איזה Sampler של ComfyUI כדאי לבחור? מדריך מקיף ל-Samplers בשנת 2025

פותחים את רשימת ה-Samplers של ComfyUI ומתמודדים עם עשרות אפשרויות מסתוריות - Euler, Euler A, DPM++ 2M, DPM++ 2M SDE, DPM++ SDE GPU, והרשימה נמשכת. איזה מהם מייצר את התמונות הטובות ביותר? איזה רץ הכי מהר? האם זה בכלל משנה?

Samplers מגדירים כיצד המודל שלכם מסיר רעש במהלך תהליך ה-diffusion, ומשפיעים באופן מהותי על איכות התמונה, מהירות הייצור והווריאציה היצירתית. בחירת ה-Sampler הנכון הופכת פלטים בינוניים לתוצאות מדהימות, בעוד הבחירה השגויה מבזבזת זמן ומשאבי GPU.

הבנת בחירת Sampler מבטלת ניחושים ומעניקה לכם שליטה מדויקת על האיזון בין איכות למהירות בזרימות העבודה שלכם ב-ComfyUI.

מה Samplers בעצם עושים - הבנת תהליך ה-Diffusion

Samplers הם אלגוריתמים שמסירים רעש באופן הדרגתי מרעש סטטי טהור כדי ליצור תמונות קוהרנטיות. אלגוריתמי דגימה שונים עוקבים אחר גישות מתמטיות שונות לתהליך הסרת הרעש הזה, ומייצרים מאפייני איכות ומהירות משתנים.

אתגר הסרת הרעש: החל מרעש אקראי, המודל חייב לחזות ולהסיר רעש בכל צעד. גישות נאיביות (פשוט החלת המודל פעם אחת) מייצרות תוצאות גרועות. אלגוריתמי דגימה מתוחכמים מחילים את המודל מספר פעמים עם רמות רעש יורדות, משפרים את התמונה בהדרגה.

איך הדגימה עובדת:

דטרמיניסטי לעומת סטוכסטי: Samplers דטרמיניסטיים מייצרים תוצאות זהות בהינתן אותו seed ופרמטרים. Samplers סטוכסטיים מציגים אקראיות מבוקרת, מייצרים וריאציות אפילו עם seeds זהים.

Samplers דטרמיניסטיים מאפשרים שעתוק מושלם. Samplers סטוכסטיים מאפשרים חקירה יצירתית.

מתכנס לעומת לא-מתכנס: Samplers מתכנסים מתייצבים על תוצאה סופית - הוספת צעדים נוספים מעבר לנקודה מסוימת לא מייצרת שינויים. Samplers לא-מתכנסים (אבות) ממשיכים להתפתח עם צעדים נוספים, אף פעם לא מתכנסים לחלוטין.

ההבחנה הזו חשובה ליעילות איטרציה ולזרימות עבודה יצירתיות.

למה קיימים מספר Samplers: אין אלגוריתם דגימה יחיד שמאזן באופן מושלם בין מהירות, איכות וגמישות. Samplers שונים מייעלים עבור עדיפויות שונות - חלקם מעדיפים מהירות, אחרים ממקסמים איכות, וחלקם מאפשרים וריאציה יצירתית.

הבנת האיזונים האלה עוזרת לכם לבחור את הכלי הנכון לכל זרימת עבודה.

למשתמשים שרוצים תוצאות מצוינות ללא מורכבות טכנית, פלטפורמות כמו Apatero.com בוחרות אוטומטית Samplers אופטימליים על בסיס היעדים היצירתיים שלכם והמודלים שנבחרו.

5 ה-Samplers המובילים שכדאי להשתמש בהם

ComfyUI כולל עשרות Samplers, אבל רוב המשתמשים צריכים להבין רק קומץ בעלי ביצועים גבוהים. הנה חמשת ה-Samplers שמכסים 95% ממקרי השימוש.

1. DPM++ 2M Karras (הפופולרי ביותר - התמקדות באיכות):

DPM++ 2M Karras משלב את אלגוריתם הדגימה DPM++ 2M עם תזמון רעש Karras (ראו את מדריך scheduler Karras שלנו לפרטים). הוא מייצר איכות יצאת דופן עם מספר צעדים בינוני (20-30 צעדים) ועובד בצורה אמינה על פני כל סוגי המודלים.

2. Euler (המהיר ביותר - איכות טובה):

Euler Sampler מספק יחס מצוין של איכות למהירות. זוהי הבחירה המועדפת לניסוי, בדיקה וזרימות עבודה שבהן זמן הייצור חשוב.

3. Euler A (וריאציה יצירתית):

Euler A (Ancestral) מציג אקראיות מבוקרת לאלגוריתם Euler. הוא מייצר וריאציות יצירתיות אפילו עם seeds זהים, מושלם לחקירת פרשנויות שונות של הנחיות.

4. DPM++ SDE Karras (איכות מקסימלית):

DPM++ SDE Karras מספק את הפלט באיכות הטובה ביותר במחיר של זמן ייצור. השתמשו בזה לעיבודים סופיים, עבודה לקוחות ומצבים שבהם איכות מקסימלית מצדיקה את ההשקעה בזמן.

5. Heun (עיוות נמוך):

Heun מצטיין בזרימות עבודה image-to-image שבהן שמירה על מאפייני תמונת המקור חשובה. הוא מציג עיוות מינימלי תוך כדי החלת שינויים סגנוניים.

מדריך בחירה מהירה:

הבנת Samplers אבות - מתי אקראיות עוזרת

Samplers עם "A" או "ancestral" בשמם מתנהגים באופן מהותי שונה מ-Samplers דטרמיניסטיים. הבנת ההבחנה הזו עוזרת לכם למנף אותם ביעילות.

מה הופך Samplers לאבות: Samplers אבות מציגים רעש מבוקר בכל צעד, יוצרים אלמנט סטוכסטי (אקראי) בתהליך הסרת הרעש. זה מונע התכנסות - ה-Sampler ממשיך לפתח את התמונה עם צעדים נוספים במקום להתייצב.

מאפייני Samplers אבות:

מתי להשתמש ב-Samplers אבות: השתמשו ב-Samplers אבות כשחוקרים וריאציות יצירתיות של הנחיה, כשרוצים מספר פרשנויות שונות במקום שיפור של אחת, לעבודה אמנותית שבה אי-צפיות מבוקרת מוסיפה ערך, או כשאתם תקועים וצריכים וריאציות חדשות.

מתי להימנע מ-Samplers אבות: הימנעו מ-Samplers אבות עבור זרימות עבודה שדורשות שעתוק מדויק, כשאתם צריכים עקביות באצווה, לעבודת לקוחות עם דרישות ספציפיות, או כשמצאתם תוצאה מושלמת ורוצים לשפר אותה עוד יותר.

Samplers אבות פופולריים:

שליטה באקראיות: שינוי ה-seed עם Samplers אבות מייצר תוצאות שונות באופן דרמטי לעומת Samplers דטרמיניסטיים. שינויי seed קטנים יוצרים וריאציה משמעותית.

המאפיין הזה הופך Samplers אבות למצוינים לייצור פלטים מגוונים מהנחיה אחת.

התנהגות מספר צעדים: עם Samplers דטרמיניסטיים, 30 צעדים מייצרים גרסה משופרת יותר של תוצאת 20 הצעדים. עם Samplers אבות, 30 צעדים עשויים לייצר קומפוזיציה שונה לחלוטין מאשר 20 צעדים.

התנהגות לא-מתכנסת הזו דורשת גישות זרימת עבודה שונות לאופטימיזציה.

Samplers מותאמי GPU - האם הם באמת עוזרים?

ComfyUI כולל גרסאות Sampler ספציפיות ל-GPU כמו DPM++ SDE GPU ו-DPM++ 2M SDE GPU. הבנה מתי הגרסאות האלה מספקות יתרונות אמיתיים עוזרת לכם לייעל זרימות עבודה ביעילות.

מה אופטימיזציית GPU אומרת: Samplers מותאמי GPU משנים את מבנה חישובי הדגימה כדי למנף יכולות עיבוד מקבילי של GPU ביעילות רבה יותר. הם מעבירים דפוסי חישוב כדי למקסם את ניצול ה-GPU.

יתרונות ביצועים:

מתי גרסאות GPU עוזרות: Samplers מותאמי GPU מספקים יתרונות משמעותיים ב-GPUs מתקדמים (RTX 3080+) עם VRAM בשפע, כשמייצרים ברזולוציות גבוהות (1024px+), ולזרימות עבודה המשתמשות בקומפוזיציות מרובות מודלים מורכבות.

מתי גרסאות GPU לא משנות: ב-GPUs תקציביים (GTX 1660, RTX 3060), הבדלי הביצועים מינימליים. ברזולוציות נמוכות (512x512), התקורה מבטלת את היתרונות. כשה-VRAM מוגבל, גרסאות סטנדרטיות עשויות לבצע טוב יותר על ידי שימוש בזיכרון מעט פחות.

שיקולי VRAM: Samplers מותאמי GPU מחליפים שימוש VRAM מעט גבוה יותר בתמורה לרווחי מהירות. במערכות קרוב למגבלות VRAM, האיזון הזה עלול לגרום לשגיאות out-of-memory.

בדקו גם את הגרסאות הסטנדרטיות וגם את גרסאות ה-GPU בחומרה הספציפית שלכם כדי לקבוע איזו מבצעת טוב יותר.

המלצות מעשיות:

אופטימיזציית מהירות אלטרנטיבית: אם מהירות הייצור מדאיגה אתכם, מעבר מ-DPM++ SDE ל-Euler מספק שיפורי מהירות גדולים בהרבה (2-3x) מאשר גרסאות מותאמות GPU (15-25%) במחיר איכות צנוע.

התמקדו בבחירת אלגוריתם Sampler לפני שמדאגים לגרסאות GPU.

הגדרות Sampler לזרימות עבודה שונות

זרימות עבודה יצירתיות שונות נהנות מבחירות Sampler ספציפיות. הנה הדרכה מעשית למקרי שימוש נפוצים.

ייצור Text-to-Image:

זרימות עבודה Image-to-Image:

Inpainting ו-Outpainting: DPM++ 2M Karras מספק תוצאות מצוינות לעבודת inpainting - מאזן איכות עם זמן ייצור סביר. השתמשו ב-25-30 צעדים למיזוג חלק.

Euler A עובד טוב ל-outpainting יצירתי שבו אתם רוצים הרחבות מגוונות במקום המשך צפוי.

זרימות עבודה ControlNet: התניית ControlNet מפחיתה את השפעת ה-Sampler על הקומפוזיציה. Euler ב-15-20 צעדים לעתים קרובות מייצר תוצאות שוות ערך ל-DPM++ 2M ב-25-30 צעדים כשקיימת התניית ControlNet חזקה.

תנו עדיפות למהירות עם זרימות עבודה ControlNet מכיוון ששליטת הקומפוזיציה מגיעה מההתניה ולא מאיכות הדגימה.

ייצור אצווה:

ייצור פריימי וידאו: זרימות עבודה וידאו דורשות עקביות על פני פריימים. השתמשו ב-Samplers דטרמיניסטיים (Euler, DPM++ 2M) באופן בלעדי - Samplers אבות יוצרים אי-עקביות בין פריים לפריים.

Euler ב-20 צעדים מספק איזון טוב של מהירות-איכות לייצור מרובה פריימים.

אופטימיזציית VRAM נמוך: במערכות VRAM מוגבל, Euler משתמש בפחות זיכרון באופן משמעותי מגרסאות DPM++. זוהי הבחירה המועדפת ל-GPUs של 4-6GB.

ראו את מדריך השרידות המלא ל-VRAM נמוך שלנו לטכניקות אופטימיזציה מקיפות.

טעויות נפוצות ב-Sampler וכיצד לתקן אותן

אפילו משתמשים מנוסים עושים שגיאות בתצורת Sampler. הנה הטעויות הנפוצות ביותר והפתרונות שלהן.

טעות 1 - שימוש ביותר מדי צעדים:

הרצת Euler ב-50 צעדים לא משפרת איכות על פני 20 צעדים - זה פשוט מבזבז זמן. התאימו מספרי צעדים למאפייני התכנסות של ה-Sampler.

טעות 2 - Sampler שגוי לסוג זרימת עבודה: שימוש ב-Euler A (לא-מתכנס) לזרימות עבודה שדורשות שעתוק מדויק יוצר תסכול. Samplers דטרמיניסטיים הם חיוניים לתוצאות שניתנות לשעתוק.

לעומת זאת, שימוש ב-DPM++ 2M לחקירה יצירתית מחמיץ הזדמנויות ש-Samplers אבות מספקים.

טעות 3 - התעלמות מאיזוני מהירות-איכות: שימוש עיוור ב-DPM++ SDE Karras לכל זרימות העבודה מבזבז זמן. זרימות עבודה איטרציה מהירה נהנות מאוד ממעבר ל-Euler.

שמרו Samplers פרמיום לעיבודים סופיים שבהם האיכות מצדיקה השקעת זמן.

טעות 4 - אי-בדיקה בחומרה שלכם:

טעות 5 - העתקת הגדרות באופן עיוור: זרימת עבודה ששותפה באינטרנט עשויה להשתמש ב-Samplers אקזוטיים שאינם נחוצים לתוצאות בפועל. Samplers ליבה (Euler, DPM++ 2M) לעתים קרובות מייצרים תוצאות זהות עם ביצועים טובים יותר.

בדקו בחירות Sampler מפושטות לפני שמניחים שתצורות מורכבות נדרשות.

רשימת בדיקה לפתרון בעיות: אם התוצאות נראות שגויות, נסו לעבור ל-DPM++ 2M Karras ב-25 צעדים - תצורה ידועה-טובה זו עוזרת לבודד אם בחירת Sampler גורמת לבעיות. לעזרה נוספת בפתרון בעיות, ראו את מדריך פתרון בעיות קופסה אדומה של ComfyUI שלנו.

השוו פלטים זה לצד זה במקום לסמוך על זיכרון לגבי הבדלי איכות.

טכניקות Sampler מתקדמות ואופטימיזציה

מעבר לבחירה בסיסית, טכניקות מתקדמות ממנפות Samplers למטרות אופטימיזציה ספציפיות.

זרימות עבודה Sampler דו-שלביות: השתמשו ב-Sampler Euler מהיר לייצור ראשוני ברזולוציה נמוכה, ואז שפרו עם DPM++ SDE Karras במהלך הגדלה. זה מאזן מהירות לאיטרציה עם איכות לפלט סופי.

החלפת Sampler באמצע הייצור: זרימות עבודה מתקדמות יכולות להחליף Samplers באמצע הייצור - Sampler מהיר לקומפוזיציה ראשונית (10 צעדים ראשונים), Sampler איכות לשיפור (15 צעדים אחרונים).

הטכניקה הזו דורשת צמתים מותאמים של ComfyUI אבל יכולה לייעל איזוני איכות-זמן.

אינטראקציה עוצמת Denoising:

אופטימיזציה ספציפית לרזולוציה:

שיקולים ספציפיים למודל: חלק מהמודלים המכווננים בעדינות יש להם Samplers מועדפים המוזכרים בתיעוד שלהם. מודלי SDXL בדרך כלל עובדים טוב עם כל ה-Samplers הסטנדרטיים. מודלי אנימה לפעמים מראים העדפות Sampler - בדקו גם Euler וגם גרסאות DPM++.

זרימות עבודה השוואת אצווה: צרו זרימות עבודה שמייצרות הנחיות זהות עם מספר Samplers בו-זמנית. בדיקה אמפירית זו חושפת אילו Samplers עובדים הכי טוב עבור ההנחיות והמודלים הספציפיים שלכם. למדו עוד על טכניקות השוואת אצווה של ComfyUI.

תפסיקו לנחש והתחילו למדוד הבדלי איכות בפועל.

סיכום - בחירת Sampler מפושטת

Samplers נראים מכריעים בהתחלה, אבל ההדרכה המעשית היא ישירה. השתמשו ב-DPM++ 2M Karras לעבודת איכות, Euler למהירות ואיטרציה, Euler A לחקירה יצירתית, DPM++ SDE Karras כשהאיכות גוברת על הכל, ו-Heun לזרימות עבודה image-to-image.

כלל 80/20: DPM++ 2M Karras מטפל ב-80% ממקרי השימוש בצורה מצוינת. למדו את ה-Sampler האחד הזה לעומק לפני שמדאגים לאלטרנטיבות אקזוטיות.

מה באמת משנה יותר: איכות ההנחיה והקומפוזיציה משפיעים על הפלט הרבה יותר מאשר בחירת Sampler. הקדשת זמן לשיפור הנחיות מייצרת שיפורים גדולים יותר מאשר בדיקת כל גרסת Sampler.

מתי להתנסות: אם אתם מגיעים למגבלות איכות עם DPM++ 2M Karras ב-30 צעדים, ניסיון DPM++ SDE Karras מספק משתנה משמעותי להתאמה. מעבר לזה, אתם כנראה מגיעים למגבלות יכולת המודל ולא להגבלות Sampler.

אלטרנטיבות פלטפורמה: למשתמשים שרוצים תוצאות מצוינות ללא אופטימיזציה טכנית, פלטפורמות כמו Apatero.com בוחרות אוטומטית Samplers אופטימליים על בסיס דרישות זרימת העבודה.

המלצות סופיות: הגדירו DPM++ 2M Karras ב-25 צעדים כברירת המחדל שלכם. השתמשו ב-Euler ב-15-20 צעדים לבדיקה מהירה. עברו ל-DPM++ SDE Karras לעיבודי איכות סופיים. כל השאר הוא ניסוי אופציונלי.

החזון היצירתי שלכם חשוב באופן אינסופי יותר מאיזה Sampler אתם בוחרים. שלטו ביסודות, השתמשו בברירות מחדל מוכחות, והתמקדו באנרגיה שלכם במה שהופך את העבודה שלכם לייחודית.

ה-Sampler המושלם לא יציל תמונה עם קומפוזיציה גרועה, אבל קומפוזיציה חזקה זורחת ללא קשר לשיטת הדגימה.