以下内容转自头条叶培盛，写有“每天一个AI姬”系列的文章。 试了AI绘画之后，有兴趣的可以深入了解下。
这里只转载其中一篇，采样模式的区别。
要想回答这个问题，还是要靠具体的实测。
下面就让我们看看各种采样模式，在5步、10步、20步、30步采样后结果的直接对比吧。
相关提示词如下，基本的意思就是，一个女孩穿着未来主义风格的衣服。
Prompt:
(masterpiece, finely detailed beautiful eyes: 1.2), ultra-detailed, a joyful girl in futuristic attire, SF, glowing gadgets, standing, a utopian metropolis, marveling, detailed background, (realistic:2), volumetric light, sunbeam, light rays, sky, cloud,
Negative prompt:
EasyNegative, (worst quality, low quality:1.4), monochrome, zombie,
![图片[5] - 分享，Stable Diffusion 进行AI绘画的采样模式对比 - 发现之门社区 - 新手村 - 危门 Vvvv.Men](https://img.eekgame.com/img/jz.jpeg)
1、Euler a
Euler a，属于超快采样模式，采样10次，即可完成基本画面。但是继续提高采样步数，就基本脱离了提示词。
2、Euler
Euler，同属于超快采样模式，采样10次，即可完成基本画面，继续提高采样步数，会略微调整一下衣物的细节。
3、LMS
LMS，可能不太适合拟真画面，采样30次，仍然不能完成基本画面。
4、Heun
Heun，采样20次后，可以完成基本画面，继续提高采样步数，会略微调整一下衣物与背景的细节。
5、DPM2
DPM2，采样20次后，可以完成基本画面，继续提高采样步数，会改变背景的细节。
6、DPM2 a
DPM2 a，采样20次后，可以完成基本画面，继续提高采样步数，会脱离提示词。
7、DPM++ 2S a
DPM++ 2S a，也属于超快采样，采样10次即可完成基本画面，采样20次会形成新风格，继续提高采样步数，则会脱离提示词。
8、DPM++ 2M
DPM++ 2M，采样20次后，可以完成基本画面，继续提高采样步数，会完善人物衣物的细节，整体变化不大。
9、DMP++ SDE
DPM++ SDE，基本是脱离提示词的状态，但用于生成人物特写似乎特别高效，采样5次即可生成较好的人物画面。
10、DPM fast
DPM fast，不太适合拟真画面，采样30次也是脱离提示词的状态。
11、DPM adaptive
DPM adaptive，和 DPM++ SDE 差不多基本都是脱离提示词的状态，但用于生成人物特写似乎特别高效，采样5次即可生成较好的人物画面，与 DPM++ SDE 不同的是人物特征比较固化。
12、LMS Karras
LMS Karras，采样色彩较好，采样10次后，可以完成基本画面，随着采样步数的增加，会进一步完善人物与背景的细节。
13、DPM2 Karras
DPM2 Karras，采样10次后，可以完成基本画面，随着采样步数的增加，会进一步完善背景的细节，人物变化不大。
14、DPM2 a Karras
DPM2 a Karras，不太适合拟真画面，完全脱离提示词，随着采样步数的增加，人物与背景的变化都很大，但细节比较多，适合随机绘画。
15、DPM++ 2S a Karras
DPM++ 2S a Karras，也属于超快采样，采样5次即可完成基本画面，采样10次就会有较好的表现，但采样步数增多，反而会脱离提示词。
16、DPM++ 2M Karras
DPM++ 2M Karras，采样色彩较佳，随着采样次数的增加，人物及背景的细节都会得到相应的增强。看来大部分人使用它，都是为了获得更好的色彩和采样宽容性。
17、DPM++ SDE Karras
DPM++ SDE Karras，完全脱离了提示词，随着采样次数的增加，人物变化不大，背景变化较大，适合人物随机特写。
18、DDIM
DDIM，严格遵循提示词，采样10次可以完成基本画面，只是效果一般，采样20次会有较好的表现，采样30次达到稳定画面。
19、PLMS
PLMS，不太适合拟真画面，采样30次还不能完成基本画面，人物出现动漫画的特征。
20、UniPC
UniPC，采样20次可以完成基本画面，线条感较强，采样30次之后，开始向拟真人物发展。
所以，综上所述，大部分AI绘画研究者都选择使用16 DPM++ 2M Karras，确实是因为这种采样模式在适配提示词、画面色彩及采样宽容性上的表现最好。
对比实测画面来源于 AiArt-D，特此鸣谢。
节选点有意思的评论：
17属于非收敛（non-convergence）算法，也就是对结果非可控，尤其是步数高不一定更深化；但是这个在图像质量评测（主观因素多）上，得分很高。
16是收敛算法，越高的精度会带来更多的细节。（出图时间、质量、结果可预测性各方面比较均衡）
另外也推荐一下18 DDIM，在低步数上出效果非常快。
1和20速度超快，10步成型，省显卡，缺点是仅适合物的还原性刻画，但画面呆板，不太适合有些创意的刻画。
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