Stable Diffusion-sampling method (샘플링 매소드)

목차

01. 샘플링이란?

스테이블 디퓨전은 노이즈를 발생 -> 안정적으로 확산시킨 후 다시 노이즈를 제거하면서 이미지를 만드는 것이다. 
샘플링은 노이즈를 제거하는 과정이고 주제와 상황에 따라 여러가지 방법을 선택할 수 있도록 해놨다. 

 

02. 그래서 샘플링 매소드는 여러개인데 어떤걸 사용해야 되나?

결론적으로 말하자면 '정해진 건 없다" 
샘플링 매소드는 계속 추가되고 있고, 점점 발전해가고 있다. 미미하지만 각 매소드별로 특징도 강해질 것 같다. 

일반적으로는 아래 것들을 많이 사용한다. 속도가 느리더라도 안정적이고 높은 퀄리티의 이미지를 원한다는 증거다. 
Euler a
DPM++ 2M Karras
DPM++ SDE Karras

adesigne.com 에서 2023년 5월에 발표한 (2023년 11월 수정) 내용을 보면 아래와 같다. 
간단하게 속도, 안정성, 퀄리티로 분류했는데 내가 어떤 이미지를 만들 것이냐에 따라 선택이 달라질 것이다. 

- 빠른 시간에 많은 이미지를 생성해야 된다면  DDIM 이나 PLMS.
- 시간이 좀 걸리더라도 안정적인 이미지를 원한다면 Euler a, Euler, DPM++ SDE Karras
- 시간도 상관없고, 이상한 이미가 나와도 괜찮으니 퀄리티 있는 것을 원한다면 Euler A, DPM++ 2M Karras

이렇게 정리할 수도 있겠지만 사실 다 해봐야 안다. 그때 그때마다 상황이 다르기 때문이다.

샘플링 매소드	속도	안정성	퀄리티
Euler a	6.6	10	10
Euler	6.7	10	9.7
LMS	7	8.5	8
Heun	4	10	8.5
DPM2	4	7	6.7
DPM2 a	4	7.5	7
DPM++ 2S a	4	8.5	9
DPM++ 2M	6.8	9.5	8.5
DPM++ SDE	4	10	10
DPM fast	6.6	7	3
DPM adaptive	1.7	6.5	7.5
LMS Karras	7	10	9.2
DPM2 Karras	4	10	10
DPM2 a Karras	4	7.5	8
DPM++ 2S a Karras	4	7	8
DPM++ 2M Karras	7	9.7	10
DPM++ SDE Karras	3.9	10	9.6
DDIM	10	6	6.2
PLMS	9.7	7.5	6.3

출처 : https://adesigne.com/artificial-intelligence/sampling-methods-for-stable-diffusion-samplers-comparison-guide/

 

 

추가1> Exponential 은 노이즈를 초반에 많이 잡아주고 갈수록 적게 잡아주는 프로세스라고 한다.