Как влияют семплеры на различные модели FLUX

Что я хочу узнать ? Все ли семплеры одинаково влияют на различные модели Flux ? И так как я уже вижу по предыдущему эксперименту что не только семплеры, но и шедуллеры влияют на изображения то в следующем эксперименте я хочу посмотреть как шедуллеры влияют на изображение К примеру если мы посмотрим на прошлый эксперимент, то там шедуллер Beta давал неплохие результаты, а здесь же мы используем шедуллер Simple и как видим на некоторых семплерах результат не такой хороший. Нам нужно выяснить дело в шедуллере или может просто неудачный seed В общем если с Beta у нас будет всё так же хорошо как и на предыдущем эксперименте, значит дело в шедуллере Вывод — семплер не сильно влияет на саму интерпретацию изображения, с любым семплером общая композиция будет одна и та же, отличия лишь в мелких деталях, но он сильно влияет на качество исполнения. К примеру LMS, IPNDM_V, с шедулером Simple сильно портят изображения, DDIM, DDIM CFG++, PLMS, UniPC, LCM вообще не выводят изображения (скорее всего они не предназначены для работы с моделями Flux) Какие то семплеры «замыливают» изображения, здесь уже нужно экспериментировать с шедуллерами, чем мы и будет заниматься в следующем эксперименте Мы возьмём одну модель (смысл это делать на всех моделях нет, т.к. мы видим что семплеры ведут себя одинаково на всех моделях) и с каждом семплере будем только лишь менять шедуллеры и смотреть на результат.

Цель эксперимента

Я хочу выяснить, какой алгоритм генерации (семплер) в Stable Diffusion лучше всего справляется с созданием детализированных изображений. В качестве теста будем использовать сложный промпт с множеством мелких элементов: «Портрет молодой женщины с выразительными деталями. Она одета в белую льняную рубашку с расстегнутым воротом, сквозь который видна тонкая золотая цепочка. На голове у нее элегантная соломенная шляпка с черной лентой. В ее руках — букет полевых цветов (ромашки, васильки и колосья), перевязанный бечевкой. В правом ухе сверкает серьга из матового золота.»

Что будем проверять

  • Насколько точно разные семплеры передают мелкие детали (цепочка, серьга, текстура ткани, цветы).
  • Как быстро каждый алгоритм достигает хорошего результата (оптимальное количество шагов).
  • Есть ли семплеры, которые дают отличное качество без лишних затрат времени.

Методика тестирования

  • Один и тот же промпт и настройки (одинаковый seed, размер изображения, CFG scale).
  • Тестируем 25 семплеров представленных в Forge Stable Diffusion.
  • Для каждого семплера пробуем разное количество шагов (от 1 до 30), чтобы найти баланс между качеством и скоростью.
				
					Prompt: portrait of a young woman with expressive details. she is dressed in a white linen shirt with an unbuttoned gate, through which a thin gold chain is visible. on her head is an elegant straw hat with a black ribbon. in her hands - a bouquet of wildflowers (chamomile, cornflowers and ears), tied by twine. a matte gold earring sparkles on the right ear

Negative prompt: infant, underage, young, child, teen, bad quality, worst quality, low quality, worst detail, deformed, bad hands, bad eyes, signature, username, logo, watermark, text, label, cartoon, illustration, anime, painting, CGI, 3D render

Steps: от 1 до 30
Sampler: DPM++ 2M, DPM++ SDE, DPM++ 2M SDE, DPM++ 2M SDE Heun, DPM++ 2S a, DPM++ 3M SDE, Euler a, Euler, LMS, Heun, DPM2, DPM2 a, DPM fast, DPM adaptive, Restart, HeunPP2, IPNDM, IPNDM_V, DEIS, DDIM, DDIM CFG++, PLMS, UniPC, LCM, DDPM
CFG-Scale: 5.3
Seed: 3768410078
Model: juggernautXL_version6Rundiffusion
				
			

Результат

DPM++ 2M Simple

DPM++ SDE Simple

DPM++ 2M SDE Simple

DPM++ 2M SDE Heun Simple

DPM++ 2S a Simple

DPM++ 3M SDE Simple

Euler a Simple

Euler Simple

LMS Simple

Heun Simple

DPM2 Simple

DPM2 a Simple

DPM fast Simple

DPM adaptive Simple

Restart Simple

HeunPP2 Simple

IPNDM Simple

IPNDM_V Simple

DEIS Simple

DDIM, DDIM CFG++, PLMS, UniPC, LCM

DDPM Simple

[Forge] Flux Realistic Simple

[Forge] Flux Realistic (Slow) Simple

Итог

DPM adaptive — показал показал с первого шага идеальный и далее не изменяющийся результат, что требует дальнейшего изучения.

DPM++ 2S a — к 6 шагу начал генерировать приемлемый результат, но с размытым фоном, но к 12 шагу вышел на отличный фотореалистичный результат без артефактов

DPM++ SDE — к 6 шагу начал генерировать приемлемый результат, но к 14 шагу вышел на отличный фотореалистичный результат

Euler a — к 13 шагу вышел на отличный результат, а с 24 шага показывал максимум деталей