Stable Diffusion 文生图:六个核心参数各自在管什么
基础与参数步数、采样器、CFG、种子、分辨率、批次——出图不可控,八成不是模型不行,而是这六个参数没有对齐。逐个说清它们改变的是哪一件事。
步数、采样器、CFG、种子、分辨率、批次——出图不可控,八成不是模型不行,而是这六个参数没有对齐。逐个说清它们改变的是哪一件事。
四种文件经常被混着叫「模型」,但它们的体积、作用层级、叠加方式完全不同。分不清就会同时挂三个 LoRA 互相打架,或者换了个 VAE 让整张图发灰。
节点式界面看着吓人,其实最小可用工作流只有五个节点。搞清五种连线的语义(MODEL / CLIP / VAE / LATENT / IMAGE),报错信息就不再是天书。
把提示词当成一串关键词堆,结果就是你改一个词、画面全变。分成四层写,每层只负责一件事,调整才有可控性。
CFG 不是「越高越听话」。它调的是条件与无条件预测之间的插值强度,超过某个点,画面会先过饱和再崩细节。负面提示词也不是万能挡板。
重绘幅度不是「改多少」的百分比,它是加噪比例。0.3 和 0.5 的差别不是两倍,而是「保留构图」和「重新构图」的差别。
二十张图能不能训出可用的 LoRA?能,但打标方式和超参比图片数量更关键。过拟合最典型的信号是:任何提示词都出同一个人。
直接把宽度拉到 2048,多半会得到两个头。原因不玄学:模型只在训练分辨率附近见过画面。分段放大才是稳的路子。
采样器的本质是「求解器 + 噪声调度」。祖先采样每步都加噪,所以同种子也出不了同一张;确定性采样才能做严格的参数对比。
一张表从症状倒推原因。黑图和发灰是两件事,畸形多半不是提示词的问题,风格不生效先查触发词再看权重。