【Stable Diffusion】文生图进阶指南：采样器、噪声调度与迭代步数的解析

在Stable Diffusion文生图（Text-to-Image）的创作过程中，采样器（Sampler）、噪声调度器（Schedule type）和采样迭代步数（Steps）是影响生成效果的核心参数。本文将从技术原理、参数优化到实践应用，深入剖析DPM++ 2M采样器、Automatic噪声调度器以及采样步数的设计逻辑与协同作用，帮助读者掌握精准控制生成质量与效率的秘诀。

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一、采样器（Sampler）的演进与DPM++ 2M的核心优势

1. 从DDPM到DDIM：采样加速的底层逻辑

传统扩散模型（DDPM）的采样依赖马尔可夫链，需逐步迭代1000步以上，效率低下。DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）通过非马尔可夫过程重构采样路径，允许跳步采样，在20-50步内即可生成高质量图像，速度提升20倍以上。其核心突破在于：

• 确定性生成：去除随机噪声项，保证结果一致性；
• 灵活的时间步调度：支持从任意子序列反向生成，保留训练目标的一致性。

2. DPM++ 2M：高阶求解器的效率革命

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