¿Qué Sampler de ComfyUI Debo Elegir? Guía Completa de Samplers 2025

Abres el menú desplegable de samplers de ComfyUI y te encuentras con dos docenas de opciones crípticas: Euler, Euler A, DPM++ 2M, DPM++ 2M SDE, DPM++ SDE GPU, y la lista sigue. ¿Cuál produce las mejores imágenes? ¿Cuál es más rápido? ¿Realmente importa?

Los samplers definen cómo tu modelo elimina el ruido durante el proceso de diffusion, afectando fundamentalmente la calidad de imagen, velocidad de generación y variación creativa. Elegir el sampler correcto transforma resultados mediocres en resultados impresionantes, mientras que la elección equivocada desperdicia tiempo y recursos de GPU.

Entender la selección de samplers elimina las conjeturas y te da control preciso sobre el equilibrio calidad-velocidad en tus flujos de trabajo de ComfyUI.

Qué Hacen Realmente los Samplers - Entendiendo el Proceso de Diffusion

Los samplers son algoritmos que progresivamente eliminan el ruido desde estática pura para crear imágenes coherentes. Diferentes algoritmos de sampling siguen diferentes enfoques matemáticos para este proceso de denoising, produciendo características variadas de calidad y velocidad.

El Desafío del Denoising: Partiendo desde ruido aleatorio, el modelo debe predecir y eliminar ruido en cada paso. Los enfoques ingenuos (simplemente aplicar el modelo una vez) producen resultados pobres. Los algoritmos de sampling sofisticados aplican el modelo múltiples veces con niveles decrecientes de ruido, refinando la imagen progresivamente.

Cómo Funciona el Sampling:

Deterministic vs Stochastic: Los samplers deterministic producen resultados idénticos dado el mismo seed y parámetros. Los samplers stochastic introducen aleatoriedad controlada, generando variaciones incluso con seeds idénticos.

Los samplers deterministic permiten reproducción perfecta. Los samplers stochastic habilitan exploración creativa.

Convergent vs Non-Convergent: Los samplers convergent se estabilizan en un resultado final - agregar más pasos más allá de cierto punto no produce cambios. Los samplers non-convergent (ancestral) continúan evolucionando con pasos adicionales, nunca convergen completamente.

Esta distinción importa para la eficiencia de iteración y flujos de trabajo creativos.

Por Qué Existen Múltiples Samplers: Ningún algoritmo de sampling único balancea perfectamente velocidad, calidad y versatilidad. Diferentes samplers optimizan para diferentes prioridades - algunos priorizan velocidad, otros maximizan calidad, y algunos habilitan variación creativa.

Entender estos trade-offs te ayuda a elegir la herramienta correcta para cada flujo de trabajo.

Para usuarios que quieren excelentes resultados sin complejidad técnica, plataformas como Apatero.com seleccionan automáticamente los samplers óptimos basándose en tus objetivos creativos y modelos seleccionados.

Los 5 Mejores Samplers Que Realmente Deberías Usar

ComfyUI incluye docenas de samplers, pero la mayoría de usuarios solo necesitan entender un puñado de alto rendimiento. Aquí están los cinco samplers que cubren el 95% de los casos de uso.

1. DPM++ 2M Karras (Más Popular - Enfoque en Calidad):

DPM++ 2M Karras combina el algoritmo de sampling DPM++ 2M con el noise scheduling Karras (consulta nuestra guía del scheduler Karras para detalles). Produce calidad excepcional con cantidades moderadas de pasos (20-30 pasos) y funciona confiablemente en todos los tipos de modelos.

2. Euler (Más Rápido - Buena Calidad):

El sampler Euler proporciona una excelente relación calidad-velocidad. Es la opción ideal para experimentación, pruebas y flujos de trabajo donde el tiempo de generación importa.

3. Euler A (Variación Creativa):

Euler A (Ancestral) introduce aleatoriedad controlada al algoritmo Euler. Produce variaciones creativas incluso con seeds idénticos, perfecto para explorar diferentes interpretaciones de prompts.

4. DPM++ SDE Karras (Máxima Calidad):

DPM++ SDE Karras proporciona la mejor calidad de salida absoluta al costo del tiempo de generación. Usa esto para renders finales, trabajo para clientes y situaciones donde la máxima calidad justifica la inversión de tiempo.

5. Heun (Baja Distorsión):

Heun sobresale en flujos de trabajo de imagen a imagen donde preservar las características de la imagen de origen importa. Introduce distorsión mínima mientras aplica cambios estilísticos.

Guía de Selección Rápida:

Entendiendo los Samplers Ancestral - Cuándo la Aleatoriedad Ayuda

Los samplers con "A" o "ancestral" en sus nombres se comportan fundamentalmente diferente a los samplers deterministic. Entender esta distinción te ayuda a aprovecharlos efectivamente.

Qué Hace a los Samplers Ancestral: Los samplers ancestral introducen ruido controlado en cada paso, creando un elemento stochastic (aleatorio) en el proceso de denoising. Esto previene la convergencia - el sampler continúa evolucionando la imagen con pasos adicionales en lugar de estabilizarse.

Características de los Samplers Ancestral:

Cuándo Usar Samplers Ancestral: Usa samplers ancestral cuando explores variaciones creativas de un prompt, cuando quieras múltiples interpretaciones diferentes en lugar de refinamiento de una, para trabajo artístico donde la impredecibilidad controlada añade valor, o cuando estés atascado y necesites variaciones frescas.

Cuándo Evitar Samplers Ancestral: Evita samplers ancestral para flujos de trabajo que requieren reproducción exacta, cuando necesites consistencia en lotes, para trabajo con clientes con requisitos específicos, o cuando hayas encontrado un resultado perfecto y quieras refinarlo más.

Samplers Ancestral Populares:

Controlando la Aleatoriedad: Cambiar el seed con samplers ancestral produce resultados dramáticamente diferentes comparado con samplers deterministic. Pequeños cambios de seed crean variación sustancial.

Esta característica hace que los samplers ancestral sean excelentes para generar salidas diversas desde un solo prompt.

Comportamiento de Cantidad de Pasos: Con samplers deterministic, 30 pasos produce una versión más refinada del resultado de 20 pasos. Con samplers ancestral, 30 pasos puede producir una composición completamente diferente que 20 pasos.

Este comportamiento non-convergent requiere diferentes enfoques de flujo de trabajo para optimización.

Samplers Optimizados para GPU - ¿Realmente Ayudan?

ComfyUI incluye variantes de sampler específicas para GPU como DPM++ SDE GPU y DPM++ 2M SDE GPU. Entender cuándo estas variantes proporcionan beneficios reales te ayuda a optimizar flujos de trabajo efectivamente.

Qué Significa Optimización para GPU: Los samplers optimizados para GPU reestructuran los cálculos de sampling para aprovechar las capacidades de procesamiento paralelo de GPU más eficientemente. Cambian los patrones computacionales para maximizar la utilización de GPU.

Beneficios de Rendimiento:

Cuándo las Variantes GPU Ayudan: Los samplers optimizados para GPU proporcionan beneficios significativos en GPUs de gama alta (RTX 3080+) con VRAM abundante, cuando generas en altas resoluciones (1024px+), y para flujos de trabajo usando composiciones complejas multi-modelo.

Cuándo las Variantes GPU No Importan: En GPUs económicas (GTX 1660, RTX 3060), las diferencias de rendimiento son mínimas. En bajas resoluciones (512x512), el overhead elimina los beneficios. Cuando la VRAM es limitada, las variantes estándar pueden realmente desempeñarse mejor al usar ligeramente menos memoria.

Consideraciones de VRAM: Los samplers optimizados para GPU intercambian un uso ligeramente mayor de VRAM por ganancias de velocidad. En sistemas cerca de los límites de VRAM, este trade-off puede causar errores de out-of-memory.

Prueba tanto variantes estándar como GPU en tu hardware específico para determinar cuál funciona mejor.

Recomendaciones Prácticas:

Optimización de Velocidad Alternativa: Si la velocidad de generación te preocupa, cambiar de DPM++ SDE a Euler proporciona aumentos de velocidad mucho mayores (2-3x) que las variantes optimizadas para GPU (15-25%) a un costo de calidad modesto.

Enfócate en la selección del algoritmo de sampler antes de preocuparte por las variantes GPU.

Configuraciones de Sampler para Diferentes Flujos de Trabajo

Diferentes flujos de trabajo creativos se benefician de elecciones específicas de sampler. Aquí hay guía práctica para casos de uso comunes.

Generación Text-to-Image:

Flujos de Trabajo Image-to-Image:

Inpainting y Outpainting: DPM++ 2M Karras proporciona excelentes resultados para trabajo de inpainting - balanceando calidad con tiempo de generación razonable. Usa 25-30 pasos para mezcla sin costuras.

Euler A funciona bien para outpainting creativo donde quieres extensiones variadas en lugar de continuación predecible.

Flujos de Trabajo ControlNet: El condicionamiento ControlNet reduce el impacto del sampler en la composición. Euler a 15-20 pasos a menudo produce resultados equivalentes a DPM++ 2M a 25-30 pasos cuando hay condicionamiento ControlNet fuerte presente.

Prioriza velocidad con flujos de trabajo ControlNet ya que el control de composición viene del condicionamiento en lugar de la calidad del sampling.

Generación en Lote:

Generación de Frames de Video: Los flujos de trabajo de video requieren consistencia a través de frames. Usa samplers deterministic (Euler, DPM++ 2M) exclusivamente - los samplers ancestral crean inconsistencia frame a frame.

Euler a 20 pasos proporciona buen balance velocidad-calidad para generación multi-frame.

Optimización de Baja VRAM: En sistemas con VRAM limitada, Euler usa significativamente menos memoria que las variantes DPM++. Es la opción ideal para GPUs de 4-6GB.

Consulta nuestra guía completa de supervivencia para baja VRAM para técnicas completas de optimización.

Errores Comunes con Samplers y Cómo Corregirlos

Incluso usuarios experimentados cometen errores de configuración de samplers. Aquí están los errores más comunes y sus soluciones.

Error 1 - Usar Demasiados Pasos:

Ejecutar Euler a 50 pasos no mejora la calidad sobre 20 pasos - solo desperdicia tiempo. Ajusta las cantidades de pasos a las características de convergencia del sampler.

Error 2 - Sampler Equivocado para el Tipo de Flujo de Trabajo: Usar Euler A (non-convergent) para flujos de trabajo que requieren reproducción exacta crea frustración. Los samplers deterministic son esenciales para resultados reproducibles.

Por el contrario, usar DPM++ 2M para exploración creativa pierde oportunidades que los samplers ancestral proporcionan.

Error 3 - Ignorar Trade-offs de Velocidad-Calidad: Usar ciegamente DPM++ SDE Karras para todos los flujos de trabajo desperdicia tiempo. Los flujos de trabajo de iteración rápida se benefician enormemente al cambiar a Euler.

Reserva samplers premium para renders finales donde la calidad justifica la inversión de tiempo.

Error 4 - No Probar en Tu Hardware:

Error 5 - Copiar Configuraciones Ciegamente: Los flujos de trabajo compartidos en línea pueden usar samplers exóticos innecesarios para los resultados reales. Los samplers principales (Euler, DPM++ 2M) a menudo producen resultados idénticos con mejor rendimiento.

Prueba elecciones de sampler simplificadas antes de asumir que se requieren configuraciones complejas.

Checklist de Resolución de Problemas: Si los resultados se ven mal, intenta cambiar a DPM++ 2M Karras a 25 pasos - esta configuración conocida y buena ayuda a aislar si la elección del sampler está causando problemas. Para más ayuda de resolución de problemas, consulta nuestra guía de resolución de problemas de la caja roja de ComfyUI.

Compara salidas lado a lado en lugar de confiar en la memoria sobre diferencias de calidad.

Técnicas Avanzadas de Sampler y Optimización

Más allá de la selección básica, las técnicas avanzadas aprovechan los samplers para objetivos específicos de optimización.

Flujos de Trabajo de Sampler de Dos Etapas: Usa el sampler Euler rápido para generación inicial en baja resolución, luego refina con DPM++ SDE Karras durante el upscaling. Esto balancea velocidad para iteración con calidad para salida final.

Cambio de Sampler a Mitad de Generación: Los flujos de trabajo avanzados pueden cambiar samplers a mitad de generación - sampler rápido para composición inicial (primeros 10 pasos), sampler de calidad para refinamiento (últimos 15 pasos).

Esta técnica requiere nodos personalizados de ComfyUI pero puede optimizar trade-offs calidad-tiempo.

Interacción de Denoising Strength:

Optimización Específica por Resolución:

Consideraciones Específicas por Modelo: Algunos modelos fine-tuned tienen samplers preferidos mencionados en su documentación. Los modelos SDXL generalmente funcionan bien con todos los samplers estándar. Los modelos de anime a veces muestran preferencias de sampler - prueba tanto Euler como variantes DPM++.

Flujos de Trabajo de Comparación en Lote: Crea flujos de trabajo generando prompts idénticos con múltiples samplers simultáneamente. Esta prueba empírica revela qué samplers funcionan mejor para tus prompts y modelos específicos. Aprende más sobre técnicas de comparación en lote de ComfyUI.

Deja de adivinar y comienza a medir diferencias de calidad reales.

Conclusión - Selección de Sampler Simplificada

Los samplers parecen abrumadores inicialmente, pero la guía práctica es directa. Usa DPM++ 2M Karras para trabajo de calidad, Euler para velocidad e iteración, Euler A para exploración creativa, DPM++ SDE Karras cuando la calidad supera todo, y Heun para flujos de trabajo de imagen a imagen.

La Regla 80/20: DPM++ 2M Karras maneja el 80% de los casos de uso excelentemente. Aprende este sampler a fondo antes de preocuparte por alternativas exóticas.

Qué Importa Realmente Más: La calidad del prompt y la composición afectan la salida mucho más que la elección del sampler. Pasar tiempo refinando prompts produce mejoras más grandes que probar cada variante de sampler.

Cuándo Experimentar: Si estás alcanzando límites de calidad con DPM++ 2M Karras a 30 pasos, probar DPM++ SDE Karras proporciona una variable significativa para ajustar. Más allá de eso, probablemente estás alcanzando límites de capacidad del modelo en lugar de restricciones del sampler.

Alternativas de Plataforma: Para usuarios que quieren excelentes resultados sin optimización técnica, plataformas como Apatero.com seleccionan automáticamente samplers óptimos basándose en requisitos de flujo de trabajo.

Recomendaciones Finales: Establece DPM++ 2M Karras a 25 pasos como tu predeterminado. Usa Euler a 15-20 pasos para pruebas rápidas. Cambia a DPM++ SDE Karras para renders finales de calidad. Todo lo demás es experimentación opcional.

Tu visión creativa importa infinitamente más que qué sampler selecciones. Domina lo básico, usa valores predeterminados probados y enfoca tu energía en lo que hace tu trabajo único.

El sampler perfecto no salvará una imagen mal compuesta, pero una composición fuerte brilla independientemente del método de sampling.