如果您在使用Stable Diffusion生成图像时发现画面细节模糊、边缘出现伪影或相同提示词下结果差异过大，则很可能是采样器选择不当所致。以下是针对Euler a与DPM++系列采样器的对比分析及选用方法：
一、理解Euler a的运行机制与适用边界
Euler a是基于欧拉法的祖先采样器，其核心特征是在每个去噪步骤中主动引入可控噪声，从而增强输出多样性与细节丰富度。这种机制使它对半透明区域（如发丝、玻璃、烟雾）具备较强修复能力，但也会导致图像不收敛——即相同seed下多次生成结果存在视觉差异。
1、打开WebUI界面，在“Sampling method”下拉菜单中选择Euler a。
2、将采样步数（Sampling steps）设为15–25，过高步数反而可能放大随机性带来的不稳定。
3、CFG Scale建议调至7–9，以强化提示词约束力，抑制过度发散。
4、启用“Eta noise”参数并设为0.5–1.0，该值越高，每步添加的噪声越强，随机性越明显。
二、DPM++系列采样器的结构差异与典型变体
DPM++是一类基于二阶微分方程的非祖先采样器，不向中间图像注入额外噪声，因此输出具有确定性与高收敛性。不同后缀代表不同优化路径：Karras后缀表示采用Karras提出的噪声调度策略，SDE后缀表示嵌入随机微分方程框架，2M/2S/3M则对应模型阶数与校正强度。
1、在采样器列表中识别带DPM++ 2M Karras或DPM++ SDE Karras字样的选项。
2、DPM++ 2M Karras适用于卡通、插画类风格，推荐步数为20–30；DPM++ SDE Karras更适配写实渲染，步数可降至8–12。
3、关闭“Eta”相关参数（如eta noise、sigma churn），因DPM++系列默认忽略祖先噪声注入逻辑。
4、若出现边缘伪影或局部色块断裂，尝试将CFG Scale下调至5–7，缓解过强语义约束引发的失真。
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