生成参数

本页解释对新手最重要的生成设置。简短版：

• 提示词 告诉模型你想看到什么。
• 反向提示词 告诉模型你想避免什么。
• 采样器 决定模型 如何 从噪声走向图片。
• 步数 决定这个过程 持续多久。
• CFG 决定模型 多强烈地 遵循你的提示词。
• 去噪强度 决定 img2img 中输入图片可以 改变多少。
• 种子 决定使用哪个随机起始噪声。

不需要一次调整所有参数。从熟悉的模型开始，保持大多数设置在默认值附近，一次只改一个参数。

同样重要的是：没有适用于所有模型的最佳参数组合。不同的模型因训练和合并方式不同，可能偏好不同的采样器、步数和 CFG 范围。

TIP

CLIP 缓存：Local Dream 将文本编码器的输出持久化到磁盘，任何你之前编码过的提示词在之后任意时刻都会被复用 —— 不只是紧邻的上一次。缓存按模型分别保存，因为每个模型的文本编码器不同；清除某个模型的缓存不会影响其它模型。可以随时在 设置 → 文件管理器 中清除缓存。

命中缓存时节省的时间（SDXL 工作流参考值）：

• 跳过 CLIP 前向计算，约 1 秒。
• 在 低内存模式 下，还会跳过 CLIP 模型的加载与卸载，约 4 秒。

限制：包含 Textual Inversion 嵌入的提示词既不会读取也不会写入缓存 —— 对它们而言文本编码器每次都会运行。

推荐起始值

• 提示词：简短具体
• 反向提示词：只添加几个明显需要避免的问题
• 采样器：DPM++ 2M（Karras 开关默认关闭即可）
• 步数：20-30
• CFG：5-8
• 去噪强度：img2img 使用 0.75-0.85
• 种子：任意值，满意后保持不变以便迭代

这些是 安全的起始值，不是硬性规则。如果模型的官方发布页面给出了示例设置，以那些为准。

采样器

可选项：

• DPM++ 2M — 大多数用户的最佳默认选择，效果均衡稳定
• DPM++ 2M SDE — DPM++ 2M 的随机（SDE）变体，每步会注入少量噪声，纹理通常更丰富
• Euler A — 经典的 ancestral 采样器，风格更自由，可能产生更有活力的纹理
• Euler — 确定性（非 ancestral）的 Euler，比 Euler A 更稳定可控
• LCM — 适用于极低步数的快速生成，通常搭配 4-8 步使用

采样器旁边有一个独立的 Karras 开关，用于把当前采样器的噪声调度切换为 Karras 曲线。Karras 倾向于在采样末段（低噪声区域）分配更多步数，在 20-30 步左右常常能换来稍微更干净的细节。LCM 之外的所有采样器都支持 Karras 开关。

如果你在参考模型作者推荐的设置，看到类似 DPM++ 2M Karras 这样的写法，就选 DPM++ 2M 并把 Karras 开关打开。

TIP

DPM++ 2M SDE 因为每步都注入新噪声，即使种子相同，结果也会与 DPM++ 2M 不同。想要更可复现的输出请用确定性采样器（DPM++ 2M、Euler）。

步数

范围：1-50

• 建议从 24 开始
• 图片看起来未完成时，尝试增加到 28 或 30
• 使用 LCM 采样器时，使用更低的步数

CFG

范围：1-30

CFG 即无分类器引导。可以理解为 提示词强度。

• 1-4：宽松的提示词遵循
• 5-8：均衡，通常最佳
• 9-14：更强的提示词遵循，注意可能出现伪影
• 15+：通常过度，除非模型特别推荐

TIP

性能提示：在 NPU 路径上，将 CFG 设为 1 会完全跳过无条件 UNet 推理，步长时间大约 减半。这对于支持 CFG 1 的 LCM 蒸馏模型特别有用。

去噪强度

范围：0-1

主要用于 img2img。控制输出可以偏离输入图片多少。

• 0.2-0.4：小修改，轻度风格化
• 0.5-0.7：明显编辑，保持原始结构
• 0.75-0.85：强烈重绘，大致保持构图
• 0.9-1.0：很大变化，构图可能偏移

对于 SD1.5 NPU 高分辨率工作流，0.8 左右是不错的默认值。详见 SD1.5 NPU 高分辨率。

种子

范围：0 到 4294967295

种子是生成的随机起始点。相同的模型、提示词和设置搭配相同的种子有助于复现结果。

详细的跨设备可复现性信息请参阅种子设置。