解锁 ComfyUI 内置 SA-Solver：低步数下 eta=1.7 比 Euler 质感更好
YakovSava · reddit · 2026-10-21
作者针对低步数（8-14 步）生成 Flux、SD3、Anima 等扩散/流匹配模型的常见两难：Euler 宏观解剖好但表面蜡感，ancestral 采样器纹理好但解剖漂移。
解法是 ComfyUI 内置却未暴露参数的 sasolver（Xue et al., NeurIPS 2023）：在 drift 上跑 Adams 预测-校正器、扩散项分离，每步恰好 1 NFE。但 ComfyUI 把随机强度 eta 硬编码为 1.0、限制在 20%-80% 的窗口内，无任何设置项。
作者与合著者发布了 Adaptive Step Samplers 项目，实测发现 eta=1.7 在 10 步时优于 Euler，并记录了无效的尝试。项目仅依赖 PyTorch、NumPy、SafeTensors，无额外依赖。
所属事件:ComfyUI 内置 SA-Solver 低步数采样效果超越 Euler(2 条相关)→
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