Расшифровка основных самплеров, используемых в Stable Diffusion:

1. Euler: Классический метод численного решения дифференциальных уравнений. Для генерации изображений используется основное уравнение диффузии с постепенным добавлением и удалением шума.

2. Euler trailing: Это модификация метода Euler, которая, возможно, включает модификации для улучшения стабильности или качества изображений за счет дополнительного контроля на отдельных шагах генерации.

3. Euler a: Изменение классического метода Эйлера с адаптациями для алгоритмов обратной диффузии, часто включающее адаптивный шаг для повышения точности или качества.

4. DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models): Метод, который уменьшает количество шагов для генерации изображения путем детерминированного отбора, сохраняя при этом качество высокого уровня.

5. DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models): Основной подход к моделям диффузии, который использует вероятностное добавление и удаление шума для обучения непрерывного потока данных до изображения.

6. LMS (Linear Multistep): Алгоритм, использующий несколько предыдущих шагов генерации для достижения результатов, который может улучшить стабильность и качество изображений.

7. LMS Karras: Вариация LMS, адаптированная с использованием улучшений Karras, которые часто включают модификации скорости обучения и веса расслаивания для улучшения сходимости и качества.

8. PNDM (Pseudo Numerical Diffusion Models): Методологический подход, в котором используются упрощенные вычислительные подходы PSO для ускорения процесса генерации, сохраняя надежность и точность.

9. UniPC: Ультра-инновационный подход к генерации контуров, который может фокусироваться на улучшении четкости и текстуры с помощью уникальных вычислительных стратегий.

10. Heun: Метод численного интегрирования, часто называемый улучшенным методом Эйлера, который улучшает стандартный подход за счет добавления промежуточных вычислений между основными шагами.

11. DPM++ 2M: Улучшенная версия Probabilistic Diffusion Models с двухшаговым подходом на каждом этапе, увеличивающий точность и устойчивость генерации изображения.

12. DPM++ 2M Karras: Аналог DPM++ 2M с оптимизациями Karras, зачастую включает улучшения в виде настройки весов и шага для повышения качества изображений.

13. DPM++ 2M SDE: Вычислительный метод, объединяющий Stochastic Differential Equations и DPM++ для более точной и реалистичной генерации изображений через стохастические процессы.

14. DPM++ 2M SDE Karras: Модифицированная версия, где SDE адаптирован с улучшениями Karras, улучшая стабильность и реализм генерации.

15. DPM++ SDE: Версия DPM++, использующая стохастические дифференциальные уравнения для создания изображений, улучшая качество и детальность.

16. DPM++ SDE Karras: Включает доработки Karras для DPM++ SDE, которые могут улучшить визуальные результаты с добавлением более обоснованных вероятностных расчетов.

17. DPM2: Версия второго порядка Diffusion Probabilistic Models, предоставляющая улучшенную обработку на каждом шаге генерации изображения.

18. DPM2 Karras: DPM2 с интеграцией оптимизаций и улучшений Karras для сходимости и качества на этапе генерации.

19. DPM2 a: Продвинутая версия DPM2, где ‘a’ может указывать на адаптивные изменения, направленные на улучшение скорости или качества.

20. DPM2 a Karras: Комбинация DPM2 a с адаптациями Karras, обеспечивающая высокое качество детализированных изображений со стабильностью на каждом шаге.