关于设置
图片分辨率设置：可以选择预设好的三种分辨率，也可以点开最右侧的「custom」进行自定义。（自定义参数最好是64的倍数）
采样算法(Sampler)：可以简单理解为AI绘画的画笔，不同的采样算法所对应的出图速度与画面质量都是不同的。在文生图中，将会有详细的推荐与介绍。（采样器主要负责去噪的过程。在图像生成前，模型会首先在Latent Space中生成一个完全随机的噪声图像，然后噪声预测器会开始工作，从图像中减去预测的噪声。 随着这个步骤的不断重复，最终我们得到了一个清晰的图像。 Stable Diffusion在每个步骤中都会生成一张新的采样后的图像，整个去噪的过程，即为 采样， 使用的采样手段，即为「采样器」或称为「 采样方法」。）
目前在网络上使用最广泛的几种采样方式分别是：Euler a、DPM++ 2M Karras、DPM++ SDE Karras、DDIM：
采样次数：是StableDiffusion根据文本提示从随机噪点到结果收敛所运行的迭代次数。一般来说，越高的采样次数对应着更长的生成时间与更高的准确性。但是采样步数也不是越高越好，过高的采样步数甚至会降低画面的细节。在文生图中，同样也会有详细的推荐与介绍。
提示词相关性(CFG Scale)：CFG是控制生成的画面与提示词接近程度的设置。通俗的讲，越低的CFG值AI就更加的“天马行空”，越高的CFG值AI则更倾向于“按部就班”。在文生图中，将会有更详细的推荐与介绍。
随机种子(Seed)：在webui里面给到的注释是“一个固定随机数生成器输出的值，以相同参数和随机种子生成的图像会得到相同的结果”，代表的是潜在扩散模型潜在空间里生成的起始随机噪声图。
