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怎样优化DiffSynth-Engine生成的图像质量？

2025-08-28

1.2 K

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：

パラメタリゼーション：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
モデルの選択：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 )

警告だ：

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

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

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