Stable Diffusion工作流分享，大神们是如何高效出图的？

很多人刚接触 Stable Diffusion 时，总觉得模型越多越好，文件夹里塞了上百个模型，出图时反而不知道该用哪个。大神们的做法刚好相反 ——只保留 3-5 个核心模型，每个模型专攻一类风格。

比如做写实人像，就固定用 RealVisXL 或 Juggernaut；想要二次元风格，Counterfeit-V3 和 MeinaMix 足够应对 80% 的场景。这些模型经过大量测试，参数兼容性强，出图稳定。他们会建一个简单的 Excel 表格，记录每个模型的最佳适用场景：比如 "ChilloutMix 适合柔光人像，Cetus-Mix 擅长硬光机械风"，避免每次都靠感觉选模型。

模型更新也不用追新，除非新模型能解决现有痛点。上个月看到有人为了试一个所谓的 "全能模型"，花 3 小时重新测试参数，结果出图效果和旧模型差距不大。稳定的模型库 + 固定参数组合，才能让效率翻倍。

提示词不是越长越好，大神们的提示词通常控制在 80-120 个字符，却能精准传达画面要素。他们用的是 "主体 + 风格 + 细节" 的三层结构。

主体部分明确核心元素，比如 "a girl in red dress, standing in rain"，不需要修饰词；风格部分加艺术流派或参考艺术家，像 "by Greg Rutkowski, impressionism"；细节部分聚焦光影和质感，例如 "soft shadow, 8k, cinematic lighting"。

反向提示词更简单，固定用 "lowres, bad anatomy, text, watermark" 这几个高频词，最多根据场景加 1-2 个针对性词汇。有个小技巧：把常用提示词做成模板，比如写实模板、二次元模板，出图时只改主体部分，30 秒就能搞定提示词。

见过最夸张的案例，有人用同一个基础模板，每天能出 500 + 张合格的商业图，核心就是把提示词的创作成本降到最低。

参数调不对，要么出图慢，要么效果差。大神们的参数表其实很固定，采样方法首选 Euler a 或 DPM++ 2M Karras，这两种在速度和质量间平衡最好。

迭代步数不是越多越好，写实风格 25-30 步，二次元 20-25 步足够了。超过 40 步后，细节提升不明显，但出图时间会增加一倍。分辨率常用 1024x768 或 768x1280，这个尺寸既能保证细节，又不会让显卡过载。

CFG Scale 控制 AI 对提示词的遵循度，一般设 7-9。低于 5 容易跑题，高于 12 会让画面僵硬。很多人喜欢调一堆参数测试，其实没必要，先固定这几个核心参数，出图效果不满意再微调。

硬件不够的话，记得开 xFormers 加速，显存占用能降 30%。有个工作室的电脑配置一般，但用这套参数，出一张 1024 分辨率的图只要 40 秒，比同配置的人快一倍。

出图不是一次性的，大神们都会留 10% 的时间做迭代。但他们的迭代很有针对性，不是盲目重绘。

第一步用图生图功能做整体优化。把初图拖进去，重绘幅度设 0.3-0.5，提示词加几个需要强化的细节，比如初图光影弱，就加 "volumetric lighting"。这一步能在保留整体构图的前提下优化细节。

第二步用局部重绘处理瑕疵。比如手部变形，就用 mask 圈出手部，重绘幅度设 0.7，提示词补充 "five fingers, natural hand position"。局部重绘时，迭代步数可以降到 15-20 步，因为只需要优化小区域，步数多了反而容易出问题。

见过一个画师处理复杂场景，先用全局迭代 3 次，再局部优化 5 个区域，全程不到 10 分钟，比从头重绘效率高太多。

单张出图效率再高，也赶不上批量处理。大神们常用两种批量方法：Stable Diffusion 自带的脚本功能和第三方插件。

用脚本的话，在 txt2img 界面选 "Prompts from file or textbox"，把准备好的提示词列表复制进去，设置好参数就能批量生成。适合需要多组不同主体的场景，比如一次性生成 10 个不同姿势的角色。

如果需要统一风格的系列图，就用 ControlNet 插件的批量处理功能。先做好一张参考图，设置好 OpenPose 或 Canny 参数，然后导入需要处理的图片文件夹，AI 会自动按参考图的风格和结构生成批量图片。

批量出图时，分辨率可以先设 512x512，快速筛选出合适的构图后，再用高清修复功能放大到 1024x1024。这样既能提高筛选效率，又能节省显卡资源。

真正的高效工作流，不会让 AI 做完所有事。大神们的习惯是：Stable Diffusion 负责出主体画面，Photoshop 或 GIMP 处理细节和排版。

出图时会特意保留一些 "可编辑空间"，比如人物边缘留 10% 的模糊度，方便后期调整。用图生图功能时，会把重绘幅度设 0.5 左右，让 AI 保留部分原始细节，减少后期修复工作量。

有个进阶技巧：用 Stable Diffusion 生成 3-5 张同场景不同细节的图，然后在 PS 里用图层混合模式叠加，快速融合不同图的优点。比如把 A 图的光影、B 图的细节、C 图的色彩融合在一起，比单张优化快 3 倍。

别小看后期衔接的效率，有个做电商图的团队，就是靠 AI 出图 + PS 批量处理，把每日出图量从 30 张提到了 200 张，核心就是把两个工具的优势都发挥到极致。

说到底，高效出图的核心不是掌握多少技巧，而是形成自己的固定流程。从模型选择到后期处理，每个环节都固定下来，只在必要时做微调，才能把时间花在创意上，而不是反复试错上。刚开始可能觉得死板，但练熟后，出图效率至少能提升 5 倍 —— 这就是为什么同样用 Stable Diffusion，有人一天出 10 张图，有人能出 50 张。

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