Stable lis

学習中に安定したカスケードを訓練するためのいくつかの実験です。

カスケードは極端な顔のクローズアップには優れていますが、中距離や全身ショットには非常に不向きです。

これはベースよりも良い結果をもたらすように見えるので、ちょっと試してみてください？

ヒント： 必要なステップ数は不安定です。

「Euler」を使用すると、特定のプロンプトで、バッチ内の一部の画像は問題なく見えますが、stage_c=20ステップ、stage_b=40ステップでは、他の画像は変形して見えます。 しかし、stage Cのステップ数を40まで上げると、それらの画像も正常に見えるようになりました。

一方で、「Euler A」は20ステップでもそれなりの結果を出します。また、「DPM++ SDE」も同様です。

ただし、stage Cで何を選択しても、目のかなりの明瞭さを得るには、

stage Bで「Euler、40ステップ」を使うのが最良です。