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概念
不随版本变化
可复现性：种子与随机性
想复现就固定输入，想探索就只放开一个变量。
同一组参数跑两次结果不一样，不是程序出错，而是它本来就从随机数开始画。种子就是那个随机数的起点。
随机性从哪来
- 初始噪声：出图从一张随机噪声开始，种子决定这张噪声长什么样
- 随机种子模式：设成每次随机时，同一组参数每跑一次都不一样
- 采样过程中的随机性：部分采样方式带有自己的随机环节，换采样方式会改变可复现的程度
想复现要固定什么
- 种子：固定成同一个具体数值，而不是让它每次随机
- 提示词原文：一个字不同就是不同输入，改标点也算改
- 所有影响结果的参数：步数、引导强度、采样方式、调度方式、去噪强度、分辨率、批量
- 模型与版本：同名模型在不同时间下载可能是不同文件；主程序与扩展版本也会影响结果
还有一条容易漏：精度版本。同一个模型的低位版本与高位版本算出来的结果可能不同，换版本等于换了输入。
想探索要放开什么
反过来，如果你想找更好的结果，就固定参数、只动种子，跑一批横向看。一次只动一个变量是所有调试的通用纪律。
常见误解
- 把「复现」理解成「保证一模一样」
换机器、换显卡、换版本之后，即使参数完全一致，结果也可能有细微差别。复现的目标是「可控地接近」，不是像素级相同。 - 以为固定种子就万事大吉
种子只是其中一个输入。提示词、参数、模型、精度版本任何一项变了，结果都会变。