Sampler ComfyUI Mana yang Harus Dipilih? Panduan Lengkap Sampler 2025

Buka dropdown sampler ComfyUI dan Anda akan dihadapkan dengan dua lusin pilihan yang membingungkan - Euler, Euler A, DPM++ 2M, DPM++ 2M SDE, DPM++ SDE GPU, dan daftarnya masih berlanjut. Mana yang menghasilkan gambar terbaik? Mana yang tercepat? Apakah itu benar-benar penting?

Sampler menentukan bagaimana model Anda menghilangkan noise selama proses difusi, secara fundamental memengaruhi kualitas gambar, kecepatan generasi, dan variasi kreatif. Pilihan sampler yang tepat mengubah output yang biasa-biasa saja menjadi hasil yang menakjubkan, sementara pilihan yang salah membuang waktu dan sumber daya GPU.

Memahami pemilihan sampler menghilangkan spekulasi dan memberi Anda kontrol yang presisi atas keseimbangan kualitas-kecepatan dalam alur kerja ComfyUI Anda.

Apa yang Sebenarnya Dilakukan Sampler - Memahami Proses Difusi

Sampler adalah algoritma yang secara progresif menghilangkan noise dari noise murni untuk menciptakan gambar yang koheren. Algoritma sampling yang berbeda mengikuti pendekatan matematis yang berbeda dalam proses denoising ini, menghasilkan karakteristik kualitas dan kecepatan yang bervariasi.

Tantangan Denoising: Dimulai dari noise acak, model harus memprediksi dan menghilangkan noise pada setiap langkah. Pendekatan naif (hanya menerapkan model sekali) menghasilkan hasil yang buruk. Algoritma sampling yang canggih menerapkan model beberapa kali dengan level noise yang menurun, menyempurnakan gambar secara progresif.

Cara Kerja Sampling:

Deterministik vs Stokastik: Sampler deterministik menghasilkan hasil yang identik dengan seed dan parameter yang sama. Sampler stokastik memperkenalkan keacakan terkontrol, menghasilkan variasi bahkan dengan seed yang identik.

Sampler deterministik memungkinkan reproduksi sempurna. Sampler stokastik memungkinkan eksplorasi kreatif.

Konvergen vs Non-Konvergen: Sampler konvergen menstabilkan pada hasil akhir - menambahkan lebih banyak step di luar titik tertentu tidak menghasilkan perubahan. Sampler non-konvergen (ancestral) terus berkembang dengan step tambahan, tidak pernah sepenuhnya konvergen.

Perbedaan ini penting untuk efisiensi iterasi dan alur kerja kreatif.

Mengapa Ada Banyak Sampler: Tidak ada algoritma sampling tunggal yang sempurna menyeimbangkan kecepatan, kualitas, dan keserbagunaan. Sampler yang berbeda mengoptimalkan prioritas yang berbeda - beberapa memprioritaskan kecepatan, yang lain memaksimalkan kualitas, dan beberapa memungkinkan variasi kreatif.

Memahami trade-off ini membantu Anda memilih alat yang tepat untuk setiap alur kerja.

Untuk pengguna yang menginginkan hasil yang luar biasa tanpa kompleksitas teknis, platform seperti Apatero.com secara otomatis memilih sampler optimal berdasarkan tujuan kreatif dan model yang dipilih Anda.

5 Sampler Teratas yang Sebenarnya Harus Anda Gunakan

ComfyUI mencakup puluhan sampler, tetapi sebagian besar pengguna hanya perlu memahami segelintir sampler berkinerja tinggi. Berikut adalah lima sampler yang mencakup 95% kasus penggunaan.

1. DPM++ 2M Karras (Paling Populer - Fokus Kualitas):

DPM++ 2M Karras menggabungkan algoritma sampling DPM++ 2M dengan penjadwalan noise Karras (lihat panduan scheduler Karras kami untuk detailnya). Ini menghasilkan kualitas luar biasa dengan jumlah step moderat (20-30 step) dan bekerja dengan andal di semua jenis model.

2. Euler (Tercepat - Kualitas Baik):

Sampler Euler menyediakan rasio kualitas-terhadap-kecepatan yang sangat baik. Ini adalah pilihan utama untuk eksperimen, pengujian, dan alur kerja di mana waktu generasi penting.

3. Euler A (Variasi Kreatif):

Euler A (Ancestral) memperkenalkan keacakan terkontrol ke algoritma Euler. Ini menghasilkan variasi kreatif bahkan dengan seed yang identik, sempurna untuk mengeksplorasi interpretasi yang berbeda dari prompt.

4. DPM++ SDE Karras (Kualitas Maksimum):

DPM++ SDE Karras memberikan output kualitas terbaik mutlak dengan biaya waktu generasi. Gunakan ini untuk render akhir, pekerjaan klien, dan situasi di mana kualitas maksimum membenarkan investasi waktu.

5. Heun (Distorsi Rendah):

Heun unggul dalam alur kerja image-to-image di mana mempertahankan karakteristik gambar sumber penting. Ini memperkenalkan distorsi minimal sambil menerapkan perubahan gaya.

Panduan Pemilihan Cepat:

Memahami Ancestral Sampler - Kapan Keacakan Membantu

Sampler dengan "A" atau "ancestral" dalam namanya berperilaku secara fundamental berbeda dari sampler deterministik. Memahami perbedaan ini membantu Anda memanfaatkan mereka secara efektif.

Apa yang Membuat Sampler Ancestral: Ancestral sampler memperkenalkan noise terkontrol pada setiap langkah, menciptakan elemen stokastik (acak) dalam proses denoising. Ini mencegah konvergensi - sampler terus mengembangkan gambar dengan step tambahan daripada menstabilkan.

Karakteristik Ancestral Sampler:

Kapan Menggunakan Ancestral Sampler: Gunakan ancestral sampler ketika mengeksplorasi variasi kreatif dari sebuah prompt, ketika Anda menginginkan beberapa interpretasi berbeda daripada penyempurnaan dari satu, untuk pekerjaan artistik di mana ketidakpastian terkontrol menambah nilai, atau ketika Anda terjebak dan membutuhkan variasi segar.

Kapan Menghindari Ancestral Sampler: Hindari ancestral sampler untuk alur kerja yang memerlukan reproduksi yang tepat, ketika Anda memerlukan konsistensi batch, untuk pekerjaan klien dengan persyaratan spesifik, atau ketika Anda telah menemukan hasil sempurna dan ingin menyempurnakannya lebih lanjut.

Ancestral Sampler Populer:

Mengendalikan Keacakan: Mengubah seed dengan ancestral sampler menghasilkan hasil yang sangat berbeda dibandingkan dengan sampler deterministik. Perubahan seed kecil menciptakan variasi yang substansial.

Karakteristik ini membuat ancestral sampler sangat baik untuk menghasilkan output yang beragam dari satu prompt.

Perilaku Jumlah Step: Dengan sampler deterministik, 30 step menghasilkan versi yang lebih halus dari hasil 20-step. Dengan ancestral sampler, 30 step mungkin menghasilkan komposisi yang sama sekali berbeda dari 20 step.

Perilaku non-konvergen ini memerlukan pendekatan alur kerja yang berbeda untuk optimasi.

Sampler yang Dioptimalkan GPU - Apakah Mereka Benar-Benar Membantu?

ComfyUI mencakup varian sampler khusus GPU seperti DPM++ SDE GPU dan DPM++ 2M SDE GPU. Memahami kapan varian ini memberikan manfaat nyata membantu Anda mengoptimalkan alur kerja secara efektif.

Apa Arti Optimasi GPU: Sampler yang dioptimalkan GPU merestrukturisasi kalkulasi sampling untuk memanfaatkan kemampuan pemrosesan paralel GPU lebih efisien. Mereka menggeser pola komputasi untuk memaksimalkan utilisasi GPU.

Manfaat Performa:

Kapan Varian GPU Membantu: Sampler yang dioptimalkan GPU memberikan manfaat yang berarti pada GPU kelas atas (RTX 3080+) dengan VRAM yang melimpah, ketika menghasilkan pada resolusi tinggi (1024px+), dan untuk alur kerja yang menggunakan komposisi multi-model yang kompleks.

Kapan Varian GPU Tidak Penting: Pada GPU budget (GTX 1660, RTX 3060), perbedaan performa minimal. Pada resolusi rendah (512x512), overhead menghilangkan manfaat. Ketika VRAM terbatas, varian standar mungkin sebenarnya berkinerja lebih baik dengan menggunakan memori yang sedikit lebih sedikit.

Pertimbangan VRAM: Sampler yang dioptimalkan GPU menukar penggunaan VRAM yang sedikit lebih tinggi untuk peningkatan kecepatan. Pada sistem mendekati batas VRAM, trade-off ini dapat menyebabkan kesalahan out-of-memory.

Uji kedua varian standar dan GPU pada perangkat keras spesifik Anda untuk menentukan mana yang berkinerja lebih baik.

Rekomendasi Praktis:

Optimasi Kecepatan Alternatif: Jika kecepatan generasi menjadi perhatian Anda, beralih dari DPM++ SDE ke Euler memberikan percepatan yang jauh lebih besar (2-3x) daripada varian yang dioptimalkan GPU (15-25%) dengan biaya kualitas yang sedang.

Fokus pada pemilihan algoritma sampler sebelum mengkhawatirkan varian GPU.

Pengaturan Sampler untuk Berbagai Alur Kerja

Alur kerja kreatif yang berbeda mendapat manfaat dari pilihan sampler tertentu. Berikut adalah panduan praktis untuk kasus penggunaan umum.

Generasi Text-to-Image:

Alur Kerja Image-to-Image:

Inpainting dan Outpainting: DPM++ 2M Karras memberikan hasil yang sangat baik untuk pekerjaan inpainting - menyeimbangkan kualitas dengan waktu generasi yang wajar. Gunakan 25-30 step untuk blending yang mulus.

Euler A bekerja dengan baik untuk outpainting kreatif di mana Anda menginginkan ekstensi yang bervariasi daripada kelanjutan yang dapat diprediksi.

Alur Kerja ControlNet: Conditioning ControlNet mengurangi dampak sampler pada komposisi. Euler pada 15-20 step sering menghasilkan hasil yang setara dengan DPM++ 2M pada 25-30 step ketika conditioning ControlNet yang kuat hadir.

Prioritaskan kecepatan dengan alur kerja ControlNet karena kontrol komposisi berasal dari conditioning daripada kualitas sampling.

Generasi Batch:

Generasi Frame Video: Alur kerja video memerlukan konsistensi di seluruh frame. Gunakan sampler deterministik (Euler, DPM++ 2M) secara eksklusif - ancestral sampler menciptakan inkonsistensi frame-ke-frame.

Euler pada 20 step memberikan keseimbangan kecepatan-kualitas yang baik untuk generasi multi-frame.

Optimasi VRAM Rendah: Pada sistem VRAM terbatas, Euler menggunakan memori yang jauh lebih sedikit daripada varian DPM++. Ini adalah pilihan utama untuk GPU 4-6GB.

Lihat panduan survival VRAM rendah lengkap kami untuk teknik optimasi komprehensif.

Kesalahan Umum Sampler dan Cara Memperbaikinya

Bahkan pengguna berpengalaman membuat kesalahan konfigurasi sampler. Berikut adalah kesalahan paling umum dan solusinya.

Kesalahan 1 - Menggunakan Terlalu Banyak Step:

Menjalankan Euler pada 50 step tidak meningkatkan kualitas dibandingkan 20 step - itu hanya membuang waktu. Sesuaikan jumlah step dengan karakteristik konvergensi sampler.

Kesalahan 2 - Sampler yang Salah untuk Jenis Alur Kerja: Menggunakan Euler A (non-konvergen) untuk alur kerja yang memerlukan reproduksi yang tepat menciptakan frustrasi. Sampler deterministik sangat penting untuk hasil yang dapat direproduksi.

Sebaliknya, menggunakan DPM++ 2M untuk eksplorasi kreatif melewatkan peluang yang diberikan ancestral sampler.

Kesalahan 3 - Mengabaikan Trade-off Kecepatan-Kualitas: Secara membabi buta menggunakan DPM++ SDE Karras untuk semua alur kerja membuang waktu. Alur kerja iterasi cepat sangat diuntungkan dengan beralih ke Euler.

Simpan sampler premium untuk render akhir di mana kualitas membenarkan investasi waktu.

Kesalahan 4 - Tidak Menguji pada Perangkat Keras Anda:

Kesalahan 5 - Menyalin Pengaturan Secara Membabi Buta: Alur kerja yang dibagikan online mungkin menggunakan sampler eksotis yang tidak diperlukan untuk hasil yang sebenarnya. Sampler inti (Euler, DPM++ 2M) sering menghasilkan hasil yang identik dengan performa yang lebih baik.

Uji pilihan sampler yang disederhanakan sebelum berasumsi konfigurasi yang kompleks diperlukan.

Checklist Troubleshooting: Jika hasil terlihat salah, coba beralih ke DPM++ 2M Karras pada 25 step - konfigurasi yang sudah terbukti baik ini membantu mengisolasi apakah pilihan sampler menyebabkan masalah. Untuk bantuan troubleshooting lebih lanjut, lihat panduan troubleshooting red box ComfyUI kami.

Bandingkan output secara berdampingan daripada mempercayai ingatan tentang perbedaan kualitas.

Teknik Sampler Lanjutan dan Optimasi

Di luar pemilihan dasar, teknik lanjutan memanfaatkan sampler untuk tujuan optimasi tertentu.

Alur Kerja Sampler Dua Tahap: Gunakan sampler Euler yang cepat untuk generasi awal pada resolusi rendah, kemudian perbaiki dengan DPM++ SDE Karras selama upscaling. Ini menyeimbangkan kecepatan untuk iterasi dengan kualitas untuk output akhir.

Beralih Sampler di Tengah Generasi: Alur kerja lanjutan dapat beralih sampler di tengah generasi - sampler cepat untuk komposisi awal (10 step pertama), sampler kualitas untuk penyempurnaan (15 step terakhir).

Teknik ini memerlukan node ComfyUI khusus tetapi dapat mengoptimalkan trade-off kualitas-waktu.

Interaksi Kekuatan Denoising:

Optimasi Spesifik Resolusi:

Pertimbangan Spesifik Model: Beberapa model yang di-fine-tune memiliki sampler yang disukai yang disebutkan dalam dokumentasi mereka. Model SDXL umumnya bekerja dengan baik dengan semua sampler standar. Model anime kadang-kadang menunjukkan preferensi sampler - uji kedua varian Euler dan DPM++.

Alur Kerja Perbandingan Batch: Buat alur kerja yang menghasilkan prompt identik dengan beberapa sampler secara bersamaan. Pengujian empiris ini mengungkapkan sampler mana yang bekerja paling baik untuk prompt dan model spesifik Anda. Pelajari lebih lanjut tentang teknik perbandingan batch ComfyUI.

Berhenti menebak dan mulai mengukur perbedaan kualitas yang sebenarnya.

Kesimpulan - Pemilihan Sampler Disederhanakan

Sampler tampak luar biasa pada awalnya, tetapi panduan praktis adalah langsung. Gunakan DPM++ 2M Karras untuk pekerjaan kualitas, Euler untuk kecepatan dan iterasi, Euler A untuk eksplorasi kreatif, DPM++ SDE Karras ketika kualitas mengalahkan segalanya, dan Heun untuk alur kerja image-to-image.

Aturan 80/20: DPM++ 2M Karras menangani 80% kasus penggunaan dengan sangat baik. Pelajari satu sampler ini secara menyeluruh sebelum mengkhawatirkan alternatif eksotis.

Yang Sebenarnya Lebih Penting: Kualitas prompt dan komposisi memengaruhi output jauh lebih banyak daripada pilihan sampler. Menghabiskan waktu untuk menyempurnakan prompt menghasilkan peningkatan yang lebih besar daripada menguji setiap varian sampler.

Kapan Bereksperimen: Jika Anda mencapai batas kualitas dengan DPM++ 2M Karras pada 30 step, mencoba DPM++ SDE Karras memberikan variabel yang berarti untuk disesuaikan. Di luar itu, Anda kemungkinan mencapai batas kemampuan model daripada kendala sampler.

Alternatif Platform: Untuk pengguna yang menginginkan hasil yang sangat baik tanpa optimasi teknis, platform seperti Apatero.com secara otomatis memilih sampler optimal berdasarkan persyaratan alur kerja.

Rekomendasi Akhir: Tetapkan DPM++ 2M Karras pada 25 step sebagai default Anda. Gunakan Euler pada 15-20 step untuk pengujian cepat. Beralih ke DPM++ SDE Karras untuk render kualitas akhir. Segalanya lainnya adalah eksperimen opsional.

Visi kreatif Anda jauh lebih penting daripada sampler mana yang Anda pilih. Kuasai dasar-dasarnya, gunakan default yang sudah terbukti, dan fokuskan energi Anda pada apa yang membuat pekerjaan Anda unik.

Sampler yang sempurna tidak akan menyelamatkan gambar yang komposisinya buruk, tetapi komposisi yang kuat bersinar terlepas dari metode sampling.