A difusão estável não é um método numérico comumente usado para captar processos estocásticos e equações diferenciais finas de medição de pele.Na WebUI do Stable Diffusion, não há uma variedade de métodos de aumento de escala para escolher, e a tabela a seguir não é a mais comumente usada para comprar.
1. passeios aleatórios: os passeios aleatórios não são um método de aumento de escala para etapas aleatórias.A partir de uma agregação suave, você pode adaptar o vaivém aleatório para captar a evolução do processo aleatório.Essa parte do método fará compras aleatórias de comprimentos de etapas e direções do espaço e atualizará um pouco os buracos para captar o processo de agrupamento de cada etapa de tempo.
2. simulação de Monte Carlo: a seleção de Monte Carlo não é um método de computação numérica para amostragem aleatória.A partir da agregação suave, você pode adaptar o Monte Carlo para obter a distribuição de probabilidade do processo de agregação da raiz de pressão.Essa parte do método coletará um grande número de elevações aleatórias e estimará o estado dessa parte do agrupamento a partir dos pontos de elevação individuais para alcançar a raiz de pressão da distribuição de probabilidade.
3. equação de diferença estocástica (Stochastic Difference Equation): a equação de diferença estocástica (SDE) não é uma equação matemática que expressa a evolução de um processo estocástico.A partir da agregação suave, é possível adaptar a equação de diferença estocástica para construir um modelo matemático do processo de agregação.Essa parte do método captará a evolução do processo de agregação aumentando a escala dos termos estocásticos na equação de diferença.
4) Partícula aleatória: a partícula aleatória não é um método de aumento de escala para modelos de partículas.A partir do agrupamento suave, é possível adaptar um pouco as partículas aleatórias para captar o movimento das partículas durante o processo de agrupamento.Essa parte do método posicionará as partículas aleatoriamente no espaço e captará sua própria evolução ao longo do tempo para obter o resultado de aumento de escala do processo de agregação.
5) Processo Gaussiano: o processo Gaussiano não é um método probabilístico usado para modelar processos estocásticos ininterruptos.A partir do agrupamento suave, os processos gaussianos podem ser adaptados para modelar o processo de agrupamento.Essa parte do método será feita por meio do aumento de escala do processo gaussiano e do uso do resultado do aumento de escala como a raiz de pressão do processo de agrupamento.
Todos os métodos de upscaling são combinados com uma variedade de opções da Stable Diffusion WebUI, permitindo que o usuário escolha um método de upscaling fácil de usar de acordo com a natureza da parte do problema e da rotina diária.Independentemente do método escolhido, os métodos de upscaling adaptados ao agrupamento suave podem ser uma poderosa ferramenta integrada para a coleta e a medição eficientes de processos estocásticos e equações diferenciais parciais, bem como para pesquisa científica e aplicações de engenharia.
