在稳定扩散(Stable Diffusion)模型中，采样器扮演着重要的角色，它决定了生成图像的质量和多样性。以下是一些常用和推荐的采样器:
DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models)
这是稳定扩散模型默认使用的采样器 能生成较高质量和细节的图像 但计算开销较大，生成速度较慢PLMS (Playlist Mask Sampling)
一种新型的采样器，相比DDIM，计算效率更高 能生成清晰细节的图像，同时保持良好的多样性 常用于一些需要较高采样步数的任务，如超分辨率Euler a
一种较为经典的采样器 计算开销小，生成速度快 但图像质量相对稍差，细节较少Euler 附属扩散
在 Euler 采样器的基础上进行改进 能生成更好的质量和细节，同时保持较快的速度DPM 采样器 (Denoising Diffusion Probabilistic Models)
一种质量和样本多样性之间权衡较好的采样器 在采样步数较大时，生成质量可与DDIM媲美DPM++
对DPM采样器的改进版 进一步提升了生成质量和效率除了上述采样器,还有一些新兴或实验性的采样器，如DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)、PNDM(Preconditioned Novel Denoising Methods)等。
不同的采样器在生成质量、速度、样本多样性等方面有不同的取舍。选择合适的采样器需要根据具体任务需求，在质量、速度和多样性之间进行权衡。同时，不同采样器的参数设置也会影响最终效果，需要进行调试和优化。
