调 AI 绘画参数之前，先判断是不是参数的问题

看过生成结果，再打开参数面板，你可能想调高质量、加强参考，看看会不会好一点。这些设置确实会改变结果，也要花时间和额度。但每项设置能解决的问题不同。

Prompt 交代内容，参考图提供外观和布局，参数调节生成方式。调参值得认真做，每次先说清要解决什么问题。工具和数值会变，比较时就保持其他条件不变，只看这一项带来了什么变化，得到的经验才有依据。

调参之前先问一句：这是内容问题，还是参数问题？内容出了错，调多少参数也补不回来。

确实是参数问题的时候，七类常见参数各管一块：画幅和尺寸最好早定，Seed 与随机性、风格强度、参考权重、提示遵循强度、质量设置，各有各的用处，彼此还会互相牵制。

按现象选参数，做一次只改一项的对照实验，每一轮都记下参数，经验才攒得起来。

01 先区分内容问题和参数问题

需要橘猫，模型画出黑猫，首先要让主体颜色清楚。橘猫已经对了，每轮外形却大变，才有理由检查参考作用和变化幅度。想做横版封面却生成了方图，就先检查画幅设置。

这三个问题，改法不同。内容、动作、场景或布局没说清，先查 Prompt 和参考。方向对了，再处理变化太大、该保留的没留下、画幅不对或成本过高等问题。主体关系缺在输入里，质量和步数调得再高也补不回来。所以调参前，先写出当前问题和目标，例如：

当前构图可用，但图生图改变了产品瓶身；目标是保留瓶身，只让背景发生中等变化。

这句话已经指向参考强度、变化幅度和保护区域。

02 七类常见参数

工具界面会变化，但常见参数可以按作用分成七类。

陌生参数先查它控制什么、往哪个方向调。网上的“最佳值”可以作为试验线索，采用之前，仍要看当前官方说明和自己的对照结果。参数经验要带着工具、版本和任务一起用。

03 画幅与输出尺寸要早定

宽高比决定画布形状，也会改变模型安排主体的方式。1:1 适合单主体和方形主图；3:4、4:5 和 9:16 常用于竖版内容；16:9 适合视频封面、网页横幅和环境画面。具体平台尺寸要在项目开始时确认。

相同 Prompt 从方形改成横版，主体、背景范围和人数都可能重排；先做完再硬裁，又可能损失内容。找方向时就用接近交付的比例，能减少后面的构图返工。多尺寸项目固定主体、主色与风格，再为横版、竖版和方形分别安排主体和标题留白。

输出尺寸表示像素大小，宽高比表示形状。两张图都是 16:9，可以分别是较小预览和高清交付。先用适中尺寸探索，方向确认后再放大或高质量生成，可以节省成本。

04 Seed、随机性和生成数量

Seed 提供随机起点（背景见同一句 Prompt 为什么生成不同图片）。在模型、版本、Prompt、参考图、画幅和其他设置相同的情况下，固定 Seed 有助于比较单一变量。例如测试三档风格强度时，保持 Seed 相同，可以减少构图随机变化的干扰。你更容易观察风格强度怎样改变颜色、纹理和平台默认审美。换模型、版本或平台后，要重新测试结果。

随机性较高时，候选差异通常更大，适合寻找构图与创意方向；随机性较低时，结果更集中，适合在已选方向附近比较。生成数量决定一轮能看到多少样本。数量太少难以判断稳定性，太多则增加筛选成本。探索时多看方向，收敛后减少候选，局部修正只保留必要样本。

多生成几张，有时确实能碰到好构图，探索阶段可以留一些空间给这种可能。但连续八张都缺标题区，就先停下查构图条件；产品一直变形，就查参考和编辑方法。同一个问题反复出现，该把下一轮花在有针对性的修正上。提前设好生成预算，用完仍没有可用候选，就回到 Brief、工具和输入素材排查。

05 风格强度、参考权重和变化幅度

有些工具会给图片加上平台偏好的画风，也允许你调节强弱。强度提高后，光影、颜色、纹理和构图可能更鲜明，主体和细节也可能跟着变。概念探索、艺术插画和氛围海报可以给风格更多空间。产品结构、固定角色、信息图背景和后期版式更看重指令与准确性，风格控制要更克制。

加强风格后更惊艳，确实诱人。可人物换了、留白没了，或玻璃被画成另一种材质，这轮就有损失。先保住任务要求，再选能接受的风格强度。风格问题也可能来自 Prompt 和参考图。文字同时写入多种风格时，降低参数只能缓解部分混乱。先统一视觉方向，再用参数微调强度。

图片参考权重表示参考图对结果的影响程度。图生图或重绘中的变化幅度，表示模型允许偏离输入图多远。不同工具可能用相反方向的词或数值，操作前要确认说明。可以从保留与变化的平衡理解二者：

• 参考作用较强、变化幅度较低：更容易保留主体和构图，适合收敛与精修；
• 参考作用适中、变化幅度适中：保留主要方向，同时允许场景与细节变化；
• 参考作用较弱、变化幅度较高：更适合基于原图探索新方向。

参考作用太强，旧背景、姿势和瑕疵也可能跟来；变化幅度太低，新场景或服装可能改不动；参考太弱，人物、产品和构图又容易改变。比较低、中、高三档，看哪档既保住关键内容，又完成本轮修改。

06 提示遵循强度、质量设置与放大

部分工具提供“提示遵循”或“引导强度”，用来调节文字要求对结果的影响。Diffusers 文档里的 guidance_scale 就是这类参数：数值较低，模型有更多自由发挥的空间；数值较高，画面更贴近提示词，过高时还可能出现瑕疵。调低后，主体、颜色和构图要求可能变弱；调高过头，画面可能生硬、对比过强或细节异常。表现取决于模型和采样方法。如果文字里本来就有相反要求，先把它们理顺，再试强度。有些工具已经设好参数，界面里调不了。这时可以简化文字、拆分任务，或用参考图和局部编辑加强控制。

质量档位、步数和采样方式会影响时间、成本、细节与稳定性。步数可以理解为生成过程计算多少步。提高设置通常需要更多计算，但效果的改善可能越来越小，也会受模型能力限制。找方向时，先用较快设置和适中尺寸；选定构图后，提高质量以判断材质和细节，再按需放大和局部处理。

放大负责提高尺寸和部分细节。错误构图、人物身份和产品结构要在放大前修正。如果放大后出现假纹理、锐化边缘或脸部变化，就降低强度，或使用更适合保真放大的工具。交付尺寸还要考虑使用环境。网页需要平衡清晰度与文件大小，打印需要根据物理尺寸和印刷要求准备，社交平台还会再次压缩。保留原始高清文件，并单独导出各平台版本。

07 参数之间会互相牵制

调一项参数时，也要看其他内容有没有跟着变：

• 提高随机性，固定 Seed 仍只记录起点。
• 加强风格，人物可能更偏离参考。
• 增大变化幅度，产品和构图更容易改变。
• 改画幅，主体位置也可能重排。

同时追求高随机性和严格一致性、强风格和真实产品准确性，容易互相牵制；极端画幅中的多人构图、低预算下的大量高清候选，也需要取舍。先确定当前阶段的主要目标：探索保留多样性，收敛保护结构，定稿强调质量和尺寸，再决定参数方向。

08 根据现象选择参数

调参前先排除 Prompt、参考图和素材问题，再按现象选择入口。

表格告诉你从哪里查，还要结合输入判断。人物不像参考，可能是参考作用太弱，也可能是原图与目标角度差得太大。想保住产品、去掉旧背景时，直接加强整张参考，可能两样都留下了。先裁出产品，再测试强度，就更贴近本轮目标。界面没有对应参数时，可通过裁切、减少其他参考或局部编辑改变控制方式。

09 设计一次单变量参数实验

参数实验要写清固定项、变量、档位和观察项。假设问题是“风格参考把产品材质变得像插画”。实验可以这样设计：

固定项：模型、Prompt、产品参考、构图、Seed、画幅
实验变量：风格参考强度
档位：低、中、高
观察项：产品轮廓、玻璃材质、配色、背景风格、文字遵循

每档生成相同数量的候选，并排看。假设低档保住了瓶身，背景风格却不够；高档背景鲜明了，瓶边和玻璃又像插画。中档背景达到要求，瓶身也仍然真实，这个项目就有理由选中档。把观察到的差异和选择理由一起记进控制卡。下一次只测试另一个参数，例如变化幅度。固定项中加入已确认的中档风格强度。逐步实验能建立参数与结果的对应关系。单变量比较的思路在迭代四阶段和单变量里有更完整的说明。

10 保温杯案例：三个阶段分别调什么

假设你要把真实保温杯放入清晨露营场景。产品外形固定，背景允许变化，最终输出横版广告。

先用 16:9，把中等产品参考、较高场景变化和适中质量配在一起，生成六张。此时看帐篷、桌面空间和晨光，主要是在找场景方向。产品轻微偏差先记下来，结构严重错误的图则退出候选。

选出构图后，接下来才加强产品保留、降低随机性。裁出清楚产品参考，用三张候选比较位置和光线能否接上。如果旧背景也被带来，就继续裁参考，或转为分层合成。

做到杯底与桌面的接触阴影时，整体构图已经定了。只圈局部，把变化幅度降到够补好阴影的程度，再提高质量和输出尺寸。最后用真实产品图替换关键区域，对照检查颜色、瓶盖、接口和标签，确认商品准确。三个阶段按这个方向安排，具体数值再按工具测试：

探索：多看候选方向
  ↓
收敛：加强保留，减少变化
  ↓
定稿：集中改局部，提高输出质量

11 记录每轮参数，整理可复用的经验

把前面的有效设置保存为探索、收敛和定稿预设，标明工具、模型版本和用途。关键版本的记录分三组保存：

再补两句判断：本轮只改了什么，结果发生了什么。示例：“参考强度从中档提高到高档；人物脸型更稳定，背景也被旧参考带入，下一轮改为裁切人物参考。”

一次实验先说明这次任务的结果。想下次继续用，就记清用了什么模型和素材、观察到什么、换了哪些条件后要重测。记录四件事即可：任务条件、调整的变量与档位、观察到的收益和副作用、适用阶段与复测条件。例如：“当前模型的横版玻璃瓶场景探索中，中档参考保留轮廓并允许背景变化，高档带入旧桌面；模型或参考裁切变化后复测。”这样才知道结论适用于什么条件。

这一次的结论，先只算这一次的经验。多做几个同类任务仍然有效，再收进常用设置。失败档位也留着：知道某个设置从哪里开始改坏主体，比只记一个“推荐值”更能帮你判断下一张图。换了模型、参考或裁切方式，就拿同一份测试输入重做，比较构图、要求执行情况、材质、身份、速度和成本，再决定是否沿用旧设置。