Nên Chọn Sampler Nào Trong ComfyUI? Hướng Dẫn Đầy Đủ Về Samplers 2025

Mở menu dropdown sampler của ComfyUI và bạn sẽ đối mặt với hai chục tùy chọn khó hiểu - Euler, Euler A, DPM++ 2M, DPM++ 2M SDE, DPM++ SDE GPU, và danh sách còn tiếp tục. Sampler nào tạo ra hình ảnh tốt nhất? Sampler nào chạy nhanh nhất? Liệu điều này có quan trọng không?

Samplers xác định cách mô hình (model) của bạn loại bỏ nhiễu trong quá trình khuếch tán (diffusion process), ảnh hưởng căn bản đến chất lượng hình ảnh, tốc độ tạo ảnh và sự biến đổi sáng tạo. Lựa chọn sampler đúng biến những kết quả tầm thường thành những tác phẩm ấn tượng, trong khi lựa chọn sai lãng phí thời gian và tài nguyên GPU.

Hiểu rõ về lựa chọn sampler giúp loại bỏ phỏng đoán và mang lại cho bạn quyền kiểm soát chính xác về sự cân bằng giữa chất lượng và tốc độ trong các quy trình làm việc ComfyUI của bạn.

Samplers Thực Sự Làm Gì - Hiểu Về Quá Trình Khuếch Tán

Samplers là các thuật toán loại bỏ nhiễu dần dần từ nhiễu tĩnh thuần túy để tạo ra hình ảnh mạch lạc. Các thuật toán sampling khác nhau tuân theo các phương pháp toán học khác nhau cho quá trình khử nhiễu này, tạo ra các đặc điểm về chất lượng và tốc độ khác nhau.

Thách Thức Khử Nhiễu: Bắt đầu từ nhiễu ngẫu nhiên, mô hình phải dự đoán và loại bỏ nhiễu ở mỗi bước. Các phương pháp đơn giản (chỉ áp dụng mô hình một lần) tạo ra kết quả kém. Các thuật toán sampling phức tạp áp dụng mô hình nhiều lần với mức độ nhiễu giảm dần, tinh chỉnh hình ảnh dần dần.

Cách Sampling Hoạt Động:

Deterministic vs Stochastic: Samplers xác định (deterministic) tạo ra kết quả giống hệt nhau với cùng seed và tham số. Samplers ngẫu nhiên (stochastic) giới thiệu tính ngẫu nhiên được kiểm soát, tạo ra các biến thể ngay cả với seed giống hệt nhau.

Samplers xác định cho phép tái tạo hoàn hảo. Samplers ngẫu nhiên cho phép khám phá sáng tạo.

Hội Tụ vs Không Hội Tụ: Samplers hội tụ (convergent) ổn định ở một kết quả cuối cùng - thêm nhiều bước hơn một điểm nhất định không tạo ra thay đổi. Samplers không hội tụ (non-convergent/ancestral) tiếp tục phát triển với các bước bổ sung, không bao giờ hội tụ hoàn toàn.

Sự phân biệt này quan trọng cho hiệu quả lặp lại và các quy trình làm việc sáng tạo.

Tại Sao Có Nhiều Samplers: Không có thuật toán sampling đơn lẻ nào cân bằng hoàn hảo giữa tốc độ, chất lượng và tính linh hoạt. Các samplers khác nhau tối ưu hóa cho các ưu tiên khác nhau - một số ưu tiên tốc độ, những sampler khác tối đa hóa chất lượng, và một số cho phép biến đổi sáng tạo.

Hiểu những sự đánh đổi này giúp bạn chọn công cụ phù hợp cho mỗi quy trình làm việc.

Đối với người dùng muốn kết quả xuất sắc mà không cần độ phức tạp kỹ thuật, các nền tảng như Apatero.com tự động chọn samplers tối ưu dựa trên mục tiêu sáng tạo và các mô hình đã chọn của bạn.

5 Samplers Hàng Đầu Bạn Thực Sự Nên Sử Dụng

ComfyUI bao gồm hàng chục samplers, nhưng hầu hết người dùng chỉ cần hiểu một số samplers hiệu suất cao. Dưới đây là năm samplers bao gồm 95% các trường hợp sử dụng.

1. DPM++ 2M Karras (Phổ Biến Nhất - Tập Trung Vào Chất Lượng):

DPM++ 2M Karras kết hợp thuật toán sampling DPM++ 2M với lập lịch nhiễu Karras (xem hướng dẫn scheduler Karras của chúng tôi để biết chi tiết). Nó tạo ra chất lượng đặc biệt với số bước trung bình (20-30 bước) và hoạt động đáng tin cậy trên tất cả các loại mô hình.

2. Euler (Nhanh Nhất - Chất Lượng Tốt):

Euler sampler cung cấp tỷ lệ chất lượng trên tốc độ xuất sắc. Đây là lựa chọn hàng đầu cho thử nghiệm, kiểm tra và các quy trình làm việc nơi thời gian tạo ảnh quan trọng.

3. Euler A (Biến Đổi Sáng Tạo):

Euler A (Ancestral) giới thiệu tính ngẫu nhiên được kiểm soát vào thuật toán Euler. Nó tạo ra các biến thể sáng tạo ngay cả với seed giống hệt nhau, hoàn hảo cho việc khám phá các cách diễn giải khác nhau của lời nhắc (prompts).

4. DPM++ SDE Karras (Chất Lượng Tối Đa):

DPM++ SDE Karras cung cấp đầu ra chất lượng tốt nhất tuyệt đối với cái giá là thời gian tạo ảnh. Sử dụng điều này cho các render cuối cùng, công việc khách hàng và các tình huống khi chất lượng tối đa biện minh cho đầu tư thời gian.

5. Heun (Biến Dạng Thấp):

Heun xuất sắc trong các quy trình làm việc image-to-image nơi việc bảo toàn đặc điểm hình ảnh nguồn quan trọng. Nó giới thiệu biến dạng tối thiểu trong khi áp dụng các thay đổi phong cách.

Hướng Dẫn Lựa Chọn Nhanh:

Hiểu Về Ancestral Samplers - Khi Nào Tính Ngẫu Nhiên Hữu Ích

Samplers có "A" hoặc "ancestral" trong tên hoạt động khác biệt căn bản so với samplers xác định. Hiểu sự phân biệt này giúp bạn tận dụng chúng một cách hiệu quả.

Điều Gì Làm Cho Samplers Là Ancestral: Ancestral samplers giới thiệu nhiễu được kiểm soát ở mỗi bước, tạo ra một yếu tố ngẫu nhiên (stochastic) trong quá trình khử nhiễu. Điều này ngăn chặn sự hội tụ - sampler tiếp tục phát triển hình ảnh với các bước bổ sung thay vì ổn định.

Đặc Điểm Của Ancestral Samplers:

Khi Nào Sử Dụng Ancestral Samplers: Sử dụng ancestral samplers khi khám phá các biến thể sáng tạo của một lời nhắc, khi bạn muốn nhiều cách diễn giải khác nhau thay vì tinh chỉnh một cách, cho công việc nghệ thuật nơi tính không thể đoán trước được kiểm soát tăng thêm giá trị, hoặc khi bạn bị mắc kẹt và cần các biến thể mới.

Khi Nào Tránh Ancestral Samplers: Tránh ancestral samplers cho các quy trình làm việc yêu cầu tái tạo chính xác, khi bạn cần tính nhất quán hàng loạt, cho công việc khách hàng với yêu cầu cụ thể, hoặc khi bạn đã tìm thấy một kết quả hoàn hảo và muốn tinh chỉnh nó hơn nữa.

Ancestral Samplers Phổ Biến:

Kiểm Soát Tính Ngẫu Nhiên: Thay đổi seed với ancestral samplers tạo ra kết quả khác biệt đáng kể so với samplers xác định. Những thay đổi seed nhỏ tạo ra biến thể đáng kể.

Đặc điểm này làm cho ancestral samplers xuất sắc cho việc tạo ra đầu ra đa dạng từ một lời nhắc duy nhất.

Hành Vi Số Bước: Với samplers xác định, 30 bước tạo ra một phiên bản tinh chỉnh hơn của kết quả 20 bước. Với ancestral samplers, 30 bước có thể tạo ra một bố cục hoàn toàn khác so với 20 bước.

Hành vi không hội tụ này đòi hỏi các phương pháp quy trình làm việc khác nhau để tối ưu hóa.

Samplers Tối Ưu Hóa GPU - Liệu Chúng Có Thực Sự Giúp Ích?

ComfyUI bao gồm các biến thể sampler cụ thể cho GPU như DPM++ SDE GPU và DPM++ 2M SDE GPU. Hiểu khi nào các biến thể này cung cấp lợi ích thực sự giúp bạn tối ưu hóa quy trình làm việc một cách hiệu quả.

Tối Ưu Hóa GPU Có Nghĩa Là Gì: Samplers tối ưu hóa GPU tái cấu trúc các phép tính sampling để tận dụng khả năng xử lý song song của GPU hiệu quả hơn. Chúng chuyển các mô hình tính toán để tối đa hóa việc sử dụng GPU.

Lợi Ích Hiệu Suất:

Khi Nào Các Biến Thể GPU Giúp Ích: Samplers tối ưu hóa GPU cung cấp lợi ích có ý nghĩa trên GPU cao cấp (RTX 3080+) với VRAM dồi dào, khi tạo ở độ phân giải cao (1024px+), và cho các quy trình làm việc sử dụng các bố cục đa mô hình phức tạp.

Khi Nào Các Biến Thể GPU Không Quan Trọng: Trên GPU ngân sách (GTX 1660, RTX 3060), sự khác biệt hiệu suất là tối thiểu. Ở độ phân giải thấp (512x512), chi phí phụ loại bỏ lợi ích. Khi VRAM bị hạn chế, các biến thể tiêu chuẩn thực sự có thể hoạt động tốt hơn bằng cách sử dụng ít bộ nhớ hơn một chút.

Cân Nhắc Về VRAM: Samplers tối ưu hóa GPU đánh đổi sử dụng VRAM hơi cao hơn để đạt được tốc độ. Trên các hệ thống gần giới hạn VRAM, sự đánh đổi này có thể gây ra lỗi hết bộ nhớ.

Kiểm tra cả biến thể tiêu chuẩn và GPU trên phần cứng cụ thể của bạn để xác định biến thể nào hoạt động tốt hơn.

Khuyến Nghị Thực Tế:

Tối Ưu Hóa Tốc Độ Thay Thế: Nếu tốc độ tạo ảnh làm bạn lo lắng, chuyển từ DPM++ SDE sang Euler cung cấp tăng tốc lớn hơn nhiều (2-3x) so với các biến thể tối ưu hóa GPU (15-25%) với chi phí chất lượng khiêm tốn.

Tập trung vào lựa chọn thuật toán sampler trước khi lo lắng về các biến thể GPU.

Cài Đặt Sampler Cho Các Quy Trình Làm Việc Khác Nhau

Các quy trình làm việc sáng tạo khác nhau hưởng lợi từ các lựa chọn sampler cụ thể. Dưới đây là hướng dẫn thực tế cho các trường hợp sử dụng phổ biến.

Tạo Ảnh Từ Văn Bản (Text-to-Image):

Quy Trình Làm Việc Image-to-Image:

Inpainting và Outpainting: DPM++ 2M Karras cung cấp kết quả xuất sắc cho công việc inpainting - cân bằng chất lượng với thời gian tạo ảnh hợp lý. Sử dụng 25-30 bước để pha trộn liền mạch.

Euler A hoạt động tốt cho outpainting sáng tạo nơi bạn muốn các phần mở rộng đa dạng thay vì tiếp tục dự đoán được.

Quy Trình Làm Việc ControlNet: Điều kiện ControlNet giảm tác động của sampler đối với bố cục. Euler ở 15-20 bước thường tạo ra kết quả tương đương với DPM++ 2M ở 25-30 bước khi có điều kiện ControlNet mạnh.

Ưu tiên tốc độ với các quy trình làm việc ControlNet vì kiểm soát bố cục đến từ điều kiện hơn là chất lượng sampling.

Tạo Ảnh Hàng Loạt (Batch Generation):

Tạo Khung Hình Video: Quy trình làm việc video yêu cầu tính nhất quán qua các khung hình. Sử dụng samplers xác định (Euler, DPM++ 2M) độc quyền - ancestral samplers tạo ra sự không nhất quán giữa các khung hình.

Euler ở 20 bước cung cấp sự cân bằng tốc độ-chất lượng tốt cho tạo đa khung hình.

Tối Ưu Hóa VRAM Thấp: Trên các hệ thống VRAM hạn chế, Euler sử dụng ít bộ nhớ hơn đáng kể so với các biến thể DPM++. Đây là lựa chọn hàng đầu cho GPU 4-6GB.

Xem hướng dẫn sinh tồn VRAM thấp hoàn chỉnh của chúng tôi để biết các kỹ thuật tối ưu hóa toàn diện.

Những Sai Lầm Phổ Biến Về Sampler Và Cách Khắc Phục

Ngay cả người dùng có kinh nghiệm cũng mắc lỗi cấu hình sampler. Dưới đây là những sai lầm phổ biến nhất và giải pháp của chúng.

Sai Lầm 1 - Sử Dụng Quá Nhiều Bước:

Chạy Euler ở 50 bước không cải thiện chất lượng so với 20 bước - nó chỉ lãng phí thời gian. Phù hợp số bước với đặc điểm hội tụ của sampler.

Sai Lầm 2 - Sampler Sai Cho Loại Quy Trình Làm Việc: Sử dụng Euler A (không hội tụ) cho các quy trình làm việc yêu cầu tái tạo chính xác tạo ra sự thất vọng. Samplers xác định là thiết yếu cho kết quả có thể tái tạo.

Ngược lại, sử dụng DPM++ 2M cho khám phá sáng tạo bỏ lỡ cơ hội mà ancestral samplers cung cấp.

Sai Lầm 3 - Bỏ Qua Sự Đánh Đổi Tốc Độ-Chất Lượng: Mù quáng sử dụng DPM++ SDE Karras cho tất cả quy trình làm việc lãng phí thời gian. Quy trình làm việc lặp lại nhanh hưởng lợi to lớn từ việc chuyển sang Euler.

Dành samplers cao cấp cho các render cuối cùng nơi chất lượng biện minh cho đầu tư thời gian.

Sai Lầm 4 - Không Kiểm Tra Trên Phần Cứng Của Bạn:

Sai Lầm 5 - Sao Chép Cài Đặt Một Cách Mù Quáng: Quy trình làm việc được chia sẻ trực tuyến có thể sử dụng các samplers kỳ lạ không cần thiết cho kết quả thực tế. Các samplers cốt lõi (Euler, DPM++ 2M) thường tạo ra kết quả giống hệt nhau với hiệu suất tốt hơn.

Kiểm tra các lựa chọn sampler đơn giản hóa trước khi giả định các cấu hình phức tạp là bắt buộc.

Danh Sách Kiểm Tra Khắc Phục Sự Cố: Nếu kết quả trông sai, hãy thử chuyển sang DPM++ 2M Karras ở 25 bước - cấu hình đã biết tốt này giúp cô lập liệu lựa chọn sampler có gây ra vấn đề hay không. Để được trợ giúp khắc phục sự cố thêm, xem hướng dẫn khắc phục sự cố hộp đỏ ComfyUI của chúng tôi.

So sánh đầu ra cạnh nhau thay vì tin tưởng vào ký ức về sự khác biệt chất lượng.

Kỹ Thuật Sampler Nâng Cao Và Tối Ưu Hóa

Ngoài lựa chọn cơ bản, các kỹ thuật nâng cao tận dụng samplers cho các mục tiêu tối ưu hóa cụ thể.

Quy Trình Làm Việc Sampler Hai Giai Đoạn: Sử dụng sampler Euler nhanh cho tạo ảnh ban đầu ở độ phân giải thấp, sau đó tinh chỉnh với DPM++ SDE Karras trong quá trình upscaling. Điều này cân bằng tốc độ cho lặp lại với chất lượng cho đầu ra cuối cùng.

Chuyển Đổi Sampler Giữa Quá Trình Tạo: Các quy trình làm việc nâng cao có thể chuyển đổi samplers giữa chừng quá trình tạo - sampler nhanh cho bố cục ban đầu (10 bước đầu tiên), sampler chất lượng cho tinh chỉnh (15 bước cuối cùng).

Kỹ thuật này yêu cầu các nút ComfyUI tùy chỉnh nhưng có thể tối ưu hóa sự đánh đổi chất lượng-thời gian.

Tương Tác Độ Mạnh Khử Nhiễu:

Tối Ưu Hóa Cụ Thể Theo Độ Phân Giải:

Cân Nhắc Cụ Thể Theo Mô Hình: Một số mô hình tinh chỉnh có samplers ưa thích được đề cập trong tài liệu của chúng. Các mô hình SDXL thường hoạt động tốt với tất cả các samplers tiêu chuẩn. Các mô hình anime đôi khi cho thấy sở thích sampler - kiểm tra cả biến thể Euler và DPM++.

Quy Trình Làm Việc So Sánh Hàng Loạt: Tạo các quy trình làm việc tạo ra các lời nhắc giống hệt nhau với nhiều samplers đồng thời. Việc kiểm tra thực nghiệm này tiết lộ samplers nào hoạt động tốt nhất cho các lời nhắc và mô hình cụ thể của bạn. Tìm hiểu thêm về kỹ thuật so sánh hàng loạt ComfyUI.

Ngừng đoán và bắt đầu đo lường sự khác biệt chất lượng thực tế.

Kết Luận - Lựa Chọn Sampler Được Đơn Giản Hóa

Samplers có vẻ quá sức ban đầu, nhưng hướng dẫn thực tế là đơn giản. Sử dụng DPM++ 2M Karras cho công việc chất lượng, Euler cho tốc độ và lặp lại, Euler A cho khám phá sáng tạo, DPM++ SDE Karras khi chất lượng quan trọng hơn mọi thứ, và Heun cho các quy trình làm việc image-to-image.

Quy Tắc 80/20: DPM++ 2M Karras xử lý 80% các trường hợp sử dụng một cách xuất sắc. Học một sampler này kỹ lưỡng trước khi lo lắng về các lựa chọn thay thế kỳ lạ.

Điều Gì Thực Sự Quan Trọng Hơn: Chất lượng lời nhắc và bố cục ảnh hưởng đến đầu ra nhiều hơn lựa chọn sampler. Dành thời gian tinh chỉnh lời nhắc tạo ra cải thiện lớn hơn so với việc kiểm tra mọi biến thể sampler.

Khi Nào Nên Thử Nghiệm: Nếu bạn đang chạm đến giới hạn chất lượng với DPM++ 2M Karras ở 30 bước, việc thử DPM++ SDE Karras cung cấp một biến số có ý nghĩa để điều chỉnh. Ngoài ra, bạn có khả năng đang chạm đến giới hạn khả năng của mô hình thay vì các ràng buộc của sampler.

Các Nền Tảng Thay Thế: Đối với người dùng muốn kết quả xuất sắc mà không cần tối ưu hóa kỹ thuật, các nền tảng như Apatero.com tự động chọn samplers tối ưu dựa trên yêu cầu quy trình làm việc.

Khuyến Nghị Cuối Cùng: Đặt DPM++ 2M Karras ở 25 bước làm mặc định của bạn. Sử dụng Euler ở 15-20 bước cho kiểm tra nhanh. Chuyển sang DPM++ SDE Karras cho các render chất lượng cuối cùng. Mọi thứ khác là thử nghiệm tùy chọn.

Tầm nhìn sáng tạo của bạn quan trọng vô hạn nhiều hơn so với việc bạn chọn sampler nào. Nắm vững những điều cơ bản, sử dụng các mặc định đã được chứng minh và tập trung năng lượng của bạn vào điều làm cho tác phẩm của bạn trở nên độc đáo.

Sampler hoàn hảo sẽ không cứu được một hình ảnh được bố cục kém, nhưng một bố cục mạnh tỏa sáng bất kể phương pháp sampling.