【Sampling Steps】とは？StableDiffusionでステップ回数での変化と比較。おすすめの回数は何回？/画像生成AIイラストAUTOMATIC1111

Stable Diffusionの様なAI画像生成の魅力的な結果を最大限に引き出すためには、”Sampling Steps”という重要な部分を理解し、上手に使いこなすことが大切です。

この記事では、Sampling Stepsが何であり、なぜ重要なのかをやさしく説明し、どうやって最適なステップ数を選べば良いのかをご紹介します。

【Sampling Steps】とは？StableDiffusionでステップ回数での変化

Stable Diffusionでの「サンプリングステップ」は、AIが画像を作り上げる過程で重要です。

初めに、AIはランダムなノイズからスタートします。これはまだ何の形もない、ランダムな模様です。

AIはステップごとにこのノイズを少しずつ変換して、目的の画像に近づけていきます。

このプロセスは、単にノイズを消すのではなく、目的の画像へと形を変えていく作業です。

Sampling Stepsはその、ノイズ目的の画像へ近づける回数です

Sampling Steps数による生成画像の影響

しかし、サンプリングステップの数を増やすことが必ずしも画像の品質を向上させるわけではありません。

ステップが多すぎると、画像の品質が大きく改善されることは少なく、それに加えて画像生成にかかる時間も長くなります。

求める画像の種類や目的に応じて、最適なステップ数を選ぶことが大切です。

例えば、細かいディテールが必要な場合は多くのステップを使用しますが、抽象的なアートや印象派風の画像など、少ないステップ数でも満足のいく結果を得られることがあります。

このように、サンプリングステップの数は画像のスタイルや必要性によって調整することが重要です。

サンプリングステップ数が多い場合:

メリット: AIが画像をより細かく洗練させる時間が増え、高品質な画像が生成される可能性が高まります。これにより、画像はより詳細でリアルな表現が可能になります。

デメリット: 画像が出力されるまでの時間が長くなります。多くのステップを踏むため、画像生成に必要な時間が増加し、プロセスが遅くなります。

サンプリングステップ数が少ない場合

メリット: 生成速度が速くなります。ステップ数が少ないため、画像は迅速に生成され、効率的なプロセスが可能になります。

デメリット: 画像の品質が低下する傾向があります。AIに画像を洗練させるための時間が少ないため、細部のディテールが不足したり、粗い画像になる可能性があります。ス

この章のまとめ：ステップ数を増やすごとに品質が向上するが、出力時間も増加する

テップ数を増やすごとに品質が向上するが、出力時間も増加します

テップ数を増やすと、画像の品質は向上します。

AIは画像をより細かく精密に処理する機会が増えるため、結果としてより高品質な画像が得られます。

しかし、それと同時に画像の出力時間も長くなります。

このため、画像の目的や要件に応じてサンプリングステップ数を慎重に選択することが重要です。

画像の細かいディテールを求める場合は多くのステップを選ぶのが良いですが、速やかな生成を重視する場合は、より少ないステップ数でも十分な結果が得られることがあります。

Sampling Steps数の比較

ステップ数が上がるごとに、より精密に生成される傾向が分かります

おすすめのSampling Steps数は？ベストなステップ数の見つけ方

おすすめのSampling Steps数は？

ステップ数が上がるごとに、より精密に生成される傾向が分かります

Stable Diffusionにおけるサンプリングステップ数の選定は、生成される画像の品質と処理時間のバランスを考慮して行う必要があります。
一般的に、約25ステップが高品質な画像を得るのに十分とされています。このステップ数では、多くの場合、目的の画像に対して適切な品質を達成できると考えられています。
ステップ数を増やすことによるディテールの向上が見られることもありますが、これはsampling method（サンプラー）によって異なります。

初めの段階でのアプローチ: 最適なステップ数を見つけるためには、初めは低いステップ数、例えば20ステップから始めることを推奨します。これにより、画像が基本的に期待通りのものかどうかを早期に確認できます。

ステップ数の増加と詳細の追加: 初期の画像が望む結果に近い場合、より細かなディテールを追加するためにステップ数を段階的に増やしていくことが有効です。

画像サイズの考慮: 画像の生成サイズも処理時間に影響を及ぼすため、初めに小さいサイズで生成し、後で画像を拡大するというアプローチも有効です。

プロンプトの最適化: プロンプトの工夫により、高いステップ数を使用せずとも求める品質の画像を得ることが可能です。特定のキーワードを使用して、生成される画像のスタイルやテーマをより効果的に制御しましょう。

CFGスケールの調整: CFGスケールを調整することで、サンプリングステップ数を最適化し、望む結果により近づけることができます。

サンプラーメソッドの選択: 異なるサンプリングメソッドを試すことにより、低いステップ数でも高品質な結果を得ることができます。使用するサンプラーによっては、低いステップ数でも十分な品質の画像が得られる可能性があります。

以上のアプローチは、Stable Diffusionを用いて最適なサンプリングステップ数を見つけるための有益な指針となります。一般的に、20〜35ステップが推奨される範囲とされていますが、最終的には、生成したい画像のタイプや求める品質、および使用しているハードウェアのスペックに応じて、適切なステップ数を選定することが重要です。

参考：https://onceuponanalgorithm.org/guide-what-are-sampling-steps-and-how-to-reduce-them-in-stable-diffusion