采样与步数：一次生成里到底在算几遍

步数不是「精细度滑块」。它决定算几遍，每遍怎么算则取决于采样方式与调度方式。

生成不是一笔画出来的，而是从一张噪声开始反复修改出来的。每修改一次叫一步，改几遍由步数决定，每一步怎么改由采样方式与调度方式决定。

从噪声到图

步数越多、迭代次数越多，细节通常更稳定，但耗时随之线性增长。收益不是无限的：超过某个点之后再加步数几乎看不出变化，只是白等。这个拐点因模型而异，只能自己对比。

反过来，步数太低会出现「没画完」的感觉：构图大致有了，细节糊、结构不稳。所以调步数的做法是从中间值往两边各试几档，一次只改这一个。

项	决定什么	换了会怎样
采样方式	每一步用什么算法更新当前结果	速度、稳定性、细节倾向会变；同一组参数换采样方式，结果不同
调度方式	每一步的强度怎么分配（先大步后小步，还是反过来）	收敛过程与观感会变，尤其影响对比度与锐度倾向
步数	总共迭代几次	算得久一点、更稳一点，超过拐点后收益很小

引导强度（常写作 CFG）控制「多听提示词的话」。调高更贴近提示词，但过高会出现过饱和、边缘发硬、细节崩坏；调低更自由，但可能跑题。它不是质量滑块：不同模型对它的耐受范围差别很大。