Nunchaku Qwen-Image Workflows

你关于调整 CFG Scale 和 采样步数 的建议，对优化 AI 图像生成效率非常实用 —— 这两个参数恰好能平衡生成速度与输出质量，而这正是很多用户在使用中常遇到的痛点。下面我们来拆解这些设置背后的逻辑，并补充更多实操细节，帮助更好地应用：

一、为什么 CFG Scale=1.0 能提速？“牺牲一致性” 又是什么意思？

先简单回顾 CFG Scale 的核心作用：它控制 AI 对文本提示词的 “服从程度”。数值越高（比如默认的 7-12），AI 越会严格遵循提示词细节；数值越低，则给 AI 的创作自由度越高。

• 提速原理：当 CFG 设为 1.0 时，AI 几乎会忽略采样过程中 “是否贴合提示词” 的校验机制。这就减少了每一步的计算量 —— 无需反复将生成的像素与提示词的语义含义做严格比对，因此整个生成过程会明显变快，通常能节省 20%-30% 的时间（具体因模型 / 采样器不同有差异）。

• “牺牲一致性” 的含义：CFG=1.0 时，AI 的输出会变得更难预测，可能与你的提示词出现偏差。举个例子：
  若提示词是 “沙发上的红色猫咪”，最终结果可能是橙色猫咪、椅子上的猫咪，甚至是形态略有扭曲的猫咪 —— 因为 AI 没有被强制贴合每一个细节。
  但要注意：这不代表输出质量差，图像本身仍可能保持视觉连贯性，只是和你预期的 “精准细节” 偏差更大。

• 为何 res_multistep 在 CFG=1.0 下表现好？
  res_multistep（残差多步采样器）的设计特点是：即便在低 CFG 值下，也能保留图像的精细细节。不像Euler a这类采样器，在 CFG=1.0 时容易出现模糊；res_multistep会通过 “残差更新” 技术维持边缘和形状的清晰度，从而在保留提速优势的同时，最大限度降低 “一致性损失”。除此之外，DPM++ 2M Karras和Heun也是适合搭配 CFG=1.0 的采样器。

二、采样步数：官方建议 50 步太多了，10 步也能用（但有前提）

官方推荐的 50 步通常是偏保守的默认值（为了适配所有提示词和模型，保证基础质量），但现代多数采样器的效率很高，远少于 50 步也能生成不错的结果。

• 10 步可行的原因：采样步数代表 AI 从 “随机噪声” 迭代优化到 “连贯图像” 的次数。很多采样器（如res_multistep、DPM++ SDE Karras、LMS）属于 “快速收敛型”——10-20 步就能生成视觉稳定的图像，再增加步数，只会带来微小的质量提升（比如纹理更细腻），却要多花大量时间。

• 何时需要增加步数（如 20-30 步）？

  1. 提示词包含复杂细节时：比如 “带有 10 个齿轮的精致蒸汽朋克手表，黄铜质感，柔和光线”，10 步可能遗漏小细节，20-30 步能让 AI 更好地细化。

  2. 使用 “慢收敛采样器” 时：比如DDIM或PLMS，这类采样器需要更多步数才能避免画面颗粒感。

• 10 步生成的实用技巧：搭配 “快速采样器”（如res_multistep或DPM++ 2M Karras）和高质量基础模型（如 RealVisXL、Deliberate），既能尽量减少质量损失，又能最大化速度 —— 非常适合快速迭代（比如测试不同提示词效果）。

三、速度优先的参数配置速查表

参数设置速度优先值核心优势需注意的权衡点CFG Scale（提示词契合度）1.0计算更快（跳过提示词校验）输出与提示词的贴合度降低采样步数10-20生成时间减少 50% 以上复杂提示词可能丢失细节采样器res_multistep低 CFG / 少步数下仍能保持画面清晰比Euler a这类采样器的 “创作自由度” 低

总结来说：你的建议对追求速度的用户（比如批量生成、快速预览）非常精准。但如果需要保证提示词准确性或精细细节（比如专业创作），可以将 CFG 微调至 3-5、步数调整到 20-30—— 用少量速度换取更好的一致性，性价比很高！