कौन सा ComfyUI सैंपलर चुनें? सैंपलर्स की संपूर्ण गाइड 2025

ComfyUI का सैंपलर ड्रॉपडाउन खोलें और आप दो दर्जन रहस्यमय विकल्पों का सामना करते हैं - Euler, Euler A, DPM++ 2M, DPM++ 2M SDE, DPM++ SDE GPU, और सूची आगे बढ़ती रहती है। कौन सा सर्वोत्तम छवियां उत्पन्न करता है? कौन सा सबसे तेज़ चलता है? क्या इससे कोई फर्क भी पड़ता है?

सैंपलर्स यह परिभाषित करते हैं कि आपका मॉडल डिफ्यूजन प्रक्रिया (diffusion process) के दौरान शोर (noise) को कैसे हटाता है, जो मौलिक रूप से छवि गुणवत्ता, जनरेशन गति और रचनात्मक विविधता को प्रभावित करता है। सही सैंपलर चयन साधारण आउटपुट को शानदार परिणामों में बदल देता है, जबकि गलत चयन समय और GPU संसाधनों को बर्बाद करता है।

सैंपलर चयन को समझना अनुमान को समाप्त करता है और आपको अपने ComfyUI कार्यप्रवाहों में गुणवत्ता-गति ट्रेड-ऑफ पर सटीक नियंत्रण देता है।

सैंपलर्स वास्तव में क्या करते हैं - डिफ्यूजन प्रक्रिया को समझना

सैंपलर्स एल्गोरिदम हैं जो शुद्ध स्टैटिक (static) से क्रमिक रूप से शोर हटाकर सुसंगत छवियां बनाते हैं। विभिन्न सैंपलिंग एल्गोरिदम इस डीनॉइज़िंग प्रक्रिया के लिए विभिन्न गणितीय दृष्टिकोण अपनाते हैं, जिससे अलग-अलग गुणवत्ता और गति विशेषताएं उत्पन्न होती हैं।

डीनॉइज़िंग चुनौती: रैंडम नॉइज़ से शुरू करते हुए, मॉडल को प्रत्येक चरण में शोर की भविष्यवाणी करनी और उसे हटाना होता है। सरल दृष्टिकोण (मॉडल को केवल एक बार लागू करना) खराब परिणाम देते हैं। परिष्कृत सैंपलिंग एल्गोरिदम मॉडल को घटते शोर स्तरों के साथ कई बार लागू करते हैं, छवि को क्रमिक रूप से परिष्कृत करते हैं।

सैंपलिंग कैसे काम करती है:

डिटर्मिनिस्टिक बनाम स्टोकास्टिक: डिटर्मिनिस्टिक सैंपलर्स समान सीड (seed) और पैरामीटर्स के साथ समान परिणाम उत्पन्न करते हैं। स्टोकास्टिक सैंपलर्स नियंत्रित यादृच्छिकता पेश करते हैं, समान सीड्स के साथ भी विविधताएं उत्पन्न करते हैं।

डिटर्मिनिस्टिक सैंपलर्स पूर्ण पुनरुत्पादन की अनुमति देते हैं। स्टोकास्टिक सैंपलर्स रचनात्मक खोज को सक्षम करते हैं।

कन्वर्जेंट बनाम नॉन-कन्वर्जेंट: कन्वर्जेंट सैंपलर्स एक अंतिम परिणाम पर स्थिर होते हैं - एक निश्चित बिंदु से परे अधिक स्टेप्स जोड़ना कोई परिवर्तन नहीं करता। नॉन-कन्वर्जेंट (ancestral) सैंपलर्स अतिरिक्त स्टेप्स के साथ विकसित होते रहते हैं, कभी पूरी तरह से कन्वर्ज नहीं होते।

यह अंतर पुनरावृत्ति दक्षता और रचनात्मक कार्यप्रवाहों के लिए महत्वपूर्ण है।

कई सैंपलर्स क्यों मौजूद हैं: कोई भी एकल सैंपलिंग एल्गोरिदम गति, गुणवत्ता और बहुमुखी प्रतिभा को पूरी तरह से संतुलित नहीं करता। विभिन्न सैंपलर्स विभिन्न प्राथमिकताओं के लिए अनुकूलित होते हैं - कुछ गति को प्राथमिकता देते हैं, अन्य गुणवत्ता को अधिकतम करते हैं, और कुछ रचनात्मक विविधता को सक्षम करते हैं।

इन ट्रेड-ऑफ्स को समझना आपको प्रत्येक कार्यप्रवाह के लिए सही उपकरण चुनने में मदद करता है।

उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो तकनीकी जटिलता के बिना उत्कृष्ट परिणाम चाहते हैं, Apatero.com जैसे प्लेटफ़ॉर्म आपके रचनात्मक लक्ष्यों और चयनित मॉडल के आधार पर स्वचालित रूप से इष्टतम सैंपलर्स का चयन करते हैं।

शीर्ष 5 सैंपलर्स जिन्हें आपको वास्तव में उपयोग करना चाहिए

ComfyUI में दर्जनों सैंपलर्स शामिल हैं, लेकिन अधिकांश उपयोगकर्ताओं को केवल मुट्ठी भर उच्च-प्रदर्शन सैंपलर्स को समझने की आवश्यकता है। यहां पांच सैंपलर्स हैं जो 95% उपयोग के मामलों को कवर करते हैं।

1. DPM++ 2M Karras (सबसे लोकप्रिय - गुणवत्ता फोकस):

DPM++ 2M Karras, DPM++ 2M सैंपलिंग एल्गोरिदम को Karras नॉइज़ शेड्यूलिंग के साथ जोड़ता है (विवरण के लिए हमारी Karras शेड्यूलर गाइड देखें)। यह मध्यम स्टेप काउंट्स (20-30 स्टेप्स) के साथ असाधारण गुणवत्ता उत्पन्न करता है और सभी मॉडल प्रकारों में विश्वसनीय रूप से काम करता है।

2. Euler (सबसे तेज़ - अच्छी गुणवत्ता):

Euler सैंपलर उत्कृष्ट गुणवत्ता-से-गति अनुपात प्रदान करता है। यह प्रयोग, परीक्षण और उन कार्यप्रवाहों के लिए पहली पसंद है जहां जनरेशन समय मायने रखता है।

3. Euler A (रचनात्मक विविधता):

Euler A (Ancestral) Euler एल्गोरिदम में नियंत्रित यादृच्छिकता पेश करता है। यह समान सीड्स के साथ भी रचनात्मक विविधताएं उत्पन्न करता है, प्रॉम्प्ट्स की विभिन्न व्याख्याओं की खोज के लिए परफेक्ट है।

4. DPM++ SDE Karras (अधिकतम गुणवत्ता):

DPM++ SDE Karras जनरेशन समय की कीमत पर पूर्ण सर्वोत्तम गुणवत्ता आउटपुट प्रदान करता है। अंतिम रेंडर्स, क्लाइंट कार्य और उन स्थितियों के लिए इसका उपयोग करें जहां अधिकतम गुणवत्ता समय निवेश को उचित ठहराती है।

5. Heun (कम विकृति):

Heun इमेज-टू-इमेज कार्यप्रवाहों में उत्कृष्ट है जहां स्रोत छवि विशेषताओं को संरक्षित करना महत्वपूर्ण है। यह शैलीगत परिवर्तन लागू करते समय न्यूनतम विकृति पेश करता है।

त्वरित चयन गाइड:

Ancestral सैंपलर्स को समझना - यादृच्छिकता कब मदद करती है

नाम में "A" या "ancestral" वाले सैंपलर्स डिटर्मिनिस्टिक सैंपलर्स से मौलिक रूप से अलग व्यवहार करते हैं। इस अंतर को समझना आपको उन्हें प्रभावी ढंग से लाभ उठाने में मदद करता है।

सैंपलर्स को Ancestral क्या बनाता है: Ancestral सैंपलर्स प्रत्येक स्टेप पर नियंत्रित शोर पेश करते हैं, डीनॉइज़िंग प्रक्रिया में एक स्टोकास्टिक (रैंडम) तत्व बनाते हैं। यह कन्वर्जेंस को रोकता है - सैंपलर स्थिर होने के बजाय अतिरिक्त स्टेप्स के साथ छवि को विकसित करता रहता है।

Ancestral सैंपलर विशेषताएं:

Ancestral सैंपलर्स का उपयोग कब करें: Ancestral सैंपलर्स का उपयोग करें जब प्रॉम्प्ट की रचनात्मक विविधताओं की खोज करते समय, जब आप एक की परिष्करण के बजाय कई अलग व्याख्याएं चाहते हैं, कलात्मक कार्य के लिए जहां नियंत्रित अप्रत्याशितता मूल्य जोड़ती है, या जब आप अटके हैं और ताज़ा विविधताओं की आवश्यकता है।

Ancestral सैंपलर्स से कब बचें: उन कार्यप्रवाहों के लिए Ancestral सैंपलर्स से बचें जिन्हें सटीक पुनरुत्पादन की आवश्यकता है, जब आपको बैच स्थिरता की आवश्यकता हो, विशिष्ट आवश्यकताओं वाले क्लाइंट कार्य के लिए, या जब आपको एक परफेक्ट परिणाम मिल गया है और आप इसे और परिष्कृत करना चाहते हैं।

लोकप्रिय Ancestral सैंपलर्स:

यादृच्छिकता को नियंत्रित करना: Ancestral सैंपलर्स के साथ सीड बदलना डिटर्मिनिस्टिक सैंपलर्स की तुलना में नाटकीय रूप से अलग परिणाम उत्पन्न करता है। छोटे सीड परिवर्तन पर्याप्त विविधता बनाते हैं।

यह विशेषता Ancestral सैंपलर्स को एकल प्रॉम्प्ट से विविध आउटपुट उत्पन्न करने के लिए उत्कृष्ट बनाती है।

स्टेप काउंट व्यवहार: डिटर्मिनिस्टिक सैंपलर्स के साथ, 30 स्टेप्स 20-स्टेप परिणाम का अधिक परिष्कृत संस्करण उत्पन्न करता है। Ancestral सैंपलर्स के साथ, 30 स्टेप्स 20 स्टेप्स से पूरी तरह से अलग संरचना उत्पन्न कर सकता है।

यह नॉन-कन्वर्जेंट व्यवहार अनुकूलन के लिए विभिन्न कार्यप्रवाह दृष्टिकोणों की आवश्यकता करता है।

GPU-अनुकूलित सैंपलर्स - क्या वे वास्तव में मदद करते हैं?

ComfyUI में DPM++ SDE GPU और DPM++ 2M SDE GPU जैसे GPU-विशिष्ट सैंपलर वेरिएंट शामिल हैं। यह समझना कि ये वेरिएंट वास्तविक लाभ कब प्रदान करते हैं, आपको कार्यप्रवाहों को प्रभावी ढंग से अनुकूलित करने में मदद करता है।

GPU अनुकूलन का क्या मतलब है: GPU-अनुकूलित सैंपलर्स GPU समानांतर प्रसंस्करण क्षमताओं का अधिक कुशलता से लाभ उठाने के लिए सैंपलिंग गणनाओं को पुनर्गठित करते हैं। वे GPU उपयोग को अधिकतम करने के लिए कम्प्यूटेशनल पैटर्न को स्थानांतरित करते हैं।

प्रदर्शन लाभ:

GPU वेरिएंट कब मदद करते हैं: GPU-अनुकूलित सैंपलर्स प्रचुर VRAM के साथ हाई-एंड GPU (RTX 3080+) पर सार्थक लाभ प्रदान करते हैं, जब उच्च रिज़ॉल्यूशन (1024px+) पर जनरेट करते समय, और जटिल मल्टी-मॉडल संरचनाओं का उपयोग करने वाले कार्यप्रवाहों के लिए।

GPU वेरिएंट कब मायने नहीं रखते: बजट GPU (GTX 1660, RTX 3060) पर, प्रदर्शन अंतर न्यूनतम हैं। कम रिज़ॉल्यूशन (512x512) पर, ओवरहेड लाभों को समाप्त कर देता है। जब VRAM सीमित हो, तो मानक वेरिएंट वास्तव में थोड़ी कम मेमोरी का उपयोग करके बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।

VRAM विचार: GPU-अनुकूलित सैंपलर्स गति लाभ के लिए थोड़ा अधिक VRAM उपयोग का व्यापार करते हैं। VRAM सीमा के करीब सिस्टम पर, यह ट्रेड-ऑफ आउट-ऑफ-मेमोरी त्रुटियां पैदा कर सकता है।

अपने विशिष्ट हार्डवेयर पर यह निर्धारित करने के लिए कि कौन सा बेहतर प्रदर्शन करता है, दोनों मानक और GPU वेरिएंट का परीक्षण करें।

व्यावहारिक सिफारिशें:

वैकल्पिक गति अनुकूलन: यदि जनरेशन गति आपको चिंतित करती है, तो DPM++ SDE से Euler पर स्विच करना मामूली गुणवत्ता लागत पर GPU-अनुकूलित वेरिएंट्स (15-25%) की तुलना में बहुत बड़ा स्पीडअप (2-3x) प्रदान करता है।

GPU वेरिएंट्स के बारे में चिंता करने से पहले सैंपलर एल्गोरिदम चयन पर ध्यान केंद्रित करें।

विभिन्न कार्यप्रवाहों के लिए सैंपलर सेटिंग्स

विभिन्न रचनात्मक कार्यप्रवाह विशिष्ट सैंपलर विकल्पों से लाभान्वित होते हैं। यहां सामान्य उपयोग के मामलों के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन है।

टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन:

इमेज-टू-इमेज कार्यप्रवाह:

इनपेंटिंग और आउटपेंटिंग: DPM++ 2M Karras इनपेंटिंग कार्य के लिए उत्कृष्ट परिणाम प्रदान करता है - उचित जनरेशन समय के साथ गुणवत्ता को संतुलित करता है। सहज मिश्रण के लिए 25-30 स्टेप्स का उपयोग करें।

Euler A रचनात्मक आउटपेंटिंग के लिए अच्छी तरह से काम करता है जहां आप अनुमानित निरंतरता के बजाय विविध विस्तार चाहते हैं।

ControlNet कार्यप्रवाह: ControlNet कंडीशनिंग संरचना पर सैंपलर प्रभाव को कम करती है। 15-20 स्टेप्स पर Euler अक्सर 25-30 स्टेप्स पर DPM++ 2M के बराबर परिणाम उत्पन्न करता है जब मजबूत ControlNet कंडीशनिंग मौजूद होती है।

ControlNet कार्यप्रवाहों के साथ गति को प्राथमिकता दें क्योंकि संरचना नियंत्रण सैंपलिंग गुणवत्ता के बजाय कंडीशनिंग से आता है।

बैच जनरेशन:

वीडियो फ्रेम जनरेशन: वीडियो कार्यप्रवाहों को फ्रेम्स में स्थिरता की आवश्यकता होती है। विशेष रूप से डिटर्मिनिस्टिक सैंपलर्स (Euler, DPM++ 2M) का उपयोग करें - Ancestral सैंपलर्स फ्रेम-टू-फ्रेम असंगति बनाते हैं।

20 स्टेप्स पर Euler मल्टी-फ्रेम जनरेशन के लिए अच्छा गति-गुणवत्ता संतुलन प्रदान करता है।

कम-VRAM अनुकूलन: सीमित VRAM सिस्टम पर, Euler DPM++ वेरिएंट्स की तुलना में काफी कम मेमोरी का उपयोग करता है। यह 4-6GB GPU के लिए पहली पसंद है।

व्यापक अनुकूलन तकनीकों के लिए हमारी संपूर्ण कम-VRAM सर्वाइवल गाइड देखें।

सामान्य सैंपलर गलतियां और उन्हें कैसे ठीक करें

अनुभवी उपयोगकर्ता भी सैंपलर कॉन्फ़िगरेशन त्रुटियां करते हैं। यहां सबसे सामान्य गलतियां और उनके समाधान हैं।

गलती 1 - बहुत अधिक स्टेप्स का उपयोग करना:

50 स्टेप्स पर Euler चलाना 20 स्टेप्स की तुलना में गुणवत्ता में सुधार नहीं करता - यह केवल समय बर्बाद करता है। स्टेप काउंट्स को सैंपलर कन्वर्जेंस विशेषताओं से मिलाएं।

गलती 2 - कार्यप्रवाह प्रकार के लिए गलत सैंपलर: सटीक पुनरुत्पादन की आवश्यकता वाले कार्यप्रवाहों के लिए Euler A (नॉन-कन्वर्जेंट) का उपयोग करना निराशा पैदा करता है। पुनरुत्पादन योग्य परिणामों के लिए डिटर्मिनिस्टिक सैंपलर्स आवश्यक हैं।

इसके विपरीत, रचनात्मक खोज के लिए DPM++ 2M का उपयोग करना Ancestral सैंपलर्स द्वारा प्रदान किए गए अवसरों को चूक जाता है।

गलती 3 - गति-गुणवत्ता ट्रेड-ऑफ को नजरअंदाज करना: सभी कार्यप्रवाहों के लिए आंख मूंदकर DPM++ SDE Karras का उपयोग करना समय बर्बाद करता है। तेज़ पुनरावृत्ति कार्यप्रवाह Euler पर स्विच करने से बेहद लाभान्वित होते हैं।

अंतिम रेंडर्स के लिए प्रीमियम सैंपलर्स आरक्षित रखें जहां गुणवत्ता समय निवेश को उचित ठहराती है।

गलती 4 - अपने हार्डवेयर पर परीक्षण नहीं करना:

गलती 5 - सेटिंग्स को आंख मूंदकर कॉपी करना: ऑनलाइन साझा किए गए कार्यप्रवाह में वास्तविक परिणामों के लिए अनावश्यक विदेशी सैंपलर्स का उपयोग हो सकता है। कोर सैंपलर्स (Euler, DPM++ 2M) अक्सर बेहतर प्रदर्शन के साथ समान परिणाम उत्पन्न करते हैं।

जटिल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता मानने से पहले सरलीकृत सैंपलर विकल्पों का परीक्षण करें।

समस्या निवारण चेकलिस्ट: यदि परिणाम गलत दिखते हैं, तो 25 स्टेप्स पर DPM++ 2M Karras पर स्विच करने का प्रयास करें - यह ज्ञात-अच्छा कॉन्फ़िगरेशन यह अलग करने में मदद करता है कि क्या सैंपलर चयन समस्याएं पैदा कर रहा है। अधिक समस्या निवारण सहायता के लिए, हमारी ComfyUI रेड बॉक्स समस्या निवारण गाइड देखें।

गुणवत्ता अंतर के बारे में स्मृति पर भरोसा करने के बजाय आउटपुट को साइड-बाय-साइड तुलना करें।

उन्नत सैंपलर तकनीकें और अनुकूलन

बुनियादी चयन से परे, उन्नत तकनीकें विशिष्ट अनुकूलन लक्ष्यों के लिए सैंपलर्स का लाभ उठाती हैं।

दो-चरण सैंपलर कार्यप्रवाह: कम रिज़ॉल्यूशन पर प्रारंभिक जनरेशन के लिए तेज़ Euler सैंपलर का उपयोग करें, फिर अपस्केलिंग के दौरान DPM++ SDE Karras से परिष्कृत करें। यह अंतिम आउटपुट के लिए गुणवत्ता के साथ पुनरावृत्ति के लिए गति को संतुलित करता है।

मिड-जनरेशन सैंपलर स्विचिंग: उन्नत कार्यप्रवाह जनरेशन के बीच में सैंपलर्स को स्विच कर सकते हैं - प्रारंभिक संरचना के लिए तेज़ सैंपलर (पहले 10 स्टेप्स), परिष्करण के लिए गुणवत्ता सैंपलर (अंतिम 15 स्टेप्स)।

यह तकनीक कस्टम ComfyUI नोड्स की आवश्यकता है लेकिन गुणवत्ता-समय ट्रेड-ऑफ को अनुकूलित कर सकती है।

डीनॉइज़िंग स्ट्रेंथ इंटरेक्शन:

रिज़ॉल्यूशन-विशिष्ट अनुकूलन:

मॉडल-विशिष्ट विचार: कुछ फाइन-ट्यून्ड मॉडलों में उनके दस्तावेज़ में उल्लिखित पसंदीदा सैंपलर्स होते हैं। SDXL मॉडल आम तौर पर सभी मानक सैंपलर्स के साथ अच्छी तरह से काम करते हैं। एनीमे मॉडल कभी-कभी सैंपलर प्राथमिकताएं दिखाते हैं - Euler और DPM++ वेरिएंट्स दोनों का परीक्षण करें।

बैच तुलना कार्यप्रवाह: एक साथ कई सैंपलर्स के साथ समान प्रॉम्प्ट जनरेट करने वाले कार्यप्रवाह बनाएं। यह अनुभवजन्य परीक्षण प्रकट करता है कि आपके विशिष्ट प्रॉम्प्ट्स और मॉडलों के लिए कौन से सैंपलर्स सबसे अच्छा काम करते हैं। ComfyUI बैच तुलना तकनीकों के बारे में और जानें।

अनुमान लगाना बंद करें और वास्तविक गुणवत्ता अंतर को मापना शुरू करें।

निष्कर्ष - सैंपलर चयन को सरलीकृत किया गया

सैंपलर्स शुरू में भारी लगते हैं, लेकिन व्यावहारिक मार्गदर्शन सीधा है। गुणवत्ता कार्य के लिए DPM++ 2M Karras का उपयोग करें, गति और पुनरावृत्ति के लिए Euler, रचनात्मक खोज के लिए Euler A, जब गुणवत्ता हर चीज़ पर भारी हो तो DPM++ SDE Karras, और इमेज-टू-इमेज कार्यप्रवाहों के लिए Heun का उपयोग करें।

80/20 नियम: DPM++ 2M Karras 80% उपयोग के मामलों को उत्कृष्ट रूप से संभालता है। विदेशी विकल्पों के बारे में चिंता करने से पहले इस एक सैंपलर को अच्छी तरह से सीखें।

वास्तव में क्या अधिक मायने रखता है: प्रॉम्प्ट गुणवत्ता और संरचना सैंपलर चयन की तुलना में आउटपुट को कहीं अधिक प्रभावित करती है। प्रॉम्प्ट्स को परिष्कृत करने में समय बिताना हर सैंपलर वेरिएंट का परीक्षण करने की तुलना में बड़े सुधार उत्पन्न करता है।

प्रयोग कब करें: यदि आप 30 स्टेप्स पर DPM++ 2M Karras के साथ गुणवत्ता सीमा तक पहुंच रहे हैं, तो DPM++ SDE Karras आजमाना समायोजित करने के लिए एक सार्थक चर प्रदान करता है। उससे परे, आप संभवतः सैंपलर बाधाओं के बजाय मॉडल क्षमता सीमाओं तक पहुंच रहे हैं।

प्लेटफ़ॉर्म विकल्प: उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो तकनीकी अनुकूलन के बिना उत्कृष्ट परिणाम चाहते हैं, Apatero.com जैसे प्लेटफ़ॉर्म कार्यप्रवाह आवश्यकताओं के आधार पर स्वचालित रूप से इष्टतम सैंपलर्स का चयन करते हैं।

अंतिम सिफारिशें: अपने डिफ़ॉल्ट के रूप में 25 स्टेप्स पर DPM++ 2M Karras सेट करें। तेज़ परीक्षण के लिए 15-20 स्टेप्स पर Euler का उपयोग करें। अंतिम गुणवत्ता रेंडर्स के लिए DPM++ SDE Karras पर स्विच करें। बाकी सब कुछ वैकल्पिक प्रयोग है।

आपकी रचनात्मक दृष्टि आपके द्वारा चुने गए सैंपलर की तुलना में असीम रूप से अधिक मायने रखती है। मूल बातें में महारत हासिल करें, सिद्ध डिफ़ॉल्ट का उपयोग करें, और अपनी ऊर्जा उस पर केंद्रित करें जो आपके काम को अद्वितीय बनाता है।

परफेक्ट सैंपलर एक खराब रचित छवि को नहीं बचाएगा, लेकिन एक मजबूत रचना सैंपलिंग विधि की परवाह किए बिना चमकती है।