DPM++ 2M Alt Sampler for ComfyUI
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模型描述
ComfyUI 的 DPM++ 2M Alt 采样器
已将 DPM++ 2M Alt Karras 采样器适配至 ComfyUI。
比较:左侧为 DPMPP 2M Karras | 右侧为 DPMPP 2M Alt Karras
注意:面部并非准确对比,因为 faceDetailer 使用了不同的种子,图片其他部分使用了相同的种子。

致谢 hallastore,原始帖子:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/8457
安装说明:
解压方法:
重要: 请先备份以下两个文件,以防新版本更新影响采样器。
对于 ComfyUI 便携版:
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py
对于 Automatic 1111:
Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy\samplers.py
Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py
- 将 ZIP 文件解压至对应目录:
对于便携版 ComfyUI: ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy
对于 Automatic 1111 的 ComfyUI 扩展: Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy
- 在 ComfyUI 中,该采样器名为
dpmpp_2m_alt
手动方法:
重要: 请先备份以下两个文件,以防新版本更新影响采样器。
对于 ComfyUI 便携版:
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py
对于 Automatic 1111:
Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy\samplers.py
Stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-comfyui\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py
提示: 以下说明适用于 ComfyUI 便携版,Automatic 1111 操作相同,只需将路径替换为上述对应文件路径即可。
打开文件:ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py
搜索
KSAMPLER_NAMES
将
dpmpp_2m_alt作为新值添加到列表中,保存文件。确保包含逗号和引号。
打开文件:ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\k_diffusion\sampling.py
复制以下代码:
@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 x滚动到文件底部,粘贴上述代码(如截图所示),然后保存。

- 在 ComfyUI 中,该采样器名为
dpmpp_2m_alt。
- 在 ComfyUI 中,该采样器名为

