图像质量提升方案
针对FLUX等图像模型，可通过以下方法优化输出：
- parameterization：增加num_inference_steps(建议30-50)、使用更高分辨率(1024×1024)
- prompt优化：添加风格关键词(如”4K细节”)和负面提示
- Model Selection：尝试不同版本的FLUX模型(checkpoint)
典型高质量配置::
image = pipe(
prompt="高清摄影作品，(最佳画质)，(大师级光影)",
negative_prompt="模糊，低清，畸变",
width=1024,
num_inference_steps=50,
guidance_scale=7.5
)
Caveats:
- 高质量设置会增加20-30%生成时间
- 显存占用与分辨率平方成正比
- 部分LoRA模型可能引入风格偏差
This answer comes from the articleDiffSynth-Engine: Open Source Engine for Low-Existing Deployments of FLUX, Wan 2.1The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化DiffSynth-Engine生成的图像质量？
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