【AI绘画】StableDiffusion-一个小技巧提效10倍

虽说StableDiffusion发布了V3版本，但是一点不影响旧版的使用，每个版本都有其优点与不足。从风格上来说，新版的SwarmUI和旧版的WebUI相似，但从模块划分来看，带有更多官方的理解，对于初学者来说也更加易懂。但毕竟旧版有过往许多参与者智慧的贡献与沉淀，新版还没做到完全的整合，相信很长一段时间WebUI，SwarmUI和ComfyUI都会各有其受众，齐头并进。

今天来介绍一个在旧版本里整合的一个小工具-
XYZ图表。有什么用呢？刚开始用SD，往往会遇到这样的问题：那么多的采样方法，该用哪一个呢？采样步数可以自由设置，别人说20步比较通用，但是设置了20步好像效果也不是很好，有时候设置个30步更好一些，有时候10步反而更符合预期，头都大了，该怎么选择？这个工具就是来解答这些问题。

在WebUI的主页面往下拉，就可以看到一个“脚本”选项框：

选择XYZ图表，英文是XYZ plot，就会出现三个轴的类型标签和值标签：

先从X开始，选择步数，然后在X轴值中填入5,10,20,30,40,50：

这样就可以测试对于当前的预期图像，在当前的模型和采用方法之下，多少步数比较合适。

提示词：

a female character with long, flowing hair that appears to be made of
ethereal, swirling patterns resembling the Northern Lights or Aurora Borealis.
The background is dominated by deep blues and purples, creating a mysterious
and dramatic atmosphere. The character’s face is serene, with pale skin and
striking features. She wears a dark-colored outfit with subtle patterns. The
overall style of the artwork is reminiscent of fantasy or supernatural genres

效果：

可以看出10步开始图片就成形了，从20步开始就只有在细节上有微小的变化。

接着设置Y轴，加上采样方式：

初期可以选几个看起来不太相似的，根据自己机器的性能选择采样个数，这里以10个为例。

效果：

步数与采样方式结合的效果一目了然，为什么20步是普遍推荐的步数，从这张图中也看得出来，20步基本上图片都成形，但是对于一些采样方式比如DPM++3MSDE和LMS，20以下是不足够的，图片成形之后该选哪个，那就见仁见智了。