Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Что такое Планировщик (Сэмплер) на платформе для нейросетей Invoke

Мы продолжаем знакомство и изучение Invoke, сейчас мы разбираемся с функционалом в разделе Генерация (Generation). Про Модель и LoRA мы рассказывали ранее, в том числе где их можно скачать - https://dzen.ru/a/Z0WBhdPmX0GzdNK1. Если есть вопросы - пишите. ❗️ Теперь мы подошли к Планировщику (он же Сэмплер). Что же это такое? Сперва необходимо прояснить один термин: 📖 Denoise (переводится как "шумоподавление") - это процесс уменьшения или устранения нежелательного шума из изображения или видео. На данный момент шум могут декодировать (устранять) VAE (про него мы ранее говорили) и Сэмплеры. Существуют различные методы шумоподавления, но все направлены на улучшение визуального качества изображений и видео. Вот как раз Планировщик (Сэмплер) и позволяет выбрать метод шумоподавления. Задача Сэмплера сводится к тому, чтобы за определенное количество шагов генерации (Sampling steps) из полного шума достать четкое изображение. Ка­кие‑то Сэм­пле­ры опти­мизи­рова­ны на ско­рость и могут быс­трее

Мы продолжаем знакомство и изучение Invoke, сейчас мы разбираемся с функционалом в разделе Генерация (Generation).

Изображение с интерфейса Invoke
Изображение с интерфейса Invoke

Про Модель и LoRA мы рассказывали ранее, в том числе где их можно скачать - https://dzen.ru/a/Z0WBhdPmX0GzdNK1. Если есть вопросы - пишите.

❗️ Теперь мы подошли к Планировщику (он же Сэмплер). Что же это такое?

Сперва необходимо прояснить один термин:

📖 Denoise (переводится как "шумоподавление") - это процесс уменьшения или устранения нежелательного шума из изображения или видео. На данный момент шум могут декодировать (устранять) VAE (про него мы ранее говорили) и Сэмплеры.

Существуют различные методы шумоподавления, но все направлены на улучшение визуального качества изображений и видео.

Вот как раз Планировщик (Сэмплер) и позволяет выбрать метод шумоподавления. Задача Сэмплера сводится к тому, чтобы за определенное количество шагов генерации (Sampling steps) из полного шума достать четкое изображение.

Ка­кие‑то Сэм­пле­ры опти­мизи­рова­ны на ско­рость и могут быс­трее вос­ста­нав­ливать изоб­ражение — как пра­вило, в ущерб качес­тву кар­тинки или раз­нооб­разию резуль­татов. Дру­гие могут давать более детали­зиро­ван­ные. Какие‑то Сэм­пле­ры тре­буют мень­шего чис­ла шагов (но каж­дый шаг занима­ет боль­ше вре­мени), а какие‑то — боль­шего, но изме­нения кар­тинки на каж­дом шаге будут не столь велики.

Изображение взято с сайта https://pikabu.ru/story/samoe_ponyatnoe_obyasnenie_rabotyi_denoising_strength_v_stable_diffusion_rezhimyi_rabotyi_i_generatsiya_shuma_10519020
Изображение взято с сайта https://pikabu.ru/story/samoe_ponyatnoe_obyasnenie_rabotyi_denoising_strength_v_stable_diffusion_rezhimyi_rabotyi_i_generatsiya_shuma_10519020

На сегодняшний день, самыми распространенными являются Euler, DPM++ 2M SDE Karras и DPM++ 3M Karras. Я использую последний.

И в завершение выкладываю 4 картинки с одинаковым prompt, полученных разными Сэмплерами.

DDPM:

Изображение сгенерировано invoke
Изображение сгенерировано invoke

DPM++ 3M Karras:

Изображение сгенерировано invoke
Изображение сгенерировано invoke

Euler Karras:

Изображение сгенерировано invoke
Изображение сгенерировано invoke

UniPC:

Изображение сгенерировано invoke
Изображение сгенерировано invoke
Изображение сгенерировано invoke
Изображение сгенерировано invoke

Надеюсь, что теперь стало понятнее. ✌🏻

Подписывайтесь на мой telegram-канал: https://t.me/ai_ner