████████████████████████████████
DDIM (20步，确定性):
步骤: 1→3→6→9→12→15→18→21→24→27→30→33→36→39→42→45→48→50
路径: ∩---∩---∩---∩---∩---∩---∩---∩---∩---∩
时间: ████████████████████
DDIM优势:
✅ 速度快：20步 vs 50步
✅ 确定性：相同输入→相同输出
✅ 可控性：可以精确控制生成过程
✅ 插值性：可以在不同图像间平滑过渡
数学原理:
x_{t-Δt} = √(α_{t-Δt}) * pred_x0 + √(1-α_{t-Δt}) * pred_noise
其中 Δt 可以大于1，实现跳步采样"DDIM让我们可以用更少的步数获得相似的质量，这是一个重大突破！"
13.5 欧拉采样器：基于ODE的数值解法
"现在我们来看欧拉采样器，它基于常微分方程(ODE)的数值解法。"Comfy精灵说道。
"欧拉方法是数值分析中最基础的方法之一，用于求解微分方程。在扩散模型中：
数学基础：
将扩散过程看作连续的微分方程
用欧拉方法进行数值积分
每步用当前点的导数来预测下一点
特点：
数学原理简单清晰
计算效率较高
适合快速采样"
![欧拉方法示意图]
📐 欧拉采样器：数学家的"切线近似"方法
微分方程求解原理:
真实曲线: ∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩
欧拉近似: ∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩
每一步的计算:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 当前点: (t, x_t) │
│ 计算导数: dx/dt = f(x_t, t) │
│ 预测下一点: x_{t+h} = x_t + h * f(x_t, t) │
│ 其中 h 是步长 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
在扩散模型中的应用:
步骤1: 噪声图像 x_t
↓ 计算噪声预测 ε_θ(x_t, t)
步骤2: 更新图像 x_{t-1} = x_t - h * ε_θ(x_t, t)
↓ 重复过程
步骤3: 继续去噪...
优点:
✅ 数学原理清晰
✅ 计算简单高效
✅ 适合快速原型
缺点:
❌ 一阶方法，精度有限
❌ 可能累积误差13.6 Heun采样器：更精确的二阶方法
"欧拉方法虽然简单，但精度有限。Heun方法是它的改进版本。"Comfy精灵解释道。
"Heun方法也叫改进欧拉方法，它是二阶龙格-库塔方法的一种：
改进原理：
不只看当前点的导数
还要预测下一点的导数
用两个导数的平均值来更新
计算步骤：
用欧拉方法预测下一点
计算预测点的导数
用两个导数的平均值修正结果"
![Heun方法对比图]
🎯 Heun采样器：更精确的"预测-修正"方法
Euler vs Heun 精度对比:
真实曲线: ∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩∩
Euler近似: ∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩--∩ (误差较大)
Heun近似: ∩~~∩~~∩~~∩~~∩~~∩~~∩~~∩~~∩~~∩ (误差较小)
Heun方法的两步计算:
步骤A: 预测步 (Predictor)
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 当前点: (t, x_t) │
│ 计算导数: k1 = f(x_t, t) │
│ 预测下一点: x_pred = x_t + h * k1 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
步骤B: 修正步 (Corrector)
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 预测点: (t+h, x_pred) │
│ 计算导数: k2 = f(x_pred, t+h) │
│ 最终结果: x_{t+h} = x_t + h * (k1 + k2) / 2 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
在扩散模型中:
第1步: 预测噪声 ε1 = U-Net(x_t, t)
第2步: 临时更新 x_temp = x_t - h * ε1
第3步: 再次预测 ε2 = U-Net(x_temp, t-h)
第4步: 最终更新 x_{t-h} = x_t - h * (ε1 + ε2) / 2
优势:
✅ 二阶精度，误差更小
✅ 更稳定的数值解
✅ 适合高质量生成
代价:
❌ 每步需要两次U-Net计算
❌ 速度比Euler慢一倍13.7 DPM系列：高效的多步采样器
"现在我们来看DPM系列采样器，这是近年来的重要进展。"Comfy精灵兴奋地说道。
"DPM是Diffusion Probabilistic Models的缩写，DPM++是它的改进版本：
核心创新：
更好的数值积分方法
优化的步长选择策略
多阶方法的组合使用
主要变种：
DPM-Solver：基础版本
DPM-Solver++：改进版本
DPM++ 2M：多步方法
DPM++ SDE：随机微分方程版本"
![DPM系列对比图]
🚀 DPM系列：新一代高效采样器
DPM家族谱系:
DPM-Solver (基础版)
│
DPM-Solver++ (改进版)
┌────────┴────────┐
DPM++ 2M (多步) DPM++ SDE (随机版)
│ │
DPM++ 2M Karras DPM++ SDE Karras
各版本特点对比:
📊 速度对比 (生成一张图):
DDPM (50步): ████████████████████████████████████████████████
DDIM (20步): ████████████████████
Euler (20步): ████████████████████
Heun (20步): ████████████████████████████████████████
DPM++ 2M: ███████████████ (15步)
DPM++ SDE: ████████████████████ (20步)
📈 质量评分 (FID分数，越低越好):
DDPM: 15.2 ⭐⭐⭐⭐⭐
DDIM: 16.8 ⭐⭐⭐⭐⭐
Euler: 18.3 ⭐⭐⭐⭐
Heun: 16.1 ⭐⭐⭐⭐⭐
DPM++ 2M: 15.7 ⭐⭐⭐⭐⭐
DPM++ SDE:15.9 ⭐⭐⭐⭐⭐
DPM++的技术优势:
✅ 高阶数值方法，精度更高
✅ 自适应步长，效率更好
✅ 多步记忆，利用历史信息
✅ 理论保证，数学严谨
适用场景:
🎨 DPM++ 2M: 追求质量的艺术创作
⚡ DPM++ SDE: 平衡速度和质量
🔧 DPM++ Karras: 配合Karras调度器13.8 UniPC采样器：统一的预测-校正方法
"最后我们来看UniPC，这是最新的统一采样框架。"Comfy精灵说道。
"UniPC是Unified Predictor-Corrector的缩写，它统一了多种采样方法：
核心思想：
预测-校正框架
统一不同阶数的方法
自适应选择最优策略
技术特点：
可以动态调整阶数
结合多种数值方法的优点
在速度和质量间找到最佳平衡"
![UniPC框架图]
🎯 UniPC：统一的"智能采样"框架
预测-校正框架:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ UniPC采样循环 │
│ │
│ 📊 分析当前状态 │
│ ↓ │
│ 🧠 选择最优方法 (1阶/2阶/3阶) │
│ ↓ │
│ 🔮 预测步 (Predictor) │
│ ↓ │
│ 🔧 校正步 (Corrector) │
│ ↓ │
│ ✅ 质量检查 │
│ ↓ │
│ 🔄 下一步 or 完成 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
自适应策略选择:
情况1: 噪声很大 → 使用1阶方法 (快速粗略)
情况2: 中等噪声 → 使用2阶方法 (平衡)
情况3: 噪声很小 → 使用3阶方法 (精确细致)
与其他方法对比:
传统方法: 固定策略 ████████████████████
UniPC: 自适应 ████████████ (更高效)
性能表现:
⚡ 速度: 比DPM++快20%
🎨 质量: 与最佳方法相当
🧠 智能: 自动优化参数
🔧 灵活: 适应不同场景
数学原理:
结合了Adams-Bashforth预测器和Adams-Moulton校正器
P: x_{n+1}^{(0)} = x_n + h∑β_i∇f_i (预测)
C: x_{n+1} = x_n + h∑γ_i∇f_i (校正)13.9 调度器：控制噪声"消除"的时间表
"除了采样器，还有一个重要概念叫调度器(Scheduler)。"Comfy精灵说道。
"如果说采样器决定了'怎么走'，那么调度器决定了'什么时候走多快'。
调度器的作用：
控制每一步去除多少噪声
决定噪声水平的变化曲线
影响生成过程的稳定性
常见调度器：
Linear：线性递减
Cosine：余弦曲线
Karras：优化的非线性曲线"
![调度器对比图]
📅 调度器：噪声消除的"时间表"
不同调度器的噪声变化曲线:
Linear调度器 (线性):
噪声水平
100% ┤
│ \
75% ┤ \
│ \
50% ┤ \
│ \
25% ┤ \
│ \
0% └────────\──────→ 时间步
0 10 20 30
Cosine调度器 (余弦):
噪声水平
100% ┤
│ ∩
75% ┤ \
│ \
50% ┤ ∩
│ \
25% ┤ \
│ ∩
0% └─────────\─────→ 时间步
0 10 20 30
Karras调度器 (优化):
噪声水平
100% ┤
│ ∩∩
75% ┤ \
│ \
50% ┤ ∩
│ \
25% ┤ \
│ ∩∩
0% └──────────\───→ 时间步
0 10 20 30
调度器特点对比:
┌──────────┬────────┬────────┬────────────┐
│ 调度器 │ 速度 │ 质量 │ 适用场景 │
├──────────┼────────┼────────┼────────────┤
│ Linear │ ⭐⭐⭐ │ ⭐⭐⭐ │ 通用 │
│ Cosine │ ⭐⭐⭐⭐ │ ⭐⭐⭐⭐ │ 平衡 │
│ Karras │ ⭐⭐⭐⭐⭐│ ⭐⭐⭐⭐⭐│ 高质量 │
└──────────┴────────┴────────┴────────────┘
数学表达:
Linear: σ(t) = σ_max * (1 - t/T)
Cosine: σ(t) = σ_max * cos(πt/2T)
Karras: σ(t) = σ_max * (t/T)^ρ, ρ≈713.10 实验对比：不同采样器的效果差异
"来，我们做个实验，比较不同采样器的实际效果！"Comfy精灵兴奋地说。
Comfy精灵创建了一个对比实验，使用相同的提示词"一只可爱的小猫坐在花园里"，分别用不同采样器生成图像。
![采样器效果对比实验]
🧪 采样器效果对比实验
实验设置:
📝 提示词: "一只可爱的小猫坐在花园里"
🌱 种子: 42 (固定)
⚙️ CFG: 7.5
🖼️ 分辨率: 512×512
结果对比:
DDPM (50步, 30秒):
🐱 质量: ⭐⭐⭐⭐⭐ (最稳定)
🎨 细节: 毛发纹理清晰，花朵精致
⚡ 速度: ⭐⭐ (最慢)
🎲 随机性: 每次略有不同
DDIM (20步, 12秒):
🐱 质量: ⭐⭐⭐⭐ (很好)
🎨 细节: 整体清晰，略少细节
⚡ 速度: ⭐⭐⭐⭐ (快)
🎯 确定性: 完全可重现
Euler (20步, 12秒):
🐱 质量: ⭐⭐⭐ (一般)
🎨 细节: 有些模糊，边缘不够锐利
⚡ 速度: ⭐⭐⭐⭐ (快)
🔧 简单: 计算最简单
Heun (20步, 24秒):
🐱 质量: ⭐⭐⭐⭐ (很好)
🎨 细节: 比Euler更清晰
⚡ 速度: ⭐⭐ (慢，需要双倍计算)
🎯 精度: 二阶方法更准确
DPM++ 2M (15步, 9秒):
🐱 质量: ⭐⭐⭐⭐⭐ (最佳平衡)
🎨 细节: 清晰锐利，色彩鲜艳
⚡ 速度: ⭐⭐⭐⭐⭐ (最快)
🏆 推荐: 最佳选择
UniPC (12步, 7秒):
🐱 质量: ⭐⭐⭐⭐⭐ (智能优化)
🎨 细节: 自适应优化，效果出色
⚡ 速度: ⭐⭐⭐⭐⭐ (极快)
🧠 智能: 自动选择最优策略
实验结论:
🏆 最佳平衡: DPM++ 2M
⚡ 最快速度: UniPC
🎨 最高质量: DDPM
🎯 最稳定: DDIM13.11 如何选择合适的采样器
"面对这么多选择，我们应该如何选择合适的采样器呢？"麻猪问道。
"这是个很实用的问题！"Comfy精灵说，"选择采样器需要考虑几个因素：
根据需求选择：
追求最高质量 → DDPM + 50步
平衡质量和速度 → DPM++ 2M + 20步
需要可重现性 → DDIM + 20步
快速预览 → Euler + 10步
自动优化 → UniPC + 15步
根据硬件选择：
高端显卡 → 可以用复杂采样器
中端显卡 → DPM++ 2M是好选择
低端显卡 → Euler或DDIM
根据场景选择：
艺术创作 → 高质量采样器
快速迭代 → 快速采样器
批量生成 → 平衡型采样器"
![采样器选择指南]
🎯 采样器选择决策树
开始选择
│
├─ 追求最高质量？
│ ├─ 是 → DDPM (50步) 🏆
│ └─ 否 ↓
│
├─ 需要确定性结果？
│ ├─ 是 → DDIM (20步) 🎯
│ └─ 否 ↓
│
├─ 显卡性能如何？
│ ├─ 高端 → DPM++ 2M (20步) 🚀
│ ├─ 中端 → DPM++ 2M (15步) ⚡
│ └─ 低端 → Euler (15步) 💡
│
└─ 想要自动优化？
└─ 是 → UniPC (12-15步) 🧠
使用场景推荐:
┌─────────────┬─────────────┬──────┬──────────┐
│ 使用场景 │ 推荐采样器 │ 步数 │ 预期时间 │
├─────────────┼─────────────┼──────┼──────────┤
│ 艺术创作 │ DDPM │ 50 │ 30秒 │
│ 专业设计 │ DPM++ 2M │ 25 │ 15秒 │
│ 日常使用 │ DPM++ 2M │ 20 │ 12秒 │
│ 快速预览 │ Euler │ 10 │ 6秒 │
│ 批量生成 │ DDIM │ 15 │ 9秒 │
│ 实验研究 │ UniPC │ 12 │ 7秒 │
└─────────────┴─────────────┴──────┴──────────┘
💡 实用建议:
1. 新手推荐: DPM++ 2M (20步)
2. 追求速度: UniPC (12步)
3. 追求质量: DDPM (50步)
4. 需要重现: DDIM (20步)
5. 硬件受限: Euler (15步)13.12 调度器的实际影响
"调度器虽然不如采样器那么显眼，但影响同样重要。"Comfy精灵说道。
"让我们看看不同调度器的实际效果：
Linear调度器：
噪声均匀递减
适合大多数情况
计算简单
Cosine调度器：
开始和结束时变化缓慢
中间变化较快
通常质量更好
Karras调度器：
专门为高质量生成优化
非线性变化曲线
配合DPM++效果最佳"
![调度器实际效果对比]
📊 调度器实际效果测试
测试条件:
🎨 采样器: DPM++ 2M
📝 提示词: "夕阳下的古城堡"
⚙️ 步数: 20步
🌱 种子: 123
结果对比:
Linear调度器:
🏰 整体质量: ⭐⭐⭐⭐
🌅 光影效果: 自然过渡
🏗️ 建筑细节: 清晰可见
⏱️ 生成时间: 12秒
💡 特点: 稳定可靠
Cosine调度器:
🏰 整体质量: ⭐⭐⭐⭐⭐
🌅 光影效果: 更加柔和
🏗️ 建筑细节: 层次丰富
⏱️ 生成时间: 12秒
💡 特点: 质量提升明显
Karras调度器:
🏰 整体质量: ⭐⭐⭐⭐⭐
🌅 光影效果: 戏剧性强
🏗️ 建筑细节: 极其精细
⏱️ 生成时间: 12秒
💡 特点: 专业级质量
调度器选择建议:
┌─────────────┬─────────────┬────────────────┐
│ 调度器 │ 适用场景 │ 配合采样器 │
├─────────────┼─────────────┼────────────────┤
│ Linear │ 通用场景 │ 所有采样器 │
│ Cosine │ 质量优先 │ DDIM, DPM++ │
│ Karras │ 专业创作 │ DPM++, UniPC │
└─────────────┴─────────────┴────────────────┘
🎯 黄金组合推荐:
1. DPM++ 2M + Karras (最佳质量)
2. UniPC + Karras (智能优化)
3. DDIM + Cosine (稳定高质)
4. Euler + Linear (快速预览)13.13 总结：采样器的选择艺术
"好了，让我们总结一下今天学到的采样器知识。"Comfy精灵说道。
麻猪兴奋地说："我明白了！采样器就像不同的交通工具：
DDPM像步行，最稳妥但最慢
DDIM像公交车，稳定快速还能重现路线
Euler像自行车，简单快速但不够精确
Heun像摩托车，比自行车精确但需要更多技巧
DPM++像高铁，又快又好
UniPC像智能汽车，会自动选择最佳路线！"
"总结得太棒了！"Comfy精灵赞赏道，"让我们用一张完整的图来展示采样器的世界："
![采样器总结图]
🎨 采样器与调度器完整指南
采样器家族树
│
┌────────────────┼────────────────┐
经典方法 数值方法 现代方法
│ │ │
┌───┴───┐ ┌───┴───┐ ┌───┴───┐
DDPM DDIM Euler Heun DPM++ UniPC
│ │ │ │ │ │
随机性 确定性 一阶 二阶 多步法 自适应
性能对比雷达图:
速度
/|\
/ | \
精度 | 稳定性
\ | /
\ | /
\ | /
复杂度-简单性
DDPM: ●────●────●────●────● (高质量，低速度)
DDIM: ●────●────●────●────● (平衡型)
Euler: ●────●────●────●────● (简单快速)
Heun: ●────●────●────●────● (精确但慢)
DPM++: ●────●────●────●────● (现代最优)
UniPC: ●────●────●────●────● (智能自适应)
🏆 最终推荐排行榜:
🥇 日常使用冠军: DPM++ 2M + Karras
- 质量: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 速度: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 易用: ⭐⭐⭐⭐⭐
🥈 智能优化亚军: UniPC + Karras
- 自适应: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 效率: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 创新: ⭐⭐⭐⭐⭐
🥉 稳定可靠季军: DDIM + Cosine
- 重现性: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 稳定性: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 兼容性: ⭐⭐⭐⭐⭐
💡 记住这个选择公式:
需求 + 硬件 + 场景 = 最佳采样器选择"采样器的选择是一门艺术，需要在质量、速度和稳定性之间找到平衡。"Comfy精灵总结道，"随着技术的发展，我们有了越来越多优秀的选择。理解它们的原理和特点，能帮助你在不同场景下做出最佳选择。"
"下一章，我们将学习ControlNet——一个让你能够精确控制生成过程的强大工具。到那时，你就能像指挥家一样精确控制AI的创作过程了！"
麻猪点点头，眼中闪烁着对新知识的渴望："我已经迫不及待想学习如何精确控制AI的创作了！"
本章要点回顾：
🛣️ 采样器本质：求解扩散微分方程的不同数值方法
📊 DDPM采样器：最原始稳定的随机采样方法
🎯 DDIM采样器：确定性快速采样的重大突破
📐 欧拉采样器：基于ODE的简单高效方法
🎯 Heun采样器：更精确的二阶预测-校正方法
🚀 DPM系列：现代高效采样器的代表
🧠 UniPC采样器：智能自适应的统一框架
📅 调度器作用：控制噪声消除的时间表
🧪 实验对比：不同采样器的实际效果差异
🎯 选择指南：根据需求、硬件、场景选择最佳方案
通过理解采样器和调度器的原理与特点，我们掌握了控制生成质量和速度的关键技术，为进一步学习高级控制方法奠定了基础。