论
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正向提示词决定“画什么”，负向提示词和采样器决定“翻不翻车”。最后 20% 的质量差距，基本都藏在这两项里。
**一、negative prompt 写法：分三类**
别再无脑复制 50 个词的万能负向模板了。按三类组织，按需增删：
1. 质量类：blurry, lowres, jpeg artifacts, out of focus——防糊、防压缩感；
2. 结构类：deformed, bad anatomy, extra fingers, mutated hands——防多手指、防骨骼错乱，画人物时必备；
3. 风格污染类：watermark, text, logo, signature——防水印、防乱入文字，做海报和产品图时关键。
经验：负向词宁少勿多，超过 30 个词后效果会被稀释；先上通用模板，再按场景加补丁（画手就加 hand 相关的，画建筑就加 perspective 相关的）。
**二、采样器对比：没有最强，只有最配**
- Euler a：快、有随机性，适合探索阶段大量出图找方向；
- DPM++ 2M Karras：稳、细节好，是默认首选，多数场景无脑用它；
- DPM++ SDE Karras：质感强但慢，适合最终出图；
- DDIM：确定性强，同一 seed 可复现，适合需要精确对照的实验。
带 ancestral（名字里有 a 的）每步会加噪声：多样性高、收敛慢；不带 a 的收敛快但容易“死板”。新手建议从 DPM++ 2M Karras 起步。
**三、步数与 CFG 的权衡**
- SDXL 类模型 20~30 步是甜点区，超过 40 步收益递减，纯属烧电；
- CFG 常用 5~7：CFG 太高（>10）色彩容易溢出、构图僵硬；CFG 太低（<4）提示词约束力不够；
- 关键经验：步数不够时先加步数，而不是加 CFG——CFG 是“语气强度”，步数是“思考时间”，两件事别混用。
**四、高清修复与负向提示词的配合**
高清修复（hires fix）是最后 20% 里的另一块拼图：先用低分辨率出构图，再放大重绘细节。实战经验：
- 放大算法选 Latent（upscale by 1.5~2.0），重绘幅度（denoise strength）设 0.4~0.6，太高会改构图，太低修不出细节；
- 高清修复阶段换用 DPM++ SDE Karras 这类质感强的采样器，细节收益最明显；
- 负向提示词在修复阶段同样生效，结构类负向词（bad anatomy、extra fingers）建议保留，防止放大时把小瑕疵放大成大翻车；
- 修复前后固定 seed 对比，确认细节提升是真实的而非随机波动。
**实战要点速览**
1. 调参顺序：先定采样器 → 再定步数 → 最后微调 CFG；
2. 对比实验必须固定 seed，否则结论不可信；
3. 负向模板按“通用 + 场景补丁”两层维护，别攒一个巨无霸模板；
4. 最终出图前，用 DPM++ SDE Karras 高步数跑一版，和日常版拼一下细节。
你现在的主力采样器是哪款？CFG 一般设多少？欢迎贴出你的参数组合。
**一、negative prompt 写法：分三类**
别再无脑复制 50 个词的万能负向模板了。按三类组织，按需增删：
1. 质量类：blurry, lowres, jpeg artifacts, out of focus——防糊、防压缩感；
2. 结构类：deformed, bad anatomy, extra fingers, mutated hands——防多手指、防骨骼错乱，画人物时必备；
3. 风格污染类：watermark, text, logo, signature——防水印、防乱入文字，做海报和产品图时关键。
经验：负向词宁少勿多，超过 30 个词后效果会被稀释；先上通用模板，再按场景加补丁（画手就加 hand 相关的，画建筑就加 perspective 相关的）。
**二、采样器对比：没有最强，只有最配**
- Euler a：快、有随机性，适合探索阶段大量出图找方向；
- DPM++ 2M Karras：稳、细节好，是默认首选，多数场景无脑用它；
- DPM++ SDE Karras：质感强但慢，适合最终出图；
- DDIM：确定性强，同一 seed 可复现，适合需要精确对照的实验。
带 ancestral（名字里有 a 的）每步会加噪声：多样性高、收敛慢；不带 a 的收敛快但容易“死板”。新手建议从 DPM++ 2M Karras 起步。
**三、步数与 CFG 的权衡**
- SDXL 类模型 20~30 步是甜点区，超过 40 步收益递减，纯属烧电；
- CFG 常用 5~7：CFG 太高（>10）色彩容易溢出、构图僵硬；CFG 太低（<4）提示词约束力不够；
- 关键经验：步数不够时先加步数，而不是加 CFG——CFG 是“语气强度”，步数是“思考时间”，两件事别混用。
**四、高清修复与负向提示词的配合**
高清修复（hires fix）是最后 20% 里的另一块拼图：先用低分辨率出构图，再放大重绘细节。实战经验：
- 放大算法选 Latent（upscale by 1.5~2.0），重绘幅度（denoise strength）设 0.4~0.6，太高会改构图，太低修不出细节；
- 高清修复阶段换用 DPM++ SDE Karras 这类质感强的采样器，细节收益最明显；
- 负向提示词在修复阶段同样生效，结构类负向词（bad anatomy、extra fingers）建议保留，防止放大时把小瑕疵放大成大翻车；
- 修复前后固定 seed 对比，确认细节提升是真实的而非随机波动。
**实战要点速览**
1. 调参顺序：先定采样器 → 再定步数 → 最后微调 CFG；
2. 对比实验必须固定 seed，否则结论不可信；
3. 负向模板按“通用 + 场景补丁”两层维护，别攒一个巨无霸模板；
4. 最终出图前，用 DPM++ SDE Karras 高步数跑一版，和日常版拼一下细节。
你现在的主力采样器是哪款？CFG 一般设多少？欢迎贴出你的参数组合。