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• 反向提示词

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• 设置图像大小

KSmapler 采样器设置

• seed
  • 种子：相同的种子值每次都会产生相同的图像集
• CONTROL after generated
  • 控制生存后种子的值，变化还是不变
• steps
  • 步数
• cfg
  • 生成的图像和文本相关性，值和相关性正比
  • 参考： Stable Diffusion 的 CFG Scale 参数 - 蝈蝈俊 - 博客园
• sampler_name
  • 采样算法
  • 参考：彻底搞定ComfyUI中的采样器和调度器 - 技术栈
  • 参考：全面理解Stable Diffusion采样器 - 知乎
    • 在对比了各个采样器在多个维度的表现之后，推荐如下：
      • 如果想要速度快、收敛性好、质量也不错，且想试试新东西的话，最好选择：
        • DPM++ 2M Karras、20-30 步
        • UniPC、20-30 步
      • 如果想要比较好的质量，同时不在意是否收敛的话，可以选择：
        • DPM++ SDE Karras、10-15 步 （注意该采样器比较慢）
        • DDIM、10-15 步
      • 如果想要稳定、可复现的结果，不要用任何带有随机性的采样器，比如祖先采样器
      • 如果想生成一些简单的结果，可以用 Euler 或 Heun。在使用 Heun 时，可以调低一些步数来节省时间。
• scheduler
  • 调度算法
    • normal：
    • karras：
• denoise
  • 初始噪声值

Vae

• 变分自编码器
• 图像编码和解码

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以上就是出一张图的基本操作流程，后面是案例实践