[ComfyUI] 【AI】ksampler采样器解析：核心参数与功能详解

在 ComfyUI 的图像生成过程中，ksampler 作为采样器（Sampler）节点扮演着至关重要的角色。通过正确配置 ksampler，用户可以更加精确地控制图像的生成过程，获得更符合期望的效果。本文将详细解析 ksampler 中的一些关键参数，包括 seed种子数、scheduler、steps 等，帮助你理解它们的作用并优化生成效果。

1. Seed种子数的作用

Seed（种子数）是随机数生成的起点，直接影响图像生成的随机性。在图像生成模型中，随机噪点图（也就是噪声图）是生成图像的基础，而这个噪点图的生成过程是通过随机数来控制的。

• 作用：通过设置特定的 seed，可以确保相同的输入条件下每次生成的图像保持一致。即如果你想要生成相同的图像，必须使用相同的种子数。
• 常见用途：设置不同的 seed 值可以探索不同的图像结果。通过固定种子，你可以进行对比实验，观察参数调整对结果的影响。

2. Scheduler的作用（迭代控制器）