SD采样器解析

采样器可以分为3大类：

多出一个a的代表祖先采样器；画面不能收敛。相反没有a的就是可以收敛

老派里：

Euler :简单直接，不容易出错（*）

Eulera :简单直接，不容易出错(*)

Heun:画质更好，但是速度慢一倍

LMS:线性多步法，速度和Euler差不多；实测没Euler稳定，容易出色块

DPM采样器：

带karras的采样器：8步之后噪点更少优化算法

2S/2M:S代表单步算法；M代表多步算法

DPM++2M Karras：最推荐的算法，收敛，速度快，质量OK（**）

DPM++SDE Karras：随机微分方程算法，不收敛，高品质，速度慢

DPM++2M SDE Karras：2M和SDE的折中算法，不收敛，速度有所提升

DPM++2M SDE Exponential：指数算法，不收敛，细节少些，画面柔和、干净

DPM++3M SDE Karras：速度和2M一样，需要更多采样步数，调低CFG采样步数>30步效果更好

DPM++3M SDE Exponential:速度和2M一样，需要更多采样步数，调低CFG采样步数>30步效果更好

新派采样器：

UniPC:2023年新算法，统一预测校正器，兼容性很好收敛，10步左右就能生成可用画面

Restart:每步渲染时间长些，但只需很少的采样步数，就能生成质量相当不错的图片