Thứ Năm, 6 tháng 7, 2023

Hướng dẫn cách sử dụng Sampling method và Sampling steps

 

Sampling là quá trình lấy mẫu. Về cơ bản thì SD sẽ xử lý input của bạn (cụ thể ở đây là text), sau đó tìm kiếm những kết quả phù hợp nhất với input trong dataset của mình để cho ra output


Sampling method Hiện tại có rất nhiều cách thức lấy mẫu: Euler, DDIM, UniPC, DPM Karas, SDE… Có thể hiểu đơn giản là chúng ta có rất nhiều nhân viên cùng vẽ 1 bức tranh, nhưng workflow của mỗi ông mỗi khác. Có ông thì phóng khoáng đặt bút vẽ ngay từ đầu, về sau chỉ chỉnh sửa rất ít, cũng có ông bước đầu tập trung lên layout trước rồi về sau mới tạo hình, tô màu. Quá trình vẽ của các ông này đều được hiển thị khi các bạn generate hình ảnh ở dạng bị blur. Workflow cũng sẽ ảnh hưởng đến tốc độ làm việc của từng ông. Cho nên có ông vẽ nhanh, có ông vẽ chậm. 1 số ý kiến cho rằng DPM + SDE Karras sẽ luôn cho ra kết quả đẹp nhất. Cái này mình nghĩ còn tùy thuộc vào kỳ vọng đầu ra của mỗi người. Nhưng ông nào vẽ càng lâu thì cơ bản là đầu ra sẽ càng nhiều chi tiết. Để giải thích chi tiết về từng phương pháp lấy mẫu thì mình hơi lười viết. Cho nên các bạn có thể tự tìm hiểu nhé, Hiện tại mình có thể suggest bạn sử dụng Euler a và UniPC nếu muốn xử lý tốc độ cao, và DMP+SDE Karras tốc độ chậm nhưng đầu ra sẽ chi tiết hơn

Sampling step Số bước lấy mẫu. Vẫn là từng ấy nhân viên với các workflow khác nhau. Tuy ko thể can thiệp bắt đám nhân viên này thay đổi workflow (bạn có quyền đuổi việc nếu ghét), nhưng bạn có thể tăng độ khó công việc hoặc giảm thiểu áp lực cho đám nhân viên này bằng sampling step. Ví dụ là về bản chất workflow của 1 nhân viên được chia làm 3 giai đoạn, và sampling step mặc định là 20. Tức là mỗi giai đoạn trong workflow của nhân viên này sẽ được chia nhỏ làm các bước nhỏ hơn sao cho tổng cộng là 20 step. Nhưng nếu bạn muốn nhân viên của mình làm việc tỉ mỉ và chi tiết hơn, bạn có thể tăng số step lên nhiều hơn để nhận 1 kết quả tốt hơn. Tuy nhiên không phải lúc nào bắt nhân viên làm việc 1 cách rườm rà cũng cho 1 kết quả tốt hơn. Vì khi chia nhỏ đến 1 giai đoạn nhất định mà workflow của họ ko thay đổi thì dù có chia nhỏ hơn nữa cũng chả có gì để làm. Cơ bản thì mình suggest con số khoảng 20-50 cho hầu hết các trường hợp sử dụng.

vào lúc tháng 7 06, 2023
Nhãn: Hướng dẫn Stable diffusion

Không có nhận xét nào:

Bài đăng Mới hơn Bài đăng Cũ hơn Trang chủ