概述：通过第一课的基础学习，相信您对文生图有一些了解；还记得文生图的三要素吗？模型、提示词、参数；我们也讲解了文生图里面的第一个参数Seed（随机数种子）的使用。接下来我们在通过上一课的案例，继续为大家讲解文生图的第二课。
一、文生图的常用出图参数详解
1、迭代步数（steps）
可以简单理解为AI生成画面从扩散到降噪模拟的次数。次数越大，绘制的图片越清晰，所消耗的时间也越长。默认为20；最小不要小于10 ，如果设置30以上，所体现的差距不是很大。以学习成绩举例来说，迭代步数20为60及格，30为80分。但是从80分提高到100分，消耗的时间更长，但是显示的比例不大。下面这些图您可以参考下，从迭代步数从5、10、20、30依次作为参考。
2、采样方法（Sampler）
可以简单理解成AI生成图像所采用的某种算法。各个算法之间的差距不是很大。带加号(+)的说明时迭代后的算法，比不带加号的算法要好。直接采用默认的带++的就可以。有时候我们在使用其他模型时，作者也会在概述中说明建议采用哪种算法。直接使用就好。
3、宽度、高度
这个很好理解，就是生成图片的分辨率。默认是512，设置数值越大，细节越丰富，消耗时间越长。但是有个隐形条件，如果设置过大，就会导致画面多手、多脚等异常情况，而且也会导致生成失败。默认可以设置800*800，1024*1024，最大不能超过1500。
4、高分辨率修复
这个是用来处理上一节的分辨率过低，而导致的画面模糊情况。而图片放大有好几种方案，在后期的教程中，会为大家一一讲到。目前只讲几个细节参数，依次跟大家讲解下。
Ⅰ、放大算法
指进行图片放大的算法，几个算法跟采样方法一样，差距不大，默认就好。
Ⅱ、放大倍数
即在基础宽度和高度的分辨率比例下进行放大的倍数。右上角可以看到放大后的分辨率
Ⅲ、高分迭代步数
跟第1个迭代步数一样，步数越高，消耗的显存越大，而画面提高的效率不是很大。
Ⅳ、重绘幅度
图片放大你可以理解成将原图打散分割，重新进行绘制。幅度越大，画面距离原图变化就越大。按默认就好。
5、提示词引导系数 (CFG Scale)
是指AI按照提示词生成图像的相关性，7-12是默认较好的值，数值越大，消耗时间越长，但是提高的效率不是很大。
6、随机数种子(seed)
用来控制画面一致性的参数，在上一节中，我们已经为大家介绍了具体的使用方法。
7、总批次数
生成图片是一个漫长的过程，如果你想一直重复生成图片的过程，就可以设置总批次数量。生成以后，会有两个东西，一个是总批次的格子预览图，方便你对不同批次的预览，另一个是每批次的具体图片。
8、单批数量
指每一个批次需要生成的图片数量，数量越大，消耗的时间越长。这个不建议去修改。默认1就可以。数量越大，它原理是把一张图，分割不同的数量，进行生成，最后在合成一起。一般来讲，合成的质量不是很高。
