Qual Sampler do ComfyUI Devo Escolher? Guia Completo de Samplers 2025

Abra o menu dropdown de samplers do ComfyUI e você se depara com duas dúzias de opções enigmáticas - Euler, Euler A, DPM++ 2M, DPM++ 2M SDE, DPM++ SDE GPU, e a lista continua. Qual produz as melhores imagens? Qual é mais rápido? Isso realmente importa?

Samplers definem como seu modelo remove ruído durante o processo de difusão, afetando fundamentalmente a qualidade da imagem, velocidade de geração e variação criativa. A escolha certa do sampler transforma resultados medíocres em resultados impressionantes, enquanto a escolha errada desperdiça tempo e recursos da GPU.

Entender a seleção de samplers elimina suposições e oferece controle preciso sobre o equilíbrio qualidade-velocidade nos seus fluxos de trabalho do ComfyUI.

O Que os Samplers Realmente Fazem - Entendendo o Processo de Difusão

Samplers são algoritmos que progressivamente removem ruído de estática pura para criar imagens coerentes. Diferentes algoritmos de sampling seguem diferentes abordagens matemáticas para esse processo de remoção de ruído, produzindo características variadas de qualidade e velocidade.

O Desafio da Remoção de Ruído: Começando com ruído aleatório, o modelo deve prever e remover ruído em cada etapa. Abordagens ingênuas (simplesmente aplicar o modelo uma vez) produzem resultados ruins. Algoritmos sofisticados de sampling aplicam o modelo múltiplas vezes com níveis decrescentes de ruído, refinando a imagem progressivamente.

Como Funciona o Sampling:

Determinístico vs Estocástico: Samplers determinísticos produzem resultados idênticos dado a mesma seed e parâmetros. Samplers estocásticos introduzem aleatoriedade controlada, gerando variações mesmo com seeds idênticas.

Samplers determinísticos permitem reprodução perfeita. Samplers estocásticos possibilitam exploração criativa.

Convergente vs Não-Convergente: Samplers convergentes estabilizam em um resultado final - adicionar mais passos além de certo ponto não produz mudanças. Samplers não-convergentes (ancestrais) continuam evoluindo com passos adicionais, nunca convergindo completamente.

Essa distinção importa para eficiência de iteração e fluxos de trabalho criativos.

Por Que Existem Múltiplos Samplers: Nenhum algoritmo de sampling equilibra perfeitamente velocidade, qualidade e versatilidade. Diferentes samplers otimizam diferentes prioridades - alguns priorizam velocidade, outros maximizam qualidade, e alguns possibilitam variação criativa.

Entender essas compensações ajuda você a escolher a ferramenta certa para cada fluxo de trabalho.

Para usuários que querem resultados excelentes sem complexidade técnica, plataformas como Apatero.com selecionam automaticamente samplers ideais baseados nos seus objetivos criativos e modelos selecionados.

Os 5 Melhores Samplers Que Você Deveria Realmente Usar

O ComfyUI inclui dezenas de samplers, mas a maioria dos usuários só precisa entender um punhado dos de alto desempenho. Aqui estão os cinco samplers que cobrem 95% dos casos de uso.

1. DPM++ 2M Karras (Mais Popular - Foco em Qualidade):

O DPM++ 2M Karras combina o algoritmo de sampling DPM++ 2M com agendamento de ruído Karras (veja nosso guia do scheduler Karras para detalhes). Ele produz qualidade excepcional com contagens moderadas de passos (20-30 passos) e funciona de forma confiável em todos os tipos de modelo.

2. Euler (Mais Rápido - Boa Qualidade):

O sampler Euler oferece excelente relação qualidade-velocidade. É a escolha ideal para experimentação, testes e fluxos de trabalho onde o tempo de geração importa.

3. Euler A (Variação Criativa):

O Euler A (Ancestral) introduz aleatoriedade controlada ao algoritmo Euler. Ele produz variações criativas mesmo com seeds idênticas, perfeito para explorar diferentes interpretações de prompts.

4. DPM++ SDE Karras (Qualidade Máxima):

O DPM++ SDE Karras fornece a melhor qualidade de saída absoluta ao custo do tempo de geração. Use isso para renderizações finais, trabalho para clientes e situações onde qualidade máxima justifica o investimento de tempo.

5. Heun (Baixa Distorção):

O Heun se destaca em fluxos de trabalho de imagem para imagem onde preservar características da imagem fonte importa. Ele introduz distorção mínima enquanto aplica mudanças estilísticas.

Guia Rápido de Seleção:

Entendendo Samplers Ancestrais - Quando a Aleatoriedade Ajuda

Samplers com "A" ou "ancestral" nos seus nomes se comportam fundamentalmente diferente de samplers determinísticos. Entender essa distinção ajuda você a aproveitá-los efetivamente.

O Que Torna Samplers Ancestrais: Samplers ancestrais introduzem ruído controlado em cada passo, criando um elemento estocástico (aleatório) no processo de remoção de ruído. Isso previne convergência - o sampler continua evoluindo a imagem com passos adicionais ao invés de estabilizar.

Características de Samplers Ancestrais:

Quando Usar Samplers Ancestrais: Use samplers ancestrais ao explorar variações criativas de um prompt, quando você quer múltiplas interpretações diferentes ao invés de refinamento de uma, para trabalho artístico onde imprevisibilidade controlada agrega valor, ou quando você está travado e precisa de variações frescas.

Quando Evitar Samplers Ancestrais: Evite samplers ancestrais para fluxos de trabalho que requerem reprodução exata, quando você precisa de consistência em lote, para trabalho de cliente com requisitos específicos, ou quando você encontrou um resultado perfeito e quer refiná-lo ainda mais.

Samplers Ancestrais Populares:

Controlando a Aleatoriedade: Mudar a seed com samplers ancestrais produz resultados dramaticamente diferentes comparado a samplers determinísticos. Pequenas mudanças de seed criam variação substancial.

Essa característica torna samplers ancestrais excelentes para gerar saídas diversas de um único prompt.

Comportamento da Contagem de Passos: Com samplers determinísticos, 30 passos produz uma versão mais refinada do resultado de 20 passos. Com samplers ancestrais, 30 passos podem produzir uma composição completamente diferente de 20 passos.

Esse comportamento não-convergente requer diferentes abordagens de fluxo de trabalho para otimização.

Samplers Otimizados para GPU - Eles Realmente Ajudam?

O ComfyUI inclui variantes de samplers específicas para GPU como DPM++ SDE GPU e DPM++ 2M SDE GPU. Entender quando essas variantes fornecem benefícios reais ajuda você a otimizar fluxos de trabalho efetivamente.

O Que Significa Otimização para GPU: Samplers otimizados para GPU reestruturaram cálculos de sampling para aproveitar as capacidades de processamento paralelo da GPU de forma mais eficiente. Eles ajustam padrões computacionais para maximizar a utilização da GPU.

Benefícios de Desempenho:

Quando Variantes GPU Ajudam: Samplers otimizados para GPU fornecem benefícios significativos em GPUs de ponta (RTX 3080+) com VRAM abundante, ao gerar em altas resoluções (1024px+), e para fluxos de trabalho usando composições complexas de múltiplos modelos.

Quando Variantes GPU Não Importam: Em GPUs de entrada (GTX 1660, RTX 3060), diferenças de desempenho são mínimas. Em baixas resoluções (512x512), sobrecarga elimina benefícios. Quando VRAM é limitada, variantes padrão podem na verdade ter desempenho melhor usando um pouco menos de memória.

Considerações de VRAM: Samplers otimizados para GPU trocam uso ligeiramente maior de VRAM por ganhos de velocidade. Em sistemas perto dos limites de VRAM, essa troca pode causar erros de falta de memória.

Teste tanto variantes padrão quanto GPU no seu hardware específico para determinar qual tem melhor desempenho.

Recomendações Práticas:

Otimização Alternativa de Velocidade: Se a velocidade de geração preocupa você, mudar de DPM++ SDE para Euler fornece acelerações muito maiores (2-3x) do que variantes otimizadas para GPU (15-25%) com custo modesto de qualidade.

Foque na seleção do algoritmo do sampler antes de se preocupar com variantes GPU.

Configurações de Samplers para Diferentes Fluxos de Trabalho

Diferentes fluxos de trabalho criativos se beneficiam de escolhas específicas de samplers. Aqui está orientação prática para casos de uso comuns.

Geração Texto para Imagem:

Fluxos de Trabalho Imagem para Imagem:

Inpainting e Outpainting: DPM++ 2M Karras fornece excelentes resultados para trabalho de inpainting - equilibrando qualidade com tempo razoável de geração. Use 25-30 passos para mistura perfeita.

Euler A funciona bem para outpainting criativo onde você quer extensões variadas ao invés de continuação previsível.

Fluxos de Trabalho ControlNet: Condicionamento ControlNet reduz impacto do sampler na composição. Euler em 15-20 passos frequentemente produz resultados equivalentes a DPM++ 2M em 25-30 passos quando condicionamento forte de ControlNet está presente.

Priorize velocidade com fluxos de trabalho ControlNet já que controle de composição vem do condicionamento ao invés da qualidade do sampling.

Geração em Lote:

Geração de Frames de Vídeo: Fluxos de trabalho de vídeo requerem consistência entre frames. Use samplers determinísticos (Euler, DPM++ 2M) exclusivamente - samplers ancestrais criam inconsistência frame a frame.

Euler em 20 passos fornece bom equilíbrio velocidade-qualidade para geração multi-frame.

Otimização para Baixa VRAM: Em sistemas com VRAM limitada, Euler usa significativamente menos memória que variantes DPM++. É a escolha ideal para GPUs de 4-6GB.

Veja nosso guia completo de sobrevivência com baixa VRAM para técnicas abrangentes de otimização.

Erros Comuns com Samplers e Como Corrigi-los

Mesmo usuários experientes cometem erros de configuração de samplers. Aqui estão os erros mais comuns e suas soluções.

Erro 1 - Usar Passos Demais:

Executar Euler em 50 passos não melhora qualidade sobre 20 passos - apenas desperdiça tempo. Combine contagens de passos com características de convergência do sampler.

Erro 2 - Sampler Errado para Tipo de Fluxo de Trabalho: Usar Euler A (não-convergente) para fluxos de trabalho requerendo reprodução exata cria frustração. Samplers determinísticos são essenciais para resultados reproduzíveis.

Por outro lado, usar DPM++ 2M para exploração criativa perde oportunidades que samplers ancestrais fornecem.

Erro 3 - Ignorar Compensações Velocidade-Qualidade: Usar cegamente DPM++ SDE Karras para todos os fluxos de trabalho desperdiça tempo. Fluxos de trabalho de iteração rápida se beneficiam enormemente de mudar para Euler.

Reserve samplers premium para renderizações finais onde qualidade justifica investimento de tempo.

Erro 4 - Não Testar no Seu Hardware:

Erro 5 - Copiar Configurações Cegamente: Fluxo de trabalho compartilhado online pode usar samplers exóticos desnecessários para os resultados reais. Samplers principais (Euler, DPM++ 2M) frequentemente produzem resultados idênticos com melhor desempenho.

Teste escolhas simplificadas de samplers antes de assumir que configurações complexas são necessárias.

Checklist de Solução de Problemas: Se os resultados parecerem errados, tente mudar para DPM++ 2M Karras em 25 passos - essa configuração comprovadamente boa ajuda isolar se a escolha do sampler está causando problemas. Para mais ajuda com solução de problemas, veja nosso guia de solução de problemas de caixa vermelha do ComfyUI.

Compare saídas lado a lado ao invés de confiar na memória sobre diferenças de qualidade.

Técnicas Avançadas de Samplers e Otimização

Além da seleção básica, técnicas avançadas aproveitam samplers para objetivos específicos de otimização.

Fluxos de Trabalho de Sampler em Dois Estágios: Use o sampler rápido Euler para geração inicial em baixa resolução, depois refine com DPM++ SDE Karras durante upscaling. Isso equilibra velocidade para iteração com qualidade para saída final.

Troca de Sampler Durante a Geração: Fluxos de trabalho avançados podem trocar samplers no meio da geração - sampler rápido para composição inicial (primeiros 10 passos), sampler de qualidade para refinamento (últimos 15 passos).

Essa técnica requer nós customizados do ComfyUI mas pode otimizar compensações qualidade-tempo.

Interação com Força de Denoising:

Otimização Específica por Resolução:

Considerações Específicas de Modelo: Alguns modelos fine-tuned têm samplers preferidos mencionados na sua documentação. Modelos SDXL geralmente funcionam bem com todos os samplers padrão. Modelos de anime às vezes mostram preferências de samplers - teste ambas variantes Euler e DPM++.

Fluxos de Trabalho de Comparação em Lote: Crie fluxos de trabalho gerando prompts idênticos com múltiplos samplers simultaneamente. Esse teste empírico revela quais samplers funcionam melhor para seus prompts e modelos específicos. Saiba mais sobre técnicas de comparação em lote do ComfyUI.

Pare de adivinhar e comece a medir diferenças reais de qualidade.

Conclusão - Seleção de Sampler Simplificada

Samplers parecem esmagadores inicialmente, mas orientação prática é direta. Use DPM++ 2M Karras para trabalho de qualidade, Euler para velocidade e iteração, Euler A para exploração criativa, DPM++ SDE Karras quando qualidade supera tudo, e Heun para fluxos de trabalho imagem para imagem.

A Regra 80/20: DPM++ 2M Karras lida com 80% dos casos de uso excelentemente. Aprenda este sampler completamente antes de se preocupar com alternativas exóticas.

O Que Realmente Importa Mais: Qualidade do prompt e composição afetam a saída muito mais que escolha do sampler. Gastar tempo refinando prompts produz melhorias maiores que testar toda variante de sampler.

Quando Experimentar: Se você está atingindo limites de qualidade com DPM++ 2M Karras em 30 passos, tentar DPM++ SDE Karras fornece uma variável significativa para ajustar. Além disso, você provavelmente está atingindo limites de capacidade do modelo ao invés de restrições do sampler.

Alternativas de Plataforma: Para usuários que querem resultados excelentes sem otimização técnica, plataformas como Apatero.com selecionam automaticamente samplers ideais baseados em requisitos do fluxo de trabalho.

Recomendações Finais: Configure DPM++ 2M Karras em 25 passos como seu padrão. Use Euler em 15-20 passos para testes rápidos. Mude para DPM++ SDE Karras para renderizações finais de qualidade. Todo o resto é experimentação opcional.

Sua visão criativa importa infinitamente mais que qual sampler você seleciona. Domine o básico, use padrões comprovados, e foque sua energia no que torna seu trabalho único.

O sampler perfeito não salvará uma imagem mal composta, mas uma composição forte brilha independentemente do método de sampling.