DPM++ 2M Alt Sampler for ComfyUI
세부 정보
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모델 설명
ComfyUI용 DPM++ 2M Alt 샘플러
ComfyUI와 호환되도록 DPM++ 2M Alt Karras 샘플러를 구현했습니다.
비교: 왼쪽 DPMPP 2M Karras | 오른쪽 DPMPP 2M Alt Karras
참고: 얼굴 부분은 FaceDetailer에서 다른 시드를 사용했기 때문에 정확한 비교가 아닙니다. 그 외 이미지 부분은 동일한 시드를 사용했습니다.

크레딧: hallastore, 원본 스레드: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/8457
지침:
압축 해제 방법:
중요: 새 업데이트로 샘플러에 영향이 있을 경우를 대비해 다음 두 파일을 백업하세요.
ComfyUI 포터블 버전용:
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py
Automatic 1111용:
Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy\samplers.py
Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py
- ZIP 파일을 다음 디렉토리에 압축 해제하세요:
포터블 ComfyUI용: ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy
Automatic 1111 ComfyUI 확장용: Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy
- ComfyUI에서 샘플러 이름은
dpmpp_2m_alt입니다.
수동 방법:
중요: 새 업데이트로 샘플러에 영향이 있을 경우를 대비해 다음 두 파일을 백업하세요.
ComfyUI 포터블 버전용:
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py
Automatic 1111용:
Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy\samplers.py
Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py
팁: 아래 지침은 ComfyUI 포터블 버전을 기준으로 하며, Automatic 1111도 동일합니다. 단, 위에 나열된 경로로 *.py 파일을 찾으세요.
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py 파일을 열고
KSAMPLER_NAMES를 검색하세요.
dpmpp_2m_alt를 새 값으로 추가하고 파일을 저장하세요. 콤마와 따옴표를 포함해야 합니다.
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py 파일을 열세요.
다음 코드를 복사하세요.
@torch.no_grad() def sample_dpmpp_2m_alt(model, x, sigmas, extra_args=None, callback=None, disable=None): """DPM-Solver++(2M).""" extra_args = {} if extra_args is None else extra_args s_in = x.new_ones([x.shape[0]]) sigma_fn = lambda t: t.neg().exp() t_fn = lambda sigma: sigma.log().neg() old_denoised = None for i in trange(len(sigmas) - 1, disable=disable): denoised = model(x, sigmas[i] * s_in, **extra_args) if callback is not None: callback({'x': x, 'i': i, 'sigma': sigmas[i], 'sigma_hat': sigmas[i], 'denoised': denoised}) t, t_next = t_fn(sigmas[i]), t_fn(sigmas[i + 1]) h = t_next - t t_min = min(sigma_fn(t_next), sigma_fn(t)) t_max = max(sigma_fn(t_next), sigma_fn(t)) if old_denoised is None or sigmas[i + 1] == 0: x = (t_min / t_max) * x - (-h).expm1() * denoised else: h_last = t - t_fn(sigmas[i - 1]) h_min = min(h_last, h) h_max = max(h_last, h) r = h_max / h_min h_d = (h_max + h_min) / 2 denoised_d = (1 + 1 / (2 * r)) * denoised - (1 / (2 * r)) * old_denoised x = (t_min / t_max) * x - (-h_d).expm1() * denoised_d old_denoised = denoised return x파일 맨 아래로 스크롤하여 아래 스크린샷과 같이 코드를 붙여넣고 저장하세요.

- ComfyUI에서 샘플러 이름은
dpmpp_2m_alt입니다.
- ComfyUI에서 샘플러 이름은

