SD-Web UI是来自B站的秋葉aaaki大佬制作的一款AI绘画启动器。

非常开心又进入学习时间，今天来学习关于图像大小、数量、CFG、种子等参数设置。

英版原文：https://stable-diffusion-art.com/automatic1111//automatic1111/

本文相关参数截图：

一、宽度和高度

不用解释所有人都明白，就是设置图片的大小。但需要注意一点，就是同样比例的图片精度不等于放大后为同样比例的图片精度。

比如，原本尺寸为1024*1024的图片精度不如512*512经过放大算法放大至1024*1024的图片精度，这是因为“改善总是比创造更容易的”，1024*1024会和原来一样生成瑕疵，但重绘是将这些瑕疵渐渐减少。

二、总批次数&单批数量

总批次数：总批次数为n，显卡出n次图，每次出一张。

单批数量：单批数量为n，显卡出一次图，一次出n张。

总之，显卡一般的电脑绘画时改总批次数。

三、 CFG

Classifier Free Guidance scale（分类器自由指导比例）是一个参数，用于控制模型应尊重你的提示的程度。如果CFG值太低，稳定扩散将忽略你的提示。太高时图像的颜色会饱和。

1  –大多忽略你的提示。
3  –更有创意。
7  –遵循提示和自由之间的良好平衡。
15 –更加遵守提示，图片的对比度和饱和度增加。
30 –严格按照提示操作，但图像的颜色会过饱和。

这是在控制其他参数的情况下，不同CFG的结果：

图3-1 不同CFG下的结果

至于CFG的系数选择，其实不同的采样方法对应着不同最佳的CFG数值，而且随着迭代步数的增加，细节增加后的高位CFG数值也会有所变化。

CFG在4-10之间比较适合，最佳的还是建议将迭代步数、采样方法结合起来看。

四、 种子与变异种子

种子：用于在潜在空间中生成初始随机张量的种子值。实际上，它控制图像的内容。生成的每个图像都有自己的种子值。

如果设置为-1，将使用随机种子值；如果设置为一个固定的种子值（比如用那个绿色的回收图标定为之前的图片样式），可以增加或替换关键词达到在图片上增加或替换的效果。

过强的关键词也会导致构图的改变，更推荐蒙版重绘进行修改。

变异随机种子：简单来说就是在原有的种子图上，新加入一个用其他种子值的图，最后生成两种图片的混合。其中“变异强度”指种子与变异种子之间的选择程度（权重），将其设置为0使用种子值。将其设置为1使用变异种子值。

变异强度0到1之间变化的简单例子：

    图4-1 变异随机种子的应用（基于不同变异强度）

需要注意：在同一个种子值下，图片的内容会随着生成的长度和宽度的改变而改变，所以，要获得__清晰的原图_，还是建议在__后期__处理中采用__放大算法__。_

从宽度和高度中调整种子：就是调整变异种子增加后生成后的图片大小。

写在最后

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