解锁 ComfyUI SA-Solver：eta=1.7 十步采样击败 Euler
YakovSava · reddit · 2026-10-21
作者与 Yehor Yuzvynsky 合作发布了 Adaptive Step Samplers（GitHub 开源，仅依赖 PyTorch/NumPy/SafeTensors），解锁了 ComfyUI 内置但被硬编码限制的 sasolver（Xue et al., NeurIPS 2023）。要点：
- 低步数（8–14 步）生成图像时的老困境：Euler 宏观解剖好但表面蜡质感，ancestral 采样器纹理好但解剖漂移
- sasolver 在 drift 上跑 Adams 预测-校正器、扩散项独立处理，每步恰好 1 NFE，成本很低
- ComfyUI 把随机强度 eta 硬编码为 1.0 且固定在 20%–80% 窗口内，无法调节
- 作者的实验结论：随机强度 eta=1.7 在 10 步下优于 Euler，并说明了哪些尝试没有奏效
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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