解决方案：优化CFG技术和参数调整
要提升Stable Diffusion模型的文本匹配度，CFG-Zero-star主要通过以下方法实现：
- 启用CFG-Zero-star优化：在demo.py中设置
use_cfg_zero_star = True，该功能会改进分类器自由引导策略，增强生成内容与提示词的相关性 - 调整引导强度Modifikation
guidance_scale参数（默认4.0，范围1-20），值越高文本控制越严格，但过高可能导致图像质量下降 - 增加推理步数：通过提升
num_inference_steps值（默认28）让模型有更多迭代优化时间 - 使用高质量基础模型：建议采用Stable Diffusion 3或SD3.5等经过优化的模型，可从Hugging Face下载
实际操作步骤：1) 配置虚拟环境和项目依赖 2) 在提示词中使用明确、具体的描述 3) 先用默认参数测试，再逐步调整guidance_scale 4) 对比启用/禁用CFG-Zero-star的效果差异
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCFG-Zero-star: ein Open-Source-Tool zur Verbesserung der Qualität der Bild- und VideoerzeugungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何利用CFG-Zero-star提升Stable Diffusion模型生成图像的文本匹配度？
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