Reforgeに格納されているSampling method(サプリング方法)のカンタンな一覧

Sampling Methodは、スルーしていましたが、checkPointの説明文を見ると指定されていたりします。
Sampling Methodによって大きく変化するか分からないのと何が良いかは、XYZplomptで実施して試せますが、2025年1月時点でReforgeに61個あるため、試しましたがどれが良いか判断が結構難しいです。

CFGを少なくしたり、特殊な生成用のSampling method等があります。
一応調べて表にしましたが、試すほうが早いです。
ただ、CFGという記載やaやTurboなどは特性があるので覚えていて損はないかと思います。

あと調べても全く意味不明な英文等あるため、1行ぐらいで簡単な説明しています。

ベースとなるSampling method一覧

$$
\begin{array}{|c|c|}\hline
Sampling method & 特徴 \\ \hline
Euler & シンプルで高速、精度は標準レベル \\ \hline
Heun & Eulerの改良版で精度向上のため計算を2回行う \\ \hline
LMS & 過去のステップの結果を利用して精度を向上 \\ \hline
DDIM & 初期の効率的なDiffusionモデルサンプリング手法 \\ \hline
PLMS & DDIMの発展形で速度と精度のバランスが取れている \\ \hline
DPM & Stable Diffusion向けに導入されたサンプラー、精度が高いが処理時間が長い \\ \hline
DPM2 & DPMの精度を向上させたもの、処理時間が長い \\ \hline
DPM++ & DPMの改良版で、短いステップ数で高精度な結果を得られる \\ \hline
DPM++ SDE & 確率微分方程式を用いるDPM++の派生型 \\ \hline
DDPM & 基本的なDiffusionモデル、ステップ数が多い \\ \hline
UniPC & 汎用性が高く速度と精度のバランスが優れた方式  \\ \hline
\end{array}
$$

Sampling methodのベースに追加されている要素の特徴

$$
\begin{array}{|c|c|}\\ \hline
Sampling method & 特徴 \\ \hline
2M & 各ステップでマルチパス処理を行い、鮮明で詳細な画像を生成。高精度な画像生成が必要な場合。処理速度はやや低下。 \\hline
SDE & 確率微分方程式を用い、各ステップでノイズが完全に除去されず、細部に変化が生じる。ランダム性や多様性を持たせたい場合、繊細な画像生成に適用。 \\ \hline
adaptive & ステップごとに動的に処理を調整し、効率的な生成を可能にする。生成効率の向上や特定のシーンでの最適化に利用。 \\ \hline
a (Ancestral) & ステップごとに余計なノイズを引いてから足し、収束せずにランダム性や動的変化を持たせる。多様性を求める生成や、ステップ間での変化を重視したい場合に利用。 \\ \hline
Turbo & 処理速度を大幅に高速化したバリアント。若干の精度低下があるがスピードを優先。高速処理が必要な場合、大量の画像生成に適用。 \\hline
CFG++ & Classifier-Free Guidanceのスケール制御を拡張。プロンプトの影響力を精密に調整可能。細かいプロンプト制御や特定のスタイルへの寄せに利用。 \\ \hline
DY (Dynamic) & ダイナミック制御を追加し、ステップ間のノイズ調整を柔軟に行う。動的な画像生成や、変化を伴う生成が必要な場合に適用。 \\ \hline
Comfy & 処理速度や設定の簡便さを重視。サンプラーの動作を効率化し、使いやすく調整されている。初心者向け、または簡単に使いたい場合に適用。\\ \hline
\end{array}
$$

全Sampling method一覧

$$
\begin{array}{|c|c|}\hline
Sampling method & 特徴 \\ \hline
DPM++2M & 各ステップでマルチパス処理を行い鮮明で詳細な画像を生成 \\ \hline
DPM++SDE & 確率微分方程式を用い高速だが細部に変化が生じる \\ \hline
DPM++2M SDE & DPM++2MとSDEを組み合わせた高速・高品質な手法 \\ \hline
DPM++2M SED Heun & 精度向上のためHeun方式を使用した改良型 \\ \hline
DPM++2S a & ステップごとにノイズを追加して生成に変化を持たせる \\ \hline
DPM++3M SDE & 高速かつ高精度なステップサンプリング \\ \hline
Euler a & ステップごとにノイズを余計に引く「Ancestral」方式 \\ \hline
Euler & シンプルで高速、精度は標準レベル \\ \hline
LMS & 過去のステップの結果を利用して精度を向上 \\ \hline
Heun & Eulerの改良版で精度向上のため計算を2回行う \\ \hline
DPM2 & DPMの精度を向上させたもの、処理時間が長い \\ \hline
DPM2 a & DPM2のAncestral版、変化のある生成が可能 \\ \hline
DPM fast & 速度重視のDPMバリアント、精度は低め \\ \hline
DPM adaptive & ステップに応じて適応的に動作する改良型 \\ \hline
Restart & サンプリングの再開に利用される方式 \\ \hline
Euler Dy & ダイナミックなノイズ制御を持つEulerの派生 \\ \hline
Euler SMEA Dy & ダイナミック制御を持つSMEA方式 \\ \hline
Euler Negative & Eulerを基盤としたネガティブプロンプト用方式 \\ \hline
Euler Negative Dy & Euler Negativeのダイナミック版 \\ \hline
kohaku_LoNyu_Yog & 特定の生成用に最適化された方式 \\ \hline
DDIM & 初期の効率的なDiffusionモデルサンプリング手法 \\ \hline
PLMS & DDIMの発展形で速度と精度のバランスが取れている \\ \hline
UniPC & 汎用性が高く速度と精度のバランスが優れた方式 \\ \hline
LCM & 未定義、特定用途での実験的方式 \\ \hline
Euler CFG++ & CFGスケール制御が可能なEuler派生 \\ \hline
Euler Ancestral CFG++ & Euler CFG++のAncestral版 \\ \hline
DPM++2S Abcestral CFG++ & DPM++2SにAncestralを追加した方式 \\ \hline
DPM++2M CFG++ & CFG制御を備えたDPM++2M派生 \\ \hline
DPM++SDE CFG++ & CFG制御を備えたDPM++SDE派生 \\ \hline
DPM++3M SDE CFG++ & CFG制御を備えたDPM++3M SDE派生 \\ \hline
Euler DY CFG++ & ダイナミック制御を持つEuler CFG++派生 \\ \hline
Euler SMEA DY CFG++ & ダイナミック制御のSMEA方式 \\ \hline
Euler A DY CFG++ & Euler Aのダイナミック版 \\ \hline
DPM++2M DY CFG++ & CFG++を備えたDPM++2Mのダイナミック版 \\ \hline
DPM++3M DY & DPM++3Mのダイナミック版 \\ \hline
DPM++ 3M SDE DY & DPM++3M SDEのダイナミック版 \\ \hline
DDPM & 基本的なDiffusionモデル、ステップ数が多い \\ \hline
HeunPP2 & Heun方式を改良した高精度型 \\ \hline
IPNDM & 確率的推論を用いた新型サンプリング \\ \hline
IPNDM_V & IPNDMのバリエーション \\ \hline
DEIS & 高速かつ精度重視の方式 \\ \hline
RES Solver & 特定の再帰的解法に基づく方式 \\ \hline
ODE (Bosh3) & 微分方程式を用いる方式 \\ \hline
ODE (Fehlberg2) & Fehlberg法に基づくODE方式 \\ \hline
ODE (Adaptive Heun) & Heun法の適応型ODE方式 \\ \hline
ODE (Dopri5) & 高精度なODE方式 \\ \hline
ODE Custom & カスタマイズ可能なODE方式 \\ \hline
Euler A Turbo & 高速化されたEuler A方式 \\ \hline
DPM++ 2M Turbo & 高速化されたDPM++ 2M方式 \\ \hline
DPM++ 2M SDE Turbo & 高速化されたDPM++ 2M SDE方式 \\ |hline
Euler Comfy & 最適化された快適なEuler方式 \\ \hline
Euler A Comfy & Ancestralを加えたEuler Comfy方式 \\ \hline
Heun Comfy & 快適性を重視したHeun方式 \\ \hline
DPM++ 2S Ancestral Comfy & Ancestral特性を持つ快適なDPM++ 2S方式 \\ \hline
DPM++ SDE Comfy & 快適性を重視したDPM++ SDE方式 \\ \hline
DPM++ 2M Comfy & 快適性を重視したDPM++ 2M方式 \\ \hline
DPM++ 2M SDE Comfy & 快適性を重視したDPM++ 2M SDE方式 \\ \hline
DPM++ 3M SDE Comfy & 快適性を重視したDPM++ 3M SDE方式 \\ \hline
DPM++ 2S Ancestral CFG++ Dyn & ダイナミック制御を備えたAncestral CFG++方式 \\ \hline
DPM++ 2S Ancestral CFG++ Intern & 内部処理を改善したAncestral CFG++方式 \\ \hline
\end{array}
$$

Sampling method一覧について

正直どれがいいか全く分かりませんが、試そうと思ったのが、「UniPC」と「Heun」です。
UniPCは、汎用性が高く、Heunは、Eulerの改良型とのことなので、推奨sampling methodでEuler推奨のNoobXLと相性が良いかもしれないので、試したいと思います。