如何用Stable Diffusion提高产品质量

系统性提升 Stable Diffusion 出图质量的实用方案
一 模型与权重选择

• 选对底模：写实/产品渲染优先选择细节与质感更强的模型，例如DreamShaper；通用场景可用SDXL获取更高的分辨率与细节潜力。示例实践显示，DreamShaper 在纹理与人物细节上明显优于基础模型。
• 精准风格与特征控制：通过LoRA/Embedding叠加特定风格、材质或品牌要素，减少“跑偏”；必要时配合触发词稳定特征。
• 色彩与对比度修正：加载合适的VAE可显著改善偏灰、对比度不足等问题，使画面更接近真实产品观感。
• 结构一致性需求：在需要保留版式/构图的改稿或局部重绘时，引入ControlNet（如 Canny/Lineart/Tile）以“先锁结构、后补细节”。

二 提示词与参数配置

• 提示词工程：在正向提示中加入质量强约束词（如highly detailed、realistic textures、sharp edges），在反向提示中排除常见问题（如blurry、low resolution、bad anatomy、mutated hands），可显著提升清晰度与匹配度。
• 采样与步数：多数场景20–30步已足够；追求极致细节或修复微小肢体错误可提升到50–75步。带有“++”的采样器通常为改进版本，稳定性与细节更好。
• 引导强度 CFG：常用起点为7.5；提升到10可增强与提示词的一致性，但可能牺牲多样性与速度；若追求更快出图，可降至5–7。
• 种子与可复现：固定seed便于对比不同参数/模型的质量差异，锁定“好构图”后再进行高清与细节强化。

三 分辨率与高清放大

• 先低清定稿、后高清重绘：在512×512或相近分辨率下反复“抽卡”，满意后固定seed再开启高清修复（Hi-Res Fix），可避免构图变化同时补充细节。
• 放大算法选择：二次元风格优先R-ESRGAN 4x+Anime 6B，写实/产品风格优先R-ESRGAN 4x+；重绘幅度建议<0.5以保留结构与构图。
• 分块放大以突破显存：使用“SD放大”脚本将图切成带64像素重叠的块分别重绘，再无缝拼接，适合4K/8K大图与复杂纹理。
• 局部细节增强：在图生图中启用ControlNet Tile，重绘幅度可设到≈0.9，用于强化织物、金属拉丝、木纹等高频细节。

四 性能与稳定性优化

• 半精度/混合精度：使用FP16/BF16推理可显著降低显存占用并提升吞吐；如RTX 40 系优先 BF16，旧卡优先 FP16。
• 高效注意力与内存布局：启用SDPA（EFFICIENT_ATTENTION），并将 UNet/VAE 转为channels_last内存格式，进一步提速并降低显存碎片。
• 注意力加速库：如环境支持，集成xFormers可进一步减少显存占用并加速生成。
• 步数与 CFG 的平衡：在质量可接受的前提下，适度降低采样步数与CFG是性价比最高的提速手段。

五 质量评估与持续迭代

• 自动化质量看板：用CLIP相似度衡量“图文一致性”，用美学评分衡量“主观质感”，构建加权综合分（如0.6×CLIP + 0.4×Aesthetic）进行版本对比。
• 回归测试：维护一组关键prompt用例，确保新模型/参数不会造成≥5%的质量回退；对工业/电商等场景，增加“缺陷检出率/误报率”等业务指标。
• 数据驱动迭代：对训练/微调数据执行分辨率≥512×512、美学评分阈值、去水印等筛选，能稳定提升基线质量并减少训练噪声。