WebUI 샘플링 메소드별 이미지 차이점 알아보자 Stable Diffusion Sampling method differences

WebUI , 스테이블 디퓨전 샘플링 메소드와 각 샘플링 메소드들의 차이점에 대해서 알아보겠습니다. Sampling Method에 대해서 알아보고 각 샘플링 메소드로 생성한 이미지가 어떻게 다른지에 대해서도 살펴보겠습니다.

 

스테이블 디퓨전 샘플링 메소드와 메소드 별 차이점

샘플링 메소드란?

샘플링 메소드는 어떤 알고리즘으로 이미지를 생성할지를 결정하는 콤보박스입니다. 샘플링은 큰 데이터 집합에서 데이터 점의 하위 집합을 선택하는 프로세스를 말합니다. 목표는 더 큰 세트를 대표하는 더 작은 데이터 세트를 구성하는 동시에 분석의 계산 복잡성과 메모리 요구사항을 줄이는 것입니다.

 

샘플링 메소드에는 다양한 메소드들이 존재하는데, 대표적으로 Euler a (오일러), DPM++ SDE Karras 가 있고, 그 외에도 Euler, LMS, Heun, DPM2, DPM2 a, DPM++ 2S a, DPM++ 2M, DPM++ SDE, DPM fast, DPM adaptive, LMS karras, DPM2 karras, DPM2 a karras, DPM++ 2S a karras, DPM++ 2M karras, DPM++ SDE karras, DDIM, PLMS, UniPC이 있습니다.

 

샘플링 메소드 별 이미지 생성 결과

크기 : 512 x 512 , CFG 스케일 : 2, 동일 시드로 개 한 마리를 생성했을 때 샘플링 메소드별 이미지 생성결과입니다.

 

왼쪽은 Euler a, 오른쪽은 Euler로 샘플링한 결과이다.

 

LMS와 Heun 순서로 샘플링한 결과

 

DPM2, DPM2 a 순서로 샘플링한 결과 이미지

 

 

왼쪽 DPM++ 2S a, 오른쪽 DPM++ 2M

 

DPM++ SDE, DPM fast 순 결과이다. 프롬프트로 1dog만 넣었는데도 사람이 나오네요.

 

DPM adaptive, LMS karras 순으로 샘플링된 이미지들

 

DPM2 karras, DPM2 a karras 샘플링 결과

 

DPM++ 2S a karras, DPM++ 2M karras 순서로 샘플링 된 이미지

 

DPM++ SDE karras, DDIM 순 샘플링된 이미지들

 

PLMS, UniPC 순으로 샘플링 된 이미지

 

위 이미지들을 확인했을 때 강아지의 모습이 보이지 않는 샘플링 메소드는 LMS, Heun, DPM2, DPM++ 2M, LMS karras, DPM2 karras, DPM++ 2M karras이다. 이 샘플링들은 모두 거의 동일한 이미지를 생성하는 것을 알 수 있다.

 

Euler a, DPM2 a karras, DPM++ 2S a karras 샘플링 이미지들은 아래 이미지와 거의 동일하게 나오는 것을 알 수 있다.

 

DPM++ SDE, DPM++ SDE karras 샘플링 메소드의 경우에는 프롬프트로 1dog만 넣었음에도 사람이 나오는 모습을 볼 수있습니다.

 

이미지 품질이 좋았던 샘플링 메소드는 DPM++ SDE karras, DPM++ 2S a karras, Euler a 정도를 뽑아볼 수 있을 것 같습니다.

 

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샘플링 메소드 별 속도 안정성 품질 비교

아래 표는 샘플링 메소드별 속도와 안정성, 품질을 비교한 표입니다. 

출처 : adesigne

사용하는 환경에 따라서 샘플링 메소드를 선택하면 좋을 것 같습니다. Euler a, DPM++ SDE 와 DPM2 karras는 안정성과 품질이 모두 좋은 샘플링 메소드라고 합니다.

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