AI绘画专栏之statble diffusion采样方法篇(三)
在图像生成前，模型会首先在Latent Space中生成一个完全随机的图像，然后噪声预测器会开始工作，从图像中减去预测的噪声。随着这个步骤的不断重复，最终我们得到了一个清晰的图像。Stable Diffusion在每个步骤中都会生成一张新的采样后的图像，整个去噪的过程，即为采样，使用的采样手段，即为采样器或称为采样方法，
1.什么是VAE
一个标准的Stable Diffusion分为两个步骤；前向扩散过程，和后向的去噪、复原以及生成目标的过程。前向过程不断向输入数据中添加噪声，而采样器主要在后向过程中负责去噪的过程。
VAE：包括Encoder编码器和Decoder解码器，用于图像从像素空间到潜空间的转换，或者叫降维或升维，由于用于降维的VAE Encoder 只在训练模型的阶段使用，推理过程（图像生成）只需要VAE Decoder解码器就ok了，而网上常见的VAE文件，就是对这个VAE Decoder解码器的微调改进版本，用于解决角色面部眼睛等细节方面的问题。
2.VAE
存放位置：
./stable-diffusion-webui/models/vae3.放大算法
存放位置：
./stable-diffusion-webui/models/ESRGAN回到首页
测试条件
版本SD1.5
测试底模：realistic
测试分辨率：512 * 512
步数：20步
稳定性：
无搭配任何Lora和插件不启动面部修复
提示词：1girl, moyou, solid background, solid background, full body
反向提示词：(dedicated_to_artificial_humans:1.2)
版本SDXL
测试底模：BASE + REFINER
测试分辨率：512 * 512
步数：20步
无搭配任何Lora和插件不启动面部修复
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