画質向上プログラム
FLUXのような画像モデルの場合、以下の方法で出力を最適化することができる：
- パラメタリゼーションnum_inference_stepsを増やす(30-50を推奨)、解像度を上げる(1024×1024)
- 迅速な最適化スタイルキーワード（例："4K 詳細"）とネガティブアラートの追加
- モデルの選択FLUXモデルのさまざまなバージョンを試す（チェックポイント）
典型的な高品質構成::
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
)
警告だ：
- 高品質設定により、生成時間が20～30%増加
- グラフィック・メモリの使用量は解像度の2乗に比例する
- LoRAモデルによってはスタイル・バイアスが生じる可能性がある。
この答えは記事から得たものである。DiffSynth-Engine：オープンソースエンジン、FLUXの低既存デプロイメント用、Wan 2.1について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DiffSynth-Engine によって生成された画像の品質を最適化する方法は?
