处理参数

处理参数概述

Stable Diffusion Web UI 中的处理参数是控制图像生成过程各个方面的配置值。它们被封装在 StableDiffusionProcessing 类及其派生类中，这些类充当在系统不同组件之间传递生成设置的中心数据结构。

参数处理流程图

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核心处理参数

核心处理参数可以根据其功能和对生成过程的影响分为几类。

基本参数

参数	描述	典型值
`prompt`	描述所需图像的文本提示	文本字符串
`negative_prompt`	描述图像中应避免的内容的文本	文本字符串
`seed`	用于可重复生成的随机种子	整数（-1 表示随机）
`subseed`	用于变化的次级种子	整数（-1 表示随机）
`subseed_strength`	次级种子对结果的影响程度	0.0-1.0
`sampler_name`	使用的采样算法	“Euler a”，“DPM++ 2M Karras”等
`scheduler`	噪声调度类型	“Automatic”，“Karras”等
`steps`	去噪步数	20-50
`cfg_scale`	遵循提示的严格程度	7.0-12.0

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尺寸参数

参数	描述	典型值
`width`	生成图像的像素宽度	512、768 等
`height`	生成图像的像素高度	512、768 等
`batch_size`	每批图像的数量。	1-8
`n_iter`	要生成的批次数。	1+

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高级采样参数

参数	描述	值
`eta`	某些采样器的噪声乘数	0.0-1.0
`s_churn`	Sigma 混乱率	0.0-100.0
`s_tmin`	Sigma tmin 值	0.0-10.0
`s_tmax`	Sigma tmax 值	0.0-999.0
`s_noise`	Sigma 噪声值	0.0-1.0
`s_min_uncond`	用于分类器自由引导的 Sigma	0.0-10.0

这些高级采样参数微调了采样算法的工作方式，并可能极大地影响图像生成的质量和特征。

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参数控制流程

下图说明了在图像生成过程中参数如何在系统间流动

处理参数流程图

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专用参数

高分辨率修复参数

高分辨率修复是一种两阶段生成技术，它首先创建低分辨率图像，然后进行放大和细化。

参数	描述	备注
`enable_hr`	启用高分辨率修复	布尔值
`denoising_strength`	第二阶段添加的噪声强度	0.0-1.0
`hr_scale`	放大比例因子	1.0-4.0
`hr_upscaler`	用于放大的方法	“Latent”，“ESRGAN”等
`hr_second_pass_steps`	第二阶段的采样步数	整型
`hr_resize_x` / `hr_resize_y`	第二阶段的目标分辨率	整型
`hr_checkpoint_name`	第二阶段的可选不同模型	模型名称或“使用相同检查点”
`hr_sampler_name`	第二阶段的可选不同采样器	采样器名称或“使用相同采样器”
`hr_prompt` / `hr_negative_prompt`	第二阶段的可选不同提示	文本字符串

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图像到图像专用参数

这些参数特定于 img2img 模式，该模式用于转换现有图像。

参数	描述	值
`init_images`	用于转换的源图像	图像列表
`resize_mode`	如何处理调整大小	整数（0-3）
`denoising_strength`	改变图像的程度	0.0-1.0
`mask`	用于局部重绘的面罩	图像或 None
`mask_blur`	面罩的模糊半径	整型
`inpainting_fill`	用于遮罩区域的填充方法	整数（0-3）
`inpaint_full_res`	仅在全分辨率下局部重绘遮罩区域	布尔值
`inpaint_full_res_padding`	局部重绘区域周围的填充	整型
`inpainting_mask_invert`	反转面罩	整数（0-1）
`image_cfg_scale`	用于 img2img 的图像 CFG 比例	1.5（默认）

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代码中的参数结构

处理参数主要通过 StableDiffusionProcessing 类层次结构进行管理。

处理类层次结构

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参数工作流程

参数以特定顺序流经系统

参数收集：UI 组件从用户那里收集参数值
处理对象创建:
- 对于 txt2img：txt2img_create_processing() 创建一个 StableDiffusionProcessingTxt2Img 对象
- 对于 img2img：img2img() 创建一个 StableDiffusionProcessingImg2Img 对象
脚本处理:
- scripts.before_process(p) 允许脚本修改参数
- 自定义脚本参数被处理
参数覆盖:
- 应用 override_settings，可能更改模型、VAE 等
处理初始化:
- process_images_inner(p) 准备处理环境
- p.fill_fields_from_opts() 应用共享选项中的默认值
- p.setup_prompts() 处理提示模板和样式
条件设置:
- p.setup_conds() 将提示转换为模型条件
- Token 被编码并为模型处理
采样:
- p.sample() 使用参数来控制采样过程
- 参数会影响步数、噪声水平、引导比例等
后期处理:
- 根据参数处理生成的图像
- 根据配置保存和显示

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参数持久化和传递

参数可以通过多种方式在会话之间保存和加载

PNG 信息：生成的图像包含使用所有参数的元数据
- 用于重建精确的生成设置
- 可通过“发送到 txt2img/img2img”按钮访问
信息文本：参数值被编码在一个文本字符串中
- 格式：prompt [parameters] negative prompt
- 示例：一只猫，细节丰富，4k [步数：30，采样器：Euler a，CFG 比例：7，种子：123456789，尺寸：512x512] 丑陋，模糊
设置覆盖：特定参数可以为生成覆盖
- 适用于批量作业或脚本工作流程
- 通过 override_settings 参数设置
样式：常见的参数组合可以保存为样式
- 使用 {} 语法应用于提示
- 影响正面和负面提示

来源

modules/processing.py704-801
modules/infotext_utils.py（引用但未提供）

常见的参数组合和效果

不同的参数组合会对输出产生巨大影响。以下是一些常见的参数模式：

目标	参数组合
高细节图像	更高的步数（30-50），“DPM++ 2M Karras”采样器
快速草稿	较低的步数（15-20），“Euler a”采样器
创意/艺术性	更高的 CFG（8-12），更多的采样器步数
照片写实	较低的 CFG（5-7），“DDIM”采样器
内存高效	较小的尺寸，批次大小为 1
变化探索	相同的种子，改变 CFG 比例或步数

结论

处理参数构成了 Stable Diffusion Web UI 的核心配置系统，控制着图像生成的方方面面。理解这些参数对于生成期望的结果和解决问题至关重要。

参数系统设计得非常灵活，允许基本使用和合理的默认值，同时为微调提供了高级选项。参数可以通过多种机制保存、共享和重用，包括 PNG 元数据、信息文本字符串和 UI 的预设系统。

为了获得最佳效果，请尝试不同的参数组合，同时记录哪些设置能产生您偏好的输出。