.ai

en iyi açık kaynak yapay zeka modelleri

Ara

Adımlar, CFG, örnekleyiciler, zamanlayıcılar ve tohumlar: güvenli varsayılanlarla üretim ayarları açıklandı

Q: Bulanık veya hamur gibi sonuç

Distile olmayan model için çok az adım veya CFG çok düşük. 25-30 adım, CFG aile varsayılanında.

Q: Adım sayısını değiştirince resim tamamen değişiyor

Ata veya SDE örnekleyici. Kararlı iyileştirmeler için Euler veya DPM++ 2M’ye geç.

Konu: Prompt yazımı

Quartermaster tarafından

2025-11-19 tarihinde yayımlandı

Üretim panelindeki her ayarın neyi değiştirdiği, model ailesine göre işe yarayan değerler (SD 1.5, SDXL, Flux, Qwen, Z-Image, Wan), bilinmesi gereken örnekleyiciler, neden distile modellerin sıradan kuralları bozduğu ve tohumların tek seferde bir şeyi değiştirmek için nasıl kullanıldığı.

Genel bakış

Üretim panelinde herkesin oynadığı ama az kişinin anladığı beş sayı var. Adımlar, kaç tane gürültü giderme yinelemesi yapıldığıdır. CFG (veya rehberlik) her yinelemeyi ne kadar güçlü şekilde promptun yönlendirdiğidir. Örnekleyici, modelin gürültü tahminini bir sonraki görüntü durumuna çeviren sayısal yöntemdir; zamanlayıcı ise her adımda ne kadar gürültü kaldırıldığı eğrisidir. Tohum, rastgele başlangıç gürültüsüdür ve sabitlemek diğer değişiklikleri adil şekilde karşılaştırmanı sağlar.

Doğru değerler resimden çok model ailesine bağlıdır.

SD 1.5

SDXL

klasik difüzyon modelleridir, 20-30 adım ve 5-7 arası CFG severler.

Flux dev

rehberlik-distile modeldir: CFG 1’de kalır, ayrı bir rehberlik değeri 3-4 arası yönlendirme yapar. Turbo, Lightning, Schnell, Klein ve

Z-Image Turbo

adım-distile modellerdir: 4-8 adım, CFG 1, daha fazla adım onları kötü yapar. Video modelleri (

Wan 2.2

LTX-2

) kare sayısı ekler ve genellikle iki aşamalı yüksek-gürültü/düşük-gürültü ayrımı vardır. Bu sitedeki her model sayfası örnek resimlerin altında ayarları gösterir; belirli bir model için sayıları en hızlı böyle alırsın.

Aynı sayılar bulutta da geçerlidir:

PirateDiffusion

bunları /steps, /guidance, /sampler ve /seed bayrakları olarak sunar;

BitVector

gelişmiş panelde modelin varsayılanlarıyla gösterir.

Başvuru

Ad	Tür	Ne olduğu
Adımlar	SD 1.5: 20-30 \| SDXL: 25-35 \| Flux dev: 20-28 \| distilled: 4-8	Yakınsama sonrası daha fazla adım zaman ekler, kalite değil. Distile modeller eğitimli sayının üstünde kötüleşir.
CFG ölçeği	SD 1.5: 6-8 \| SDXL: 5-7 \| Flux dev: 1 \| Qwen: 3-4 \| distilled: 1-2	Çok yüksek: yanmış renkler, aşırı keskin kenarlar, tekrarlayan öğeler. Çok düşük: bulanık, promptu görmezden gelir.
Rehberlik (Flux)	3-4 (dev), 2.5 for realism LoRAs	CFG’nin distile edilmiş yerine geçeni. 5’in üstünde plastik Flux görünümü çıkar.
Örnekleyici	Euler, Euler a, DPM++ 2M, DPM++ SDE, UniPC, DEIS, LCM	Euler ve DPM++ 2M deterministiktir ve temiz yakınsar; "a" (ata) ve SDE örnekleyiciler her adımda gürültü ekler ve asla tam yakınsama olmaz, bu çeşitlilik verir ama adım sayısıyla değişir.
Zamanlayıcı	normal/simple, Karras, exponential, sgm_uniform, beta	Gürültü eğrisi. SD 1.5 ve SDXL için Karras; Flux için basit veya beta; Lightning ve bazı video modeller için sgm_uniform.
Tohum	integer	Aynı tohum + aynı ayarlar = aynı makinede aynı resim. -1 veya rastgele her çalıştırmada yeni tohum seçer.
Gürültü giderme	0-1 (img2img, hires-fix)	Girdi resmin ne kadarının değiştirileceği. 1.0 tamamen görmezden gelir; 0.3 neredeyse olduğu gibi bırakır.
Kaydırma (Flux, Wan, Z-Image)	1-8 (model dependent)	Zamanlayıcının adımlarını nerede harcadığını değiştirir; yüksek kaydırma detaydan çok kompozisyona öncelik verir. Model sayfalarında önemli olduğunda listelenir.

Model başına önceden yüklenmiş varsayılanlar

BitVector Prism her modeli test edilmiş adımlar, rehberlik ve örnekleyici ile yükler, böylece ilk resim bile örneklere benzer. Denemek istediğinde gelişmiş paneli aç.

BitVector’ı dene

Adım adım

Model sayfasındaki örnek resimden ayar satırını kopyala; yazarın test ettiği kombinasyondur.
Prompt üzerinde çalışırken tohumu herhangi bir sayıya sabitle, böylece gördüğün her değişiklik prompttan gelir, gürültüden değil.
Adımları model ailesinin varsayılanına ayarla ve bırak; kaliteyi artırmak için adım sayısını artırma.
CFG veya rehberliği aile varsayılanına ayarla. Resim yanmış veya aşırı doygun görünüyorsa bir azalt; promptu görmezden geliyorsa bir artır.
Euler veya DPM++ 2M’yi ailenin zamanlayıcısıyla seç. Tohumlar arasında daha fazla çeşitlilik istersen ata veya SDE örnekleyici dene.
Prompt doğru olunca tohumu rastgeleye geçir ve dört ila sekiz resim üret; en iyi kompozisyonu seç.
Detayları geliştirirken (hires-fix,
inpainting
,
LoRA
ağırlık değişiklikleri) tohumu tekrar kilitle ki resim tanınabilir kalsın.

Örnekler

Aile başına referans ayarlar

SD 1.5: 512x768 | DPM++ 2M Karras | 25 steps | CFG 7

SDXL: 1024x1024 | DPM++ 2M Karras | 30 steps | CFG 6

Flux dev: 1024x1024 | Euler simple | 24 steps | CFG 1 | guidance 3.5

Z-Image Turbo: 1024x1024 | Euler | 8 steps | CFG 1

PirateDiffusion bayrakları

/render <flux-dev> a lighthouse at dusk, long exposure /steps:24 /guidance:3.5 /seed:123456 /size:1024x1024

İpuçları

Adımlar ve CFG etkileşir: yüksek CFG’de artefaktları önlemek için biraz daha fazla adım gerekir; düşük CFG’de daha az adım yeterli olur.
Ata örnekleyiciler (Euler a, DPM++ 2S a) adım sayısı değiştiğinde resmi tamamen değiştirir; deterministik olanlar (Euler, DPM++ 2M) sadece iyileştirir.
Flux dev için 20 adımda rehberlik 3.5 ile Euler + basit veya beta referans kombinasyondur; Karras Flux’a zarar verir.
SDXL Lightning ve Hyper-SD LoRA’lar normal SDXL kontrol noktasını 4-8 adımda CFG 1-2 ile çalıştırmanı sağlar; bu site LoRA rehberi açıklar.
Tohumlar GPU veya hassasiyetler arasında taşınamaz; aynı tohumla PC ve bulut arasında küçük farklar bekle.
Model sayfası kaydırma veya sigma değeri listeliyorsa, bu örnekleyiciden daha önemlidir. Önce onu ayarla.

Kaydedilen ayar satırını karşılaştır; makineler arasında küçük sapmalar bekle.

Her ayar bir bayraktır

PirateDiffusion /render komutunda adımlar, rehberlik, örnekleyici, tohum, boyut ve kaydırmayı bayrak olarak sunar ve favorilerini hatırlar. Telefonundan tohum taraması yap; sabit fiyatla sınırsız üretim.

PirateDiffusion’ı dene

Sorular

Hangi örnekleyici en iyisi?

En iyisi yok; Euler ve DPM++ 2M güvenilirdir. Aynı adım sayısında modern örnekleyiciler arasındaki farklar model ve prompta göre küçüktür.

CFG 7 evrensel varsayılan mı?

SD 1.5 için öyleydi. SDXL 5-6 arası sever, Flux dev 1 ve rehberlik 3.5 ister, distile modeller 1-2. Evrensel varsayılanlar Flux resimlerini yakar.

Tohum aslında neyi kodlar?

Sadece rastgele başlangıç gürültüsünü. Prompt hakkında bilgi taşımaz; bir promptla iyi resim veren tohum başka prompt için özel değildir.

Video modeller neden iki CFG değeri kullanır?

Wan 2.2 ve diğerleri adımların ilk yarısında yüksek-gürültü uzmanı, ikinci yarısında düşük-gürültü uzmanı çalıştırır; her birinin kendi CFG’si ve genellikle kendi LoRA’sı vardır.