今天要來熟悉stable diffusion這個召喚術的基本設定，推薦這篇是我查到講解就詳細的，以下就先簡單列出現在所用到的：

1. 模型：
   在左上角可以選擇，就看自己下載了哪些。

2. 取樣方法：
   在前面推薦文章有比較各方法的速度，而這篇除了速度外還有舉例，但例子我看不太出差異，簡單來說DPM系列很多算慢的，而Eular、LMS算快的。
   而Kas Kuo Lab有說明到的適用情境，這邊列舉如下:
   Eular a: 一般通用
   DPM++SDE: 擅長真實圖片
   DDIM: 後塗效果，韓系畫風

3. 取樣率：
   建議在20~50，太低會像雲霧沒撥開，太高會跑很久。

4. 正面提字和反面提字：
   對圖片的描述，除了簡單的就練習英文，複雜的可以用ChatGPT，而且還會翻譯一次到位。
   另外也可參考像這種AI的IG平台PromptHero、CIVITAI，裡面的圖片也會有標註它的提字。

5. CFG scale:
   簡單說就是符合描述的程度。數值低越叛逆、越高越吻合。引述推薦文章中的說明：

7：平衡 AI 的自主性和你給定的 Prompt

6. Seed
   每次召喚都一個編號，同樣編號就可以召喚同種的東西。但

固定 Seed 只能說 增加構圖相似性，因為算圖過程中有隨機性，畫面細節可能每次略有不同。

剩餘的就用到的時候再記錄了，不然沒用到時我金魚腦也記不住。