Stable DiffusionのSampling Method 実行時間比較

Sampling Methodごとの所要時間と品質を比較してみました。
品質は同時に4枚生成して（`Batch count`を4）にして、一番できのよかった写真の品質で評価しています。

## 結論
用途ごとにモデルを使い分けようと思いました。
* 速さ重視・品質最低限👉DDIM - 10ステップ (4秒/枚)
* 速さ重視・高品質👉DPM++ 2M Karras - 15ステップ(5秒/枚)
* 品質重視👉DPM++ 2M Karras - 25 (8秒/枚)

## 感想
なんとなくデフォルトのEuler a を最初に使っていたし、DDIMが早いと聞いていたので、結果を早く知りたいときはそれを使っていたが、DPM++ 2M Karrasでもステップ数を少なくすれば早いこともわかったし、ステップ数を上げても構図自体はあまり変わらないので、DPM++ 2M Karrasを使っていこうと思いました。

## 評価結果

上段：4枚の所要時間（秒）　下段：品質点数（著者基準）
|Model↓  　 Steps→|  10|  15|  20|  25|  30|
|----------------|---:|---:|---:|---:|---:|
|DDIM            |15.3秒<br>75点|21.5秒<br>80点|25.8秒<br>90点|32.6秒<br>88点|35.9秒<br>86点|
|DPM++ 2M Karras |16.1秒<br>30点|22.0秒<br>90点|28.2秒<br>95点|33.7秒<br>98点|39.4秒<br>99点|
|Euler a         |18.0秒<br>20点|24.1秒<br>72点|30.1秒<br>95点|36.4秒<br>97点|40.2秒<br>99点|

|Sampling Method |Steps|所要時間(4枚)|品質（著者基準）|
|-|-:|-:|-:|
|DDIM              |10|15.3|75|
|DDIM              |15|21.5|80|
|DDIM              |20|25.8|90|
|DDIM              |25|32.6|88|
|DDIM              |30|35.9|86|
|DPM++ 2M Karras   |10|16.1|30|
|DPM++ 2M Karras   |15|22.0|90|
|DPM++ 2M Karras   |20|28.2|95|
|DPM++ 2M Karras   |25|33.7|98|
|DPM++ 2M Karras   |30|39.4|99|
|Euler a           |10|18.0|20|
|Euler a           |15|24.1|72|
|Euler a           |20|30.1|95|
|Euler a           |25|36.4|97|
|Euler a           |30|40.2|99|



## 利用した設定および環境
# 環境
Google Colab (Pro)
Stable Diffusion WebUI
python: 3.10.11
torch: 2.0.0+cu118
xformers: N/A
gradio: 3.16.2
commit: a9eab236
checkpoint: fc2511737a

### モデル(Checkpoint)
ChilloutMix [ハッシュ:fc2511737a]

### プロンプト
`
A girl walking on street for shopping, (8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2),High detail RAW color photo, professional photograph,  (realistic, photo realistic:1.37), ((best quality)), 1 girl, cinematic light, (finerly detailed face:1.2), (masterpiece:1.5), (best quality:1.2), beautiful face, sunlight, smile, t-shirt, overalls, makeup
`
### Negative Prompt
`bad-hands-5 bad_prompt_version2 badhandv4 bad-picture-chill-75v`
いずれもTextual Inversion


# 画像
Sample Method - Steps
### DDIM - 10
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/f5b799a8-4c65-6abe-c021-48f886f68ceb.png)

### DDIM - 15 
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/1f8f7e3b-b4ac-dcff-a1d1-a94f65d4a1b9.png)

### DDIM - 20 
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/c7e64ced-e60a-2df1-b3f0-beac5cfe6ce5.png)

### DDIM - 25 
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/0c8bd16a-10bf-7756-27bd-df348c5ddcc7.png)

### DDIM - 30
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/78bef1b7-9ae7-011a-10ae-9f403777f2c9.png)


### DPM++ 2M Karras - 10
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/a85445b7-d146-6e56-868c-f3d9aa895964.png)
### DPM++ 2M Karras - 15
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/7a6e8951-215e-e6ed-ecf1-35227fc9f95c.png)
### DPM++ 2M Karras - 20
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/b8c789d2-a4ea-3cea-49b0-0ff2b39cc31d.png)

### DPM++ 2M Karras - 25
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/5e156bc9-cee7-2400-0c07-4651bad494ee.png)

### DPM++ 2M Karras - 30
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/795b74ac-4335-e9c1-179e-d9bef591293e.png)


### Eular a - 10
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/700922c8-956e-8329-915f-ee53184f1ef2.png)

### Eular a - 15
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/23003c14-8fa3-3e23-783e-398a38aa1a1d.png)

### Eular a - 20
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/fe66e0d7-c781-a4b7-af81-39de629388b4.png)

### Eular a - 25
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/09980431-bd81-749d-fed1-0a80c1ccbeb3.png)

### Eular a - 30
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/325297/29ebe891-baf4-9f6d-39b6-f04720b97c80.png)