提示词写得很细，出图还是和预期差很远时，先把「模型」和「采样器」这两个名字确认下来，比反复改提示词更省事。一次出图的参数链路通常可以拆成四段：模型管权重和画风，采样器管从噪声到图像的求解路径，步数管迭代次数，引导强度（CFG Scale / Guidance）管提示词对画面的约束力。四段里任何一段没对上，画面看起来都像跑偏。网页端生成界面通常把模型和采样器放在生成按钮附近的下拉框里，选项名称会随平台版本变化，需要以当前页面显示为准。
出图跑偏时，先分清是模型不匹配，还是采样器、步数、引导强度设置不对。建议先在生成页面记下本次用的模型与采样器名称，固定提示词和种子，只替换采样器跑一组对照；再在选定采样器上试步数、调引导强度。这套顺序适用于网页端生成界面，具体选项名以当前页面为准；只改提示词，很难判断是哪个参数在起作用。
在生成页面记下本次使用的模型与采样器名称
模型下拉框里通常能看到带版本号的名称，比如 SDXL 1.0、SD 1.5、SD 2.1、SD 3 等，有的平台会把 Turbo、Lightning 这类加速版单独列出。读的时候注意三点：主版本号（1.5、2.1、XL 不是一回事）、是否带加速后缀、是否为二次元或写实类微调版。同一个提示词换主版本，画风和对词的理解都会变，所以先把名字抄下来。
采样器下拉框里常见 Euler、Euler a、DDIM、DPM++ 2M、DPM++ 2M Karras、DPM++ SDE 等写法。带 Karras 后缀通常只是换了调度器曲线，主体求解器仍是 DPM++；Euler 与 Euler a 的区别在于每一步是否额外加噪移动。读的时候把「求解器名加后缀」整串记全，不要只写 DPM++。
下面这张表用来判断跑偏时先查哪一段：
| 参数 | 管什么 | 跑偏时先看什么 |
|---|---|---|
| 模型 | 权重、训练数据偏好、画风与对提示词的理解上限 | 提示词里的主体和风格是否属于该模型擅长的范围 |
| 采样器 | 从噪声还原图像的求解路径 | 只换采样器，画面结构和纹理是否明显不同 |
| 步数 | 迭代次数，影响细节是否被解出来 | 加大步数后细节是否还在增加 |
| 引导强度 | 提示词对画面的约束权重 | 降低后画面是否更自然、也更离题 |
随手记录不用复杂，一次生成后立刻填一行即可：
编号 | 模型 | 采样器 | 步数 | 引导强度 | 种子 | 分辨率 | 备注
001 | （页面显示的模型名） | （页面显示的采样器名） | 25 | 7 | 123456789 | 1024x1024 | 人像正面种子如果每次随机，先生成一张，把 seed 回填进同一行再继续。存到文本文件、表格或笔记软件都行，关键是下一次还能查到这次的组合。
固定提示词与种子，只替换采样器跑一组对照
这一步的目标是把采样器单独拎出来看，操作顺序建议如下：
- 写好一条提示词，整组对照里一个词都不改，词序和标点也保持一致。
- 把种子固定成一个具体整数。界面有 seed 输入框就直接填，只有随机按钮就先生成一次、记下 seed 再填回去。
- 把步数和引导强度固定在同一个中等值，比如步数 20 上下、引导强度 7 上下，具体以当前模型页面给的提示为准。
- 只改采样器下拉框，每换一个生成一张，中间不碰其他滑块。
- 每次结果按上面那行格式记下来。
对照时重点看几个可描述的点：构图骨架是否变化、边缘更锐还是更糊、小纹理（布料、发丝、砖纹）是否被解出来、人脸和手部结构是否更稳、有没有额外噪点。不同采样器在同一提示词下的差异通常就体现在这些方面，有的偏干净，有的偏细节，有的结构更硬。连续跑三到五个采样器，一般就能看出哪一类更贴合你要的题材。
在选定采样器上试步数，找出细节不再明显增加的区间
选定采样器之后再单独调步数。模型、采样器、提示词、种子、引导强度、分辨率全部保持不变，只把步数从小到大取三到五档，常见取法是 10、15、20、30、40，上下限看页面允许的范围。
记录时可以留三列：
步数 | 画面变化 | 判断
10 | （结构是否成形，细节缺失情况） |
15 | |
20 | |
30 | |
40 | |观察点有两个。一是收敛：从某一档开始，再加 5 到 10 步，细节、结构和整体观感没有明显变化，说明这个采样器在当前题材上已经接近它需要的步数。二是过饱和：继续加步数后画面反而对比过强、颜色发闷、出现噪点或伪影，这通常意味着步数已经过量，不是在增加细节。把再加也看不出明显差别的那一档记下来，下次从这个值附近起步即可。
调整引导强度，看画面贴合提示词的程度如何变化
引导强度（有的界面叫 CFG Scale、Guidance Scale）单独变化时，画面会出现很典型的两头表现。
- 偏高的一端（例如 12 以上，具体视模型而定）：画面会更严格地抓住提示词里的词，主体更听话，但容易出现颜色过饱和、边缘发硬、构图僵、噪点或伪影。
- 偏低的一端（例如 4 以下）：模型自由发挥的空间变大，画面更柔和自然，但提示词里的细节容易被忽略，甚至主体跑题。
中间段通常较均衡，很多模型可以先从 6 到 8 附近试，但这不是固定值。题材上，需要严格按词出图的图标、产品图、指定配色可以偏高一点；氛围图、风景、抽象画面可以偏低一点。
这里还能顺带区分一个问题：如果引导强度已经拉得较高，画面仍然不响应提示词里的关键词，那更像是模型本身对该词理解弱，或者该词超出了这个模型的训练范围，而不是引导强度没调好。反之，同一个词在低引导强度下完全消失、高引导强度下又过饱和，才说明是这个参数在起作用。
把可复现的参数组合整理成一份自己的预设
跑完上面几组对照，把验证过的组合固定下来，下次直接复用，不用逐项重试。预设里建议至少记这些字段：
- 模型名称与版本
- 采样器名称（含 Karras 之类的后缀）
- 步数
- 引导强度
- 种子（固定值或表示随机的值）
- 分辨率或宽高比
- 正向提示词与负向提示词
- 一句话备注：题材和画面特点
存放位置用本地文本文件、表格或笔记软件都可以；界面自带收藏、预设或历史记录功能也能直接用，但建议同时在本地留一份，换设备时不用重新找。命名可以按「模型_采样器_步数_引导强度_用途」来写，例如 sdxl_dpmpp2m_25_cfg7_人像，一眼能看出这套参数大概适合什么。下次出图先调用预设，只改提示词里的具体内容，参数链路就不会每次从头猜。