在SD-众多采样器中，你在使用时是不是眼花而感到无从下手呢？

现小编就根据亲测实践，就“出图快且稳，质量高”的特点，

推荐使用以下10种采样器：

DPM++ 2M Karras

DPM++ SDE Karras

PM++ 2M SDE Exponential

DPM++ 2M SDE Karras

Euler a

Euler

DPM++ 3M SDE Karras

PM++ 3M SDE Exponential

Restart

UniPC

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推荐的采样器-特点如下：

DPM++ 2M Karras

推荐算法，收敛，速度快，质量ok

（karras算法在8步之后噪点更少，优化算法）

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DPM++ SDE Karras

SDE的karras算法，渲染真实系人物时推荐

（随机微分方程算法，不收敛.高品质，速度慢）

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PM++ 2M SDE Exponential

2M SDE的Exponential算法

（指数算法，不收敛，细节少些，画面柔和、干净）

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DPM++ 2M SDE Karras

2M SDE的karras算法

（2M和SDE的折中算法，不收敛，速度有所提升）

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Euler a

Euler祖先采样器，不收敛，画面带来一些随机性，能增加细节，会更多些变化

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Euler

经典ODE采样器，简单直接，不易出错，中规中矩，收敛

（画面稳定，向着目标画面生成）

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DPM++ 3M SDE Karras

3M SDE的Karras算法

（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）

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PM++ 3M SDE Exponential

3M SDE的Exponential算法，画面会更柔和一些，背景更干净一些，但细节会少一些，采样步数＞30步效果更好

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Restart

每步渲染速度慢一些，但几步就有效果，比UniPC更少的采样步数，就能生成质量不错的画面

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UniPC

UnipC ( Unified Predictor-Corrector）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

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SD的采样器可分为三大类：

老派采样器、DPM采样器、新派采样器

各个采样器的优缺点，如下图：⬇️

在实际应用中，根据各自想要的出图效果、电脑配置等，查看以上采样器的特点，自主有效的选择采样器吧！！