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深度文章 · SD 参数

CFG scale 怎么调

CFG scale(classifier-free guidance scale)控制 SD 对提示词的服从度。低 CFG 模型自由发挥,高 CFG 严格按文字。

四档实测

CFG表现推荐
3-4.5自由发挥,画面松散艺术化、概念图
6-7平衡(默认)大多数场景
8-9严格按文字需要每个细节都出
10+过度服从,画面变形慎用

不同模型差异

  • SD 1.5:甜点区 7-8
  • SDXL:甜点区 6-7
  • Flux Dev:用 guidance 参数,3-5 区间
  • Flux Schnell:强制 0

常见误区

越高越好

CFG 12 以上画面会"煮过",色彩饱和度爆表、细节扭曲。

CFG 影响画质

CFG 不直接影响画质,只影响"听不听话"。画质靠模型、步数、分辨率。

长尾搜索意图与适用场景

搜索 CFG scale 的用户大多已经会跑 Stable Diffusion,但不知道为什么画面发硬、过曝、油腻或不听提示词。

CFG 是“听话程度”而不是画质开关。产品图、人像、二次元、风景、LoRA 叠加时的甜点区不一样。

可直接复制的实战模板

下面这条模板适合先跑第一轮。使用时把花括号里的内容替换成自己的主体、场景或产品名称,再根据模型反馈微调参数。

{主体}, {场景}, {风格}, soft detailed lighting, balanced contrast, clean composition, high quality

Negative prompt: overexposed, oversaturated, harsh contrast, plastic skin, burned highlights, noisy details, bad anatomy

错误示范与改写

写法示例问题
错误示范CFG 15 + 很长提示词 + 多个 LoRA,期待画质更好描述太抽象,缺少动作、约束、参数或可视化细节,模型只能自由发挥。
推荐改写CFG 6.5 起步,先稳定主体和光线,再按模型反馈微调到 5 或 8主体、动作、画面限制和质量目标都更清楚,适合复用到系列内容里。

推荐参数表

场景/平台核心参数建议值控制重点备注
写实人像5-7皮肤自然过高会塑料感搭配低噪声修复
产品图6-8主体明确过低不听版位适合电商主图
LoRA 角色4.5-6.5避免过拟合权重 0.6-0.9先降 CFG 再降 LoRA

四步落地流程

  1. 先固定目标:不要一开始就追求“最好看”。先判断这次任务是要写实、商业图、角色一致性、参数测试,还是视频稳定性。目标不同,提示词长度、参数选择和负面词都会不一样。
  2. 再写最小可用提示词:第一轮只保留主体、场景、动作、镜头和一组核心参数。先确认主体是否正确,再逐步增加材质、光影、风格和细节。这样出问题时能知道是哪一段导致的。
  3. 第三步做对比:固定 seed 或固定参考图,一次只改一个变量。比如只改 CFG、只改 steps、只改负面词,或者只改运镜速度。不要同时改三四个参数,否则无法复盘。
  4. 最后保存稳定版本:把能稳定复现的提示词、参数、负面词和适用场景记录下来。下一次做同类图时从稳定版本出发,而不是重新拼关键词。

排查清单

  • 主体是否唯一明确:如果同时出现多个主体,要写清主次关系和画面位置。
  • 动作是否过多:图像提示词可以描述状态,视频提示词最好只保留一个核心动作。
  • 风格词是否冲突:写实摄影、动漫插画、国风水墨、赛博朋克不要混在同一条里硬堆。
  • 参数是否服务目标:参数不是越多越专业,能稳定解决当前问题的参数才值得保留。
  • 负面词是否针对问题:不要复制巨大负面词库,优先写和本页问题直接相关的错误。

量产内容时怎么复用

如果你要做一组系列内容,不要每张图都重新写一条全新的提示词。更稳的方法是保留同一套主体结构和参数,只替换场景、姿态、色板或镜头。这样可以让画面在风格上保持统一,也方便后期筛选和复盘。

做商业图时,建议把提示词拆成“固定段”和“变量段”。固定段包括品牌调性、光线、构图、画幅、负面词和参数;变量段只放产品名称、人物动作、背景和局部道具。这样既能提高产出速度,也能减少风格漂移。

做教程、案例或素材库时,还可以把每次成功的版本整理成三层:基础模板、场景模板、最终成品。基础模板负责稳定,场景模板负责变化,最终成品负责记录具体参数。长期积累下来,这些内容会变成自己的提示词资产,而不是一次性试错。

3 种变体方向

保守稳定版适合定稿

减少风格词和随机词,只保留主体、动作、光线、构图和必要参数。这个版本的目标是可复现,适合产品图、客户交付图、系列角色和需要多次微调的画面。

探索创意版适合选方向

在主体不变的前提下,替换场景、色板、镜头或材质,让模型给出更多候选方向。探索版不要直接当定稿,选出方向后要回到保守参数重新收敛。

商业交付版适合复用

把画幅、留白、主体位置、光线方向、背景干净度和负面词写得更明确。商业交付版不追求最花哨,而是追求可控、干净、容易后期处理。

和本地工具怎么配合

在提示词实验室里固定同一 seed,批量对比 CFG 4.5、6.5、8、10,最容易找到当前模型的甜点区。 打开相关工具 →

建议工作流:先用模板得到稳定初稿,再在结构化编辑器里拆分主体、风格、参数和负面词;需要对比时进入实验室生成 3-5 个变体,最后把稳定版本保存到收藏库。

每次定稿后建议记录三件事:最终提示词、失败原因、可复用参数。记录失败原因尤其重要,因为下一次遇到同类问题时,真正节省时间的不是重新找关键词,而是知道哪些写法已经验证过无效。

常见问题

CFG 和 --stylize 一样吗?

不一样。CFG 是“听不听话”,--stylize 是“美学倾向”,是两个独立维度。

Flux 的 guidance 怎么调?

Dev 推荐 3.5;Schnell 必须 0。比 SDXL CFG 数值小,因为算法不同。

CFG 越高越清楚吗?

不是。CFG 高只代表更强地追随提示词,过高会导致色彩脏、边缘硬、细节过度锐化。

换 checkpoint 后 CFG 要重调吗?

要。不同 checkpoint 的训练风格不同,写实模型和动漫模型的甜点区经常不一样。

Flux 也有 CFG 吗?

不同 Flux 工作流参数名称不完全一致,但思路相同:提示词引导太强会牺牲自然度。

在编辑器里把这条参数立刻试一遍

本地编辑器支持 Midjourney / SDXL / Flux 多平台模板,参数面板可见可改。

打开编辑器 →
砚 · 本地提示词工坊编辑组|本文章最后更新于 2026-06-12。本站不接入任何云端模型,文中提示词与参数均为编辑组在本地工具中反复试写、对比并整理后的版本。