Scribble at 2026-06-09 13:21:20 Last modified: unmodified

画像を生成するときの sampling method と sampling schedule type の設定は、組み合わせを色々と試してみているのだが、なかなか興味深い結果が出てくる。これに加えて sampling steps の値も調整しながら、幼稚なレベルだとは思うが、面白い結果を得ている。

これまで SDXL の Juggernaught XL (SDXL Lightning version by RunDiffusion) というベース・モデルを使うときは、もっぱら sampling method を DPM++ SDE として sampling schedule type は Karras を選び、sampling steps は４という少ないステップで逆拡散過程を収束させていた。これを、今回は sampling method に DPM++ 2M SDE を選び、sampling schedule type は Turbo を設定した。やや描き込みが足りないと思ったので、sampling steps は６に増やしたのだが、上のとおり良好な結果が出ている。やや洗練度の足りない、要するに下品な描き込みが出てくるけれど、これは sampling steps を減らすなりして調整すればいいだろう。

なお、これらの sampling method である "DPM++" は、どちらも "DPM-Solver++" という確率微分方程式を使った理論をもとにしていて、2M は次のステップを算出するときに現在のステップで得た値だけではなく、一つ前のステップで得た値も利用するので、値の変化を正確に少ないステップで近似できるメリットがある。これに対して DPM++ SDE はステップごとに値が変動して収束が遅いので、多様性は得られるが収束までに多くのステップが必要となる。DPM++ 2M で生成した、上のような画像の方が DPM++ SDE で出した画像の質感と比べて「粘土っぽい」描写になるのは、こういう特性からくる滑らかさのせいなのだろう。