Stable Diffusion 3.5 的 FP8 + ComfyUI 调优笔记
Stable Diffusion 3.5 的效果确实不错，但真要跑起来，最先碰到的通常不是'能不能出图'，而是显存和速度。FP8 量化加上 ComfyUI 这套组合，算不上最省心，却很适合想把质量和吞吐都拉起来的人。思路不复杂：先把模型跑稳，再一点点收紧工作流参数。
为什么先看 FP8 镜像
原始模型一般还是 FP16 或 BF16，精度高，代价也高。FP8 量化把参数压到 8 位，目标不是极限压缩，而是在画质基本不掉的前提下，换来更低的显存占用和更快的推理速度。实际体验里，这种收益比'理论上更优雅的方案'更直观。
它带来的变化主要有三点：
- 生成速度更快，单张图的耗时通常能压下来一截。
- 显存压力更小，8GB 左右的卡也更容易把流程跑顺。
- 画质损失通常不明显，至少在常见文生图场景里是这样。
ComfyUI 则是另一半。它把文生图流程拆成节点，麻烦是第一次看会有点乱，优点是后面调参数、复用工作流、插 LoRA 或 ControlNet 都更直接。比起一层层点选，它更像把整个流程摊在桌上，哪里有问题一眼能看出来。
部署和第一次出图
集成镜像的好处就是省掉大部分环境折腾。在云平台或服务器管理页选对应的 Stable-Diffusion-3.5-FP8 镜像，部署完成后直接打开 Web 地址就能进 ComfyUI。
初次进入界面通常比较空，建议先导入一套已经按 SD 3.5 调过的工作流模板。右侧菜单里找到 Load 或 导入工作流，挑名字里带 SD3.5、FP8、Quality 的文件就行。这类模板一般已经把采样器和基础调度参数配好了，至少不会一上来就把画面跑歪。
第一张图可以先按最朴素的方式验证链路：
- 在 CLIP Text Encode (Prompt) 节点里填写提示词，
text放正面提示词，text_2放负面提示词。 - 正面可以先用：
masterpiece, best quality, 1girl, beautiful detailed eyes, in a sunny garden - 负面可以先用：
worst quality, low quality, blurry steps先放在 20-30 之间。cfg_scale建议从 5-8 起步，太高容易把画面拧得太硬。- 点右上角 Queue Prompt，看结果是否正常。
这一步的目的不是出作品，而是确认镜像、模型、工作流都在正常工作。
真正影响画质的几个点
提示词别写成散文
提示词最怕堆得太散。经验上，越像'把想到的词都塞进去'，越容易得到一张什么都有、但重点不清的图。比较稳的写法还是按顺序组织：质量词、主体、细节、风格。
权重可以靠括号控制，() 提高权重，[] 降低权重。比如 (beautiful eyes:1.2)。这类写法不新鲜，但在 ComfyUI 里很好用，尤其是你已经有一个固定模板时，改权重比改整段提示词省事得多。
(masterpiece, best quality, ultra detailed, photorealistic) (a wise old wizard with a long beard) (holding a glowing staff, standing in an ancient library filled with floating books, magical runes in the air) (dramatic lighting, cinematic, volumetric fog)
采样器选对，少走很多弯路
采样器决定了图像从噪声里'长'出来的方式。SD 3.5 对常见采样器的兼容性还可以，但并不是所有组合都一样顺手。
我自己更愿意先试 DPM++ 2M Karras，原因很简单：稳定，速度也不错。Euler a 也常见，色彩会更跳一点，但未必每次都更适合写实风格。调度器先保持默认的 就行，没必要一开始就乱换。
