仅供参考，因为创造力不是好坏两个字就能评定的东西。

权重系数。理解力+速度+质量+降噪能力+泛化性=5；

公式为：（对tags的理解力）*0.3+（生成图片的速度）*0.2+（生成图片的质量）*0.25+（生成图片的降噪能力）*0.1+（生成图片的泛化性）*0.15 ；保留小数点后两位。

在AI绘画中，不同的采样器可能在处理不同数量的tags时表现不同。

我假设不同tag的重要性相同，并对每个tag赋予相等的权重。对于每个tag数量范围，使用加权平均数计算每个采样器的分数，其中不同tag组的权重按照其在tags中的数量分配，乘以每个采样器在每个组中的平均分数，并对所有乘积求和得到加权平均分数。需要注意的是，此表格中的分数仅供参考，实际结果可能因输入的prompts和其他因素而有所不同。

比如：Euler a采样器通常适用于低维度空间中的数据，因此在处理较少数量的tags时可能会表现出色。但是，在处理更多数量的tags时，Euler a可能会出现困难，因为它无法很好地捕捉到更复杂的元素和主题。

相比之下，DPM2 a Karras采样器结合了DPM2 a和LMS Karras的优点，并在处理更多数量的tags时可能表现更好。它能够捕捉更多元素并更好地将它们组合在一起，因此在处理更多数量的tags时可能会表现出色。

由于不同采样器算法的不同，很难说某种算法的优劣，毕竟那么多文献挂在网上，很多大学都对他们进行了深入的探索。数理逻辑对不同的领域有着不同的影响程度。

基于这一点，进行了权重评估，仅代表个人意见以及目前《秋葉akkki整合包》以及2023年04月10日的StableDiffusion作为固定参考系。

祝创作愉快。

2023/04/10