Miércoles 21 de octubre de 2026 ·
SA-Solver en ComfyUI: la estocástica supera al paso adaptativo en generación de imágenes
Los autores analizan los métodos de muestreo de modelos de difusión en ComfyUI y proponen estimar el error local en métodos multipaso sin coste adicional de evaluaciones. Comparan el paso adaptativo con el enfoque estocástico de SA-Solver, que da buena geometría pero tiene parámetros fijos en la implementación. Según sus experimentos, el paso adaptativo fracasa con CFG alto y la versión estocástica da mejores resultados.
Qué significa
Quien genera imágenes con ComfyUI puede entender mejor por qué algunos muestreadores funcionan mejor con ajustes altos de CFG. Los resultados sugieren que la variante estocástica es la opción más prometedora en ese escenario.
Fuentes originales
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- Habr Machine Learning (RU)Leer la noticia completa en Habr Machine Learning (RU)
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