Stable-Diffusion-v1-5 参数详解：Steps/Guidance Scale/Seed 避坑指南
你是不是也遇到过这种情况：用 Stable Diffusion 生成图片，明明提示词写得不错，但出来的图要么细节模糊，要么颜色诡异，要么干脆和你想的完全不一样？
很多时候，问题就出在几个关键参数上。Steps、Guidance Scale、Seed——这三个参数看起来简单，却是决定你出图质量和稳定性的核心。调好了，AI 是你的神笔马良；调不好，它就成了一个不听话的'灵魂画手'。
今天，我们就来彻底搞懂 Stable Diffusion v1.5 Archive 模型里这三个参数的'脾气秉性'，让你避开那些常见的坑，真正掌控 AI 绘画的魔法。
1. 核心参数：理解 AI 绘画的'控制面板'
在开始调参之前，我们先打个比方。把 Stable Diffusion 想象成一个非常聪明但有点'轴'的画家。
- 提示词 (Prompt)：是你给画家的'需求简报'，告诉他'画什么'。
- Steps (采样步数)：是画家反复修改、打磨这幅画的'次数'。次数太少，画可能很潦草；次数太多，画家可能陷入纠结，甚至画蛇添足。
- Guidance Scale (引导尺度，常称 CFG)：是画家对你'需求简报'的'听话程度'。太听话，他不敢发挥创意，画面可能呆板；太不听话，他就开始天马行空，完全偏离你的要求。
- Seed (随机种子)：是画家开始作画时的'初始灵感和状态'。同一个种子，只要其他条件不变，他就能画出几乎一模一样的画。这就像是给了创作一个固定的'起点'。
理解了这层关系，我们再来逐个拆解。
2. Steps 参数：细节的打磨次数，并非越多越好
Steps 参数控制着扩散模型从纯噪声'演化'成一张清晰图片需要经过多少步。每一步，AI 都会根据你的提示词，对图像进行一轮'去噪'和'修正'。
2.1 Steps 的工作原理
想象一下雕刻一尊石膏像。一开始是一大块粗糙的石膏（纯噪声）。Steps 就是你雕刻的刀数。每刀下去，都更接近你脑海中的形象（提示词）。刀数太少，雕像轮廓模糊，细节全无；刀数恰到好处，雕像精美传神；但如果一直不停地雕，可能会把某些地方雕过头了，反而破坏了整体美感。
2.2 如何设置 Steps？一个黄金区间
对于 Stable Diffusion v1.5 Archive 这类模型，经过大量实践，有一个公认的'甜点'区间：
- 快速草图/测试创意 (Steps: 15-20)：当你只是有个模糊想法，想快速看看 AI 能给出什么构图和色彩时，可以用这个区间。出图速度快，适合大量尝试不同的提示词。
- 高质量出图 (Steps: 20-30)：这是最常用、最推荐的区间。 在这个步数下，模型有足够的时间去细化细节，如毛发、纹理、光影，同时又不至于产生过度平滑或奇怪的伪影。绝大多数情况下，25 步是一个很好的起点。
- 超高细节探索 (Steps: 30-50)：当你需要极其复杂的细节，比如一幅充满精细花纹的插画，或者一张超写实的面部特写时，可以尝试提高步数。但请注意，超过 30 步后，每增加一步带来的细节提升会急剧减少，而生成时间却线性增加。
- 避坑指南：Steps 的常见误区
- 误区一：Steps 越高，图片质量一定越好。 这是最大的坑！超过某个阈值（通常是 50-60 步），模型可能会'过度拟合'，导致画面出现不自然的平滑感、色彩饱和度异常，甚至产生一些诡异的、像水渍或污渍一样的伪影。图片质量反而下降。
- 误区二：所有模型都用一样的 Steps。 不同版本的 SD 模型（如 SD 1.5, SDXL）或不同的采样器（如 Euler a, DPM++ 2M）对 Steps 的敏感度不同。本文针对的是SD v1.5 Archive，上述建议值是基于其常用的采样器（如 Euler a）得出的。
- 实践建议： 从 25 步 开始尝试。如果觉得细节不够，每次增加 5 步，观察变化。当发现增加步数后画面改善不明显，甚至出现怪异纹理时，就说明已经接近或超过最佳步数了。
