Denoising Probabilistic Models (enhanced) (DPM++) to zaawansowany algorytm próbkowania stosowany w modelach dyfuzyjnych, takich jak Stable Diffusion, w celu szybszego generowania obrazów wysokiej jakości. Dzięki zastosowaniu technik numerycznych rozwiązujących równania różniczkowe, pozwala on na uzyskanie szczegółowych rezultatów przy znacznie mniejszej liczbie kroków niż standardowe metody. Jest ceniony za doskonałą stabilność oraz efektywność, co czyni go jednym z najpopularniejszych samplerów w generatywnej sztucznej inteligencji.
Denoising Probabilistic Models (enhanced) (DPM++)
