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- 模型存放位置：modelscheckpoints
CLIP (Prompt) 输入提示词
- 正向提示词 - 反向提示词 ## Empty Latent Image - 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 ## Save Image
以上就是出一张图的基本操作流程，后面是案例实践
