🚀 调整参数详解：探索生成艺术的魔法棒 🎨

在探索创意世界时，理解并掌握生成式艺术模型的参数至关重要。就像艺术家手中的画笔，每个参数都是你创作图像的工具。让我们一起深入解析这些关键参数，让你的图像创作更加得心应手！✨

基础参数介绍:

• Prompt（提示词）: 📝 描述你的愿景，清晰明了，引导模型创作出你所想象的画面。比如：“一只可爱的小猫坐在窗台上。”
• Negative Prompt（反向提示词）: 🛑 避免负面元素，如“不要有云”或“不包含阴影”。双重指令能帮助模型聚焦于你想要呈现的核心。
• **Sampling Steps（采样步数）:** 🧬 控制生成过程的精度，步数越多，细节越丰富，但耗时也更长。推荐30-50步之间，除非特别追求细节。
• Sampling method（采样器）: 🎭 选择Euler（简单）、Euler a（细腻）、DDIM（高效但需要更多步数）等，Euler a适合新手，而DDIM适合快速迭代。
• Batch count/n_iter: 📈 指定每次生成的图像组数，影响性能和内存消耗。通常保持1，除非你的硬件支持。
• Batch size: 📈 同时生成的图像数量，增加性能但需更多VRAM。保持较小值（如1）以避免资源紧张。
• CFG Scale（无分类指导规模）: 📈 调整图像与提示的契合度，提高则图像更贴近提示，可能牺牲部分质量。可通过增加采样步数平衡。
• Width & Height: 📐 图像尺寸，保持8的倍数，过小或过大都会影响质量。
• Seed（随机种子）: 🗝️ 保持不变可生成一致的结果，选择之前成功的种子有助于重复良好效果。

迭代采样步数:

• 更多迭代步数提升细节和锐化，但时间成本上升。实际操作中，30步与50步差异微乎其微，过多可能反而效果减弱。
• 调整降噪强度时，步数需求不同，通常弱降噪需要较少迭代。

采样器选择:

• Euler: 简单易用，适合初学者。
• Euler a: 创造力强，步数控制得当可实现多样化。
• DDIM: 效率低但收敛快，适合精细调整或重绘。
• LMS/PLMS: 精确度提升，适合处理模型复杂性。
• DPM2: 提升DDIM效率，但调试提示词时效果一般。

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