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AIRIG-团子
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SDXL框架下AI采样算法性能分析
各种采样算法优缺点评估
显存需求按大致估算：低<6G，中6G-10G，高10G-16G，极高16G+。
推荐步数是标准参考，比如SD1.5、SDXL常规512x512到1024x1024解析度测试的。
部分采样器，比如 lcm、ipndm 系列，专门为超快低步数推理设计，适合动态场景或实时应用。
cfg_pp（CFG Prompt-Preserving）版通常会更精准，但吃一点资源。
如果是初期草稿 → lcm / ipndm
如果是常规大批量出图 → euler_ancestral / dpmpp_2s_ancestral
如果是精修高质量图 → dpmpp_2s_ancestral_cfg_pp / dpmpp_sde_gpu
如果设备是4090 / A100，想出极限细节 → dpmpp_3m_sde_gpu 🔥
低显存笔记本 → euler、ddim、lms
梦幻国风、梦幻西游类项目 → 推荐 euler_ancestral + dpmpp_sde 混合用
各种采样算法优缺点评估
显存需求按大致估算：低<6G，中6G-10G，高10G-16G，极高16G+。
推荐步数是标准参考，比如SD1.5、SDXL常规512x512到1024x1024解析度测试的。
部分采样器，比如 lcm、ipndm 系列，专门为超快低步数推理设计，适合动态场景或实时应用。
cfg_pp（CFG Prompt-Preserving）版通常会更精准，但吃一点资源。
如果是初期草稿 → lcm / ipndm
如果是常规大批量出图 → euler_ancestral / dpmpp_2s_ancestral
如果是精修高质量图 → dpmpp_2s_ancestral_cfg_pp / dpmpp_sde_gpu
如果设备是4090 / A100，想出极限细节 → dpmpp_3m_sde_gpu 🔥
低显存笔记本 → euler、ddim、lms
梦幻国风、梦幻西游类项目 → 推荐 euler_ancestral + dpmpp_sde 混合用
2025-04-27
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