【2025 Stable Diffusion WebUI 初始入门】【12.采样方法与调度类型的搭配使用】_新版1.9.0之后的sd采样器拆分成采样器和调度器

以下为针对Stable Diffusion WebUI 2025版本中采样方法与调度器搭配使用的完整技术解析，全文约6000字，包含原理拆解、参数搭配逻辑及实战案例演示。建议收藏后系统学习。

一、采样器与调度器的本质区别

在WebUI 1.9版本之后，采样器（Sampler）与调度器（Scheduler）被拆分为独立参数。这对理解生成流程的底层机制至关重要：

1. 采样器的核心作用
   作为去噪算法的具体实现，采样器通过数学方法计算每次迭代的噪声去除量。例如：
   • Euler：一阶常微分方程求解器，速度最快但精度较低

• DPM++ 2M：二阶多步求解器，通过历史数据提升精度

• UniPC：2023年推出的预测-校正算法，平衡速度与质量

2. 调度器的控制维度
   负责噪声衰减曲线的规划，直接影响：
   • 初始噪声强度（影响生成多样性）

• 步间降噪幅度（决定收敛速度）

• 末端噪声阈值（控制细节稳定性）

典型案例：Karras调度器采用非线性衰减策略，前期保留更多噪声以提升细节，后期快速收敛

3. 参数分离的意义
   旧版将二者捆绑导致：
   • 无法适配新型扩散模型（如SDXL-Lightning）