ComfyUI Sampler 应该选哪个？2025 完整采样器选择指南

打开 ComfyUI 的 sampler 下拉菜单，你会看到二十多个神秘的选项——Euler、Euler A、DPM++ 2M、DPM++ 2M SDE、DPM++ SDE GPU，列表还在继续。哪个能生成最好的图片？哪个速度最快？这些选择真的重要吗？

Sampler 定义了模型在扩散过程中如何去除噪声，从根本上影响图像质量、生成速度和创作变化。正确的 sampler 选择能将平庸的输出转变为惊艳的结果，而错误的选择则会浪费时间和 GPU 资源。

理解 sampler 选择可以消除猜测，让你在 ComfyUI 工作流程中精确控制质量和速度之间的权衡。

Sampler 的实际作用 - 理解扩散过程

Sampler 是一种算法，它逐步从纯静态噪声中去除噪声，创建连贯的图像。不同的采样算法对这个 denoising 过程采用不同的数学方法，产生不同的质量和速度特性。

Denoising 的挑战： 从随机噪声开始，模型必须在每一步预测和去除噪声。简单粗暴的方法（只应用一次模型）会产生很差的结果。而复杂的采样算法会以递减的噪声级别多次应用模型，逐步优化图像。

采样的工作原理：

Deterministic vs Stochastic： Deterministic sampler 在相同的 seed 和参数下产生完全相同的结果。Stochastic sampler 引入受控的随机性，即使使用相同的 seed 也会生成变化。

Deterministic sampler 允许完美复现。Stochastic sampler 则促进创意探索。

Convergent vs Non-Convergent： Convergent sampler 会稳定在最终结果上——超过某个点后增加更多 step 不会产生变化。Non-convergent（ancestral）sampler 会随着额外的 step 持续演变，永远不会完全收敛。

这个区别对迭代效率和创意工作流程很重要。

为什么存在多个 Sampler： 没有单一的采样算法能完美平衡速度、质量和通用性。不同的 sampler 针对不同的优先级进行优化——有些优先考虑速度，有些最大化质量，还有些支持创意变化。

理解这些权衡可以帮助你为每个工作流程选择正确的工具。

对于想要获得出色结果而不需要技术复杂性的用户，像 Apatero.com 这样的平台会根据你的创作目标和选定的模型自动选择最佳 sampler。

你真正应该使用的 5 个顶级 Sampler

ComfyUI 包含数十个 sampler，但大多数用户只需要了解几个高性能的就够了。以下五个 sampler 涵盖了 95% 的使用场景。

1. DPM++ 2M Karras（最受欢迎 - 注重质量）：

DPM++ 2M Karras 将 DPM++ 2M 采样算法与 Karras noise scheduling 相结合（详见我们的 Karras scheduler 指南）。它在中等 step 数量（20-30 步）下产生卓越的质量，并且可靠地适用于所有模型类型。

2. Euler（最快 - 质量好）：

Euler sampler 提供出色的质量与速度比。它是实验、测试和需要考虑生成时间的工作流程的首选。

3. Euler A（创意变化）：

Euler A（Ancestral）在 Euler 算法中引入了受控的随机性。即使使用相同的 seed，它也会产生创意变化，非常适合探索 prompt 的不同诠释。

4. DPM++ SDE Karras（最高质量）：

DPM++ SDE Karras 以生成时间为代价提供绝对最佳的质量输出。用于最终渲染、客户工作以及最高质量证明时间投资合理的情况。

5. Heun（低失真）：

Heun 在需要保留源图像特征的 image-to-image 工作流程中表现出色。它在应用风格变化时引入的失真最小。

快速选择指南：

理解 Ancestral Sampler - 随机性何时有用

名称中带有"A"或"ancestral"的 sampler 在行为上与 deterministic sampler 有根本不同。理解这种区别可以帮助你有效地利用它们。

Sampler 成为 Ancestral 的原因： Ancestral sampler 在每一步都引入受控噪声，在 denoising 过程中创建 stochastic（随机）元素。这防止了收敛——sampler 会随着额外的 step 继续演变图像，而不是趋于稳定。

Ancestral Sampler 特征：

何时使用 Ancestral Sampler： 在探索 prompt 的创意变化时使用 ancestral sampler，当你想要多种不同的诠释而不是精炼单一结果时，用于受控不可预测性增加价值的艺术作品，或者当你陷入困境需要新鲜变化时。

何时避免 Ancestral Sampler： 对于需要精确复现的工作流程避免使用 ancestral sampler，当你需要批量一致性时，用于有特定要求的客户工作，或者当你找到了完美结果并想要进一步精炼时。

常用 Ancestral Sampler：

控制随机性： 使用 ancestral sampler 改变 seed 会产生与 deterministic sampler 相比戏剧性的不同结果。小的 seed 变化会创造实质性的变化。

这个特性使 ancestral sampler 非常适合从单个 prompt 生成多样化的输出。

Step 数量行为： 对于 deterministic sampler，30 步产生的是 20 步结果的更精细版本。对于 ancestral sampler，30 步可能产生与 20 步完全不同的构图。

这种 non-convergent 行为需要不同的工作流程优化方法。

GPU 优化的 Sampler - 它们真的有用吗？

ComfyUI 包含 GPU 特定的 sampler 变体，如 DPM++ SDE GPU 和 DPM++ 2M SDE GPU。了解这些变体何时提供真正的好处可以帮助你有效地优化工作流程。

GPU 优化的含义： GPU 优化的 sampler 重构采样计算，以更有效地利用 GPU 并行处理能力。它们调整计算模式以最大化 GPU 利用率。

性能优势：

GPU 变体何时有用： GPU 优化的 sampler 在高端 GPU（RTX 3080+）上具有充足的 VRAM 时提供有意义的好处，在高分辨率（1024px+）生成时，以及使用复杂多模型组合的工作流程时。

GPU 变体何时无关紧要： 在预算 GPU（GTX 1660、RTX 3060）上，性能差异很小。在低分辨率（512x512）下，开销消除了好处。当 VRAM 有限时，标准变体实际上可能因为使用略少的内存而表现更好。

VRAM 考虑： GPU 优化的 sampler 用略高的 VRAM 使用换取速度增益。在接近 VRAM 限制的系统上，这种权衡可能导致内存不足错误。

在你的特定硬件上测试标准和 GPU 变体，以确定哪个性能更好。

实用建议：

替代速度优化： 如果生成速度让你担心，从 DPM++ SDE 切换到 Euler 可以以适度的质量代价提供远大于 GPU 优化变体（15-25%）的加速（2-3 倍）。

在担心 GPU 变体之前，专注于 sampler 算法选择。

不同工作流程的 Sampler 设置

不同的创意工作流程受益于特定的 sampler 选择。以下是常见使用场景的实用指导。

Text-to-Image 生成：

Image-to-Image 工作流程：

Inpainting 和 Outpainting： DPM++ 2M Karras 为 inpainting 工作提供出色的结果——平衡质量与合理的生成时间。使用 25-30 步实现无缝融合。

Euler A 适用于创意 outpainting，你想要多样化的扩展而不是可预测的延续。

ControlNet 工作流程： ControlNet conditioning 减少了 sampler 对构图的影响。当存在强 ControlNet conditioning 时，15-20 步的 Euler 通常产生与 25-30 步的 DPM++ 2M 相当的结果。

在 ControlNet 工作流程中优先考虑速度，因为构图控制来自 conditioning 而不是采样质量。

批量生成：

视频帧生成： 视频工作流程需要帧间一致性。专门使用 deterministic sampler（Euler、DPM++ 2M）——ancestral sampler 会造成帧间不一致。

20 步的 Euler 为多帧生成提供良好的速度-质量平衡。

低 VRAM 优化： 在有限 VRAM 系统上，Euler 使用的内存明显少于 DPM++ 变体。它是 4-6GB GPU 的首选。

查看我们的 完整低 VRAM 生存指南获取全面的优化技术。

常见 Sampler 错误及其解决方法

即使是经验丰富的用户也会犯 sampler 配置错误。以下是最常见的错误及其解决方案。

错误 1 - 使用过多 Step：

运行 50 步的 Euler 不会比 20 步提高质量——只是浪费时间。将 step 数量与 sampler 的收敛特性相匹配。

错误 2 - 工作流程类型使用错误的 Sampler： 对需要精确复现的工作流程使用 Euler A（non-convergent）会造成挫败感。Deterministic sampler 对于可复现的结果至关重要。

相反，使用 DPM++ 2M 进行创意探索会错过 ancestral sampler 提供的机会。

错误 3 - 忽略速度-质量权衡： 盲目地对所有工作流程使用 DPM++ SDE Karras 会浪费时间。快速迭代工作流程从切换到 Euler 中获益巨大。

将高端 sampler 留给质量证明时间投资的最终渲染。

错误 4 - 不在你的硬件上测试：

错误 5 - 盲目复制设置： 在线分享的工作流程可能使用对实际结果不必要的奇特 sampler。核心 sampler（Euler、DPM++ 2M）通常以更好的性能产生相同的结果。

在假设需要复杂配置之前测试简化的 sampler 选择。

故障排除清单： 如果结果看起来不对，尝试切换到 25 步的 DPM++ 2M Karras——这个已知良好的配置有助于隔离 sampler 选择是否导致问题。要获得更多故障排除帮助，请参阅我们的 ComfyUI 红框故障排除指南。

并排比较输出，而不是依赖对质量差异的记忆。

高级 Sampler 技术和优化

除了基本选择，高级技术利用 sampler 实现特定的优化目标。

两阶段 Sampler 工作流程： 在低分辨率下使用快速 Euler sampler 进行初始生成，然后在放大期间使用 DPM++ SDE Karras 进行精炼。这在迭代速度和最终输出质量之间取得平衡。

生成中途切换 Sampler： 高级工作流程可以在生成中途切换 sampler——用于初始构图的快速 sampler（前 10 步），用于精炼的质量 sampler（最后 15 步）。

这种技术需要自定义 ComfyUI 节点，但可以优化质量-时间权衡。

Denoising Strength 交互：

分辨率特定优化：

模型特定考虑： 一些微调模型在其文档中提到了首选的 sampler。SDXL 模型通常适用于所有标准 sampler。动漫模型有时显示 sampler 偏好——测试 Euler 和 DPM++ 变体。

批量比较工作流程： 创建同时使用多个 sampler 生成相同 prompt 的工作流程。这种经验测试揭示哪些 sampler 最适合你的特定 prompt 和模型。了解更多关于 ComfyUI 批量比较技术。

停止猜测，开始测量实际的质量差异。

结论 - Sampler 选择简化

Sampler 最初看起来令人不知所措，但实用指导其实很直接。使用 DPM++ 2M Karras 进行质量工作，Euler 用于速度和迭代，Euler A 用于创意探索，DPM++ SDE Karras 当质量高于一切时，以及 Heun 用于 image-to-image 工作流程。

80/20 法则： DPM++ 2M Karras 出色地处理 80% 的使用场景。在担心奇特替代品之前，彻底学习这一个 sampler。

真正更重要的是什么： Prompt 质量和构图对输出的影响远大于 sampler 选择。花时间精炼 prompt 比测试每个 sampler 变体产生更大的改进。

何时进行实验： 如果你在 30 步的 DPM++ 2M Karras 上遇到质量限制，尝试 DPM++ SDE Karras 提供了一个有意义的可调变量。除此之外，你可能遇到的是模型能力限制而不是 sampler 约束。

平台替代方案： 对于想要获得出色结果而不需要技术优化的用户，像 Apatero.com 这样的平台会根据工作流程要求自动选择最佳 sampler。

最终建议： 将 25 步的 DPM++ 2M Karras 设置为你的默认值。使用 15-20 步的 Euler 进行快速测试。切换到 DPM++ SDE Karras 进行最终质量渲染。其他一切都是可选的实验。

你的创意愿景比你选择哪个 sampler 重要无限倍。掌握基础知识，使用经过验证的默认设置，将你的精力集中在使你的作品独特的方面。

完美的 sampler 不会拯救构图糟糕的图像，但强大的构图无论使用什么采样方法都会发光。