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webUI(1111版)で全サンプラーの所要時間比較 1stepが最短のおすすめサンプラーはどれか

webUI(1111版)で全サンプラーの所要時間比較 1stepが最短のおすすめサンプラーはどれかソフトウェア

Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)の全サンブラーでサンプラー以外の条件を同一にした画像を生成することで、どのサンプラー(sampler)が1stepあたりの所要時間が最も短いのか検証しました。

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1,検証条件

アスカベンチに用いる全パラメータを流用します。

全サンプラーで10枚ずつ生成しては時間がかかりすぎるので、各サンプラーで3枚ずつ生成3回して平均を取ります。

なおbatch size(並列生成数)が1、batch conut が3で行きます。

masterpiece, best quality, masterpiece, asuka langley sitting cross legged on a chair

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts,signature, watermark, username, blurry, artist name

Steps: 28,

Sampler: ここを変更,

CFG scale: 12,

Seed: 2870305590,

Size: 512×512,

Model hash: 925997e9,

Model: nai,

Batch size: 3,

Batch pos: 0, 

Clip skip: 2,

ENSD: 31337

2,検証結果

検証対象となったサンプラー

Euler a,Euler,LMS,Heun,DPM2,DPM2 a,DPM++ 2S a,DPM++ 2M,DPM++ SDE,DPM fast,DPM adaptive,LMS Karras,DPM2 Karras,DPM2 a Karras,DPM++ 2S a Karras,DPM++ 2M Karras,DPM++ SDE Karras,DDIM,PLMS

今回はこれら19のサンプラーを対象にします。記事制作時点での全サンプラーです。

各サンプラーごとに収束が早いとか、絵柄がブレやすいとか様々な特徴がありますが、ここで検証するのは「各サンプラーごとの1step所要時間」だけです。

結果生データ

サンプラー名生成1回目のtaken times(s)生成2回目生成3回平均1stepあたりの所要時間(s)
Euler a4.494.474.524.4930.160
Euler4.624.434.494.5130.161
LMS4.434.44.464.4300.158
Heun8.018.048.058.0330.287
DPM28.158.218.178.1770.292
DPM2 a8.198.128.218.1730.292
DPM++ 2S a8.178.118.188.1530.291
DPM++ 2M4.594.464.544.5300.162
DPM++ SDE8.38.248.298.2770.296
DPM fast4.54.514.514.5070.161
DPM adaptive23.3724.2523.9223.8470.852
LMS Karras4.464.344.444.4130.158
DPM2 Karras8.128.118.18.1100.290
DPM2 a Karras8.18.18.118.1030.289
DPM++ 2S a Karras8.248.128.178.1770.292
DPM++ 2M Karras4.494.444.544.4900.160
DPM++ SDE Karras8.418.318.328.3470.298
DDIM4.744.714.734.7270.169
PLMS4.844.854.574.7530.170

DPM2 adaptiveだけ有効数字がずれているのはご勘弁ください。

まさか28stepsで3枚生成するだけで10秒超えのサンプラーがあるなど予想だにせず。。。

図表化して考察

とりあえずTime Taken順にしておきました。

アスカ画像3枚を生成するのに掛かった時間の平均値です。

DPM adaptiveはstepsを増やしても変化がない特殊サンプラーです。

Steps数を無視して収束された完成形を出力するという特徴があります。

そのため、べらぼうな所要時間になったと思われます。

それをふまえて、大体2グループに分けられそうですね。
4秒台組8秒台組ということで。

また、1stepの所要時間もグラフ化しました。

アスカ画像は28stepsのため、単純に28で割ったグラフです。

3,結論まとめ:結局おすすめのサンプラーはどれか

各サンプラーごとの特徴は、次の通りだそうです。

(以下、おおよその印象※CFG ScaleやStepsによっても違いが出るため参考までに)

Euler a(初期設定)かなり大味。分かりやすいが、緻密さに欠けやすい
1つ1つを大きく要素を出しstepを重ねると大変化もありえるなどやや不安定
出力を煮詰めるならEuler a以外を使った方が良さそう
Euler/LMS/Heun/DPM2/LMS Karras/DPM2 Karras/DDIM/PLMS
(仮グループ)上記グループは近い構図を出しやすい傾向
低1-15程度の初期段階では違いが大きいが、20~40stepほどでほぼ出来上がり
それ以上のstepでは少しずつ詳細を詰めていく
Euler aに比べ要素が細かくなる傾向があり その分余計な描画の可能性も増える
(CFG Scaleが高いと独自性が出やすく分岐する)
Eulerこの中ではstep毎の描画が少し緩く、同stepsだとふんわりとした印象になる
(詳細を詰めるには他より多くのstepsが必要)
LMSEulerやHeun他の中間くらいでわずかに緩い
Heun
DPM2
この2つはstepが増えるほど近い絵になりやすい
Eulerに比べ早いstepで完成形に近づく
LMS Karras
DPM2 Karras
より細かい構図を出す傾向があり この中でもやや外れた構図になりやすい
DDIMconfigになんか設定がある
低steps3-5程でラフな描画の画像を作れる
※stepを増やすとこの中に似た形へ一気に近づき、L他とも近いサンプラーに
PLMSDDIMに近いがよりカッチリした表現の傾向がある
低stepのラフもカッチリする分異形さが強い
その他
DPM2 a
DPM2 a Karras
Euler aと同様、a系には緩さと不安定さがある DPM2もaの有無で出力は大きく違う
DPM fast早いが雑 stepsが結局多く必要で不安定
DPM adaptiveStepsを無視して完成形を出す特殊なサンプラーでstepsを増やしても変化がない
所要時間はEuler換算Steps90/DPM2換算Steps45くらい
https://wikiwiki.jp/img_ai_oppai/Stable%20Diffusion%20web%20UI(AUTOMATIC1111%E7%89%88) (文字装飾を一部追加)

これと、今回の検証結果を踏まえて、私がおすすめするのはDDIMです。

数stepsでそこそこの構図を出してくれるDDIMが、1step約0.17秒と所要時間も短く使い勝手がよいのでおすすめできます。

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