首先是Sample Method(取樣方法)不同的取樣方法會影響到圖片的精確度和隨機性，也會影響到算圖的速度

簡單介紹兩個方法

• Euler a 它的算圖速度快，但今卻度較低，適合用於算圖的測試和效果評估。
• DPM++ 2M Karras它的精確度較高，但算圖速度較慢，適合生成細節較多的高品質影像

在旁邊有個叫做Sampling Steps(取樣步驟)，它是指AI用了多少個步驟來繪製一張圖片，基本上Sampling Steps數值越高，生成圖片的畫質應該會越來越好，不過實際上畫質的改善有個「遞減效應」，也就是圖片如果到達一定的定值，如果再讓AI製造下去只會花更多時間，對於畫質的提升幅度卻有限。

再來是最底下的CF Scale是用來控制繪圖時的「創造力」，這個數值越低的話，生成圖像會包含更多的創意與變化，但是跟我們輸入的提示慈關聯性也會變少，反過來數值越高，AI會更嚴格的遵循我們的prompt，但圖片的藝術性和多樣性也會變得較差，一般來說CFG Scale維持在5~7之間是一個合理的範圍。