学习状态：
一句话定义
一次标准文生图 = 加载三件套 → 正负提示词编码 → 种子生成初始潜码 → KSampler 按采样链迭代去噪（每步含 CFG）→ VAE 解码为像素 → 保存，全部参数都能映射到这条链上的一个精确位置。
为什么重要
这是把 kp-003 至 kp-011 全部理论收拢成一张「总装图」的知识点：界面上的每个输入框（尺寸、种子、步数、CFG、采样器、重绘幅度）在这条链上都有唯一坐标。遇到任何「参数应该设多少」的问题，先定位它在链上的位置、再查对应机制，就不会再背参数表。
前置知识
kp-008（三件套）、kp-009（采样链）、kp-010（CFG）、kp-011（文本条件）。
核心概念
- 初始潜码（initial latent）：由种子驱动的随机高斯张量，决定输出的「初始命运」。
- 潜码尺寸↔输出尺寸：8 倍关系（64×64→512²，128×128→1024²），宽高比继承潜码形状。
- 去噪主循环：steps 次迭代，每次 = CFG 合并两个条件分支的前向 + 采样器公式推进。
- 解码与保存：VAE 解码产生像素，精度与 VAE 选择影响最终色彩。
- 参数坐标：每个 UI 参数都能标注到链上唯一环节——这是本节的核心方法。
原理与机制
按执行顺序走一遍链，同时标注参数坐标：
- 加载：checkpoint 拆出 MODEL / CLIP / VAE 三个对象（kp-008 三件套）。坐标：无参数，但模型代次决定后续一切默认值（kp-023）。
- 编码：正/负提示词分别经文本编码器变为条件对（kp-011）。坐标：提示词文本、权重语法（kp-019）在此生效；超 77 token 在此截断。
- 初始化：EmptyLatent（文生图）或参考图加噪（图生图，kp-012）。坐标：种子（seed）只作用于这一步——它决定初始高斯张量，从而支配低频构图；宽高在此设定（注意 8 倍与基座分辨率约定，SD1.5 基准 512²、SDXL 基准 1024²）。
- 迭代去噪：steps 次循环，每次：文本分支与负向分支各前向一次 → 按 ε̃ = ε₋ + w(ε₊ − ε₋) 合并（kp-010）→ 按所选采样器公式推进（kp-009）。坐标：steps、CFG（w）、sampler/scheduler 三个参数全部只作用于这一环节。
- 解码保存：VAE 把 z₀ 还原为像素。坐标：VAE 选择与精度（fp16/fp32）在此影响色彩与细节。
种子与 CFG 的作用域辨析（最常混淆处）：种子影响「起点」，即整条轨迹的初始条件；CFG 影响「每一步的方向修正强度」。两者正交：同种子不同 CFG 从同一起点走出不同轨迹；同 CFG 不同种子起点不同。「为什么调 CFG 构图也变了」——因为方向修正在前几步就足以改变低频结构，起点虽同、路径分叉，这是正常现象而非种子失效。
精度环节：主干以 fp16 运行可省一半显存（kp-024），VAE 解码在 fp16 下偶发数值溢出（黑图），工程上以「VAE 用 fp32 解码」解决——色彩环节的常见坑在此链上有明确位置。
公式与推导
主循环的每次迭代即 kp-010（CFG 合并）+ kp-009（采样推进）两式串联；总时间账为 steps × (2 次主干前向 + 采样计算) + 1 次 VAE 解码，其中主干前向占绝对大头——这就是「步数与分辨率才是时间主因素」的推导根据（kp-024 展开定量版）。
图示
①加载 MODEL/CLIP/VAE→②正负提示词 → 条件对→③种子 → 初始潜码（尺寸在此）→④steps 循环：CFG 合并 + 采样器推进→⑤VAE 解码（色彩/精度）→保存
直观类比
一条面包生产线：进货（三件套）、抄配方（编码）、发面起点（种子与初始潜码）、反复揉整（去噪循环，CFG 是揉的力度、步数是揉的次数）、出炉上色（VAE 解码）。抱怨面包不对劲时，先判断问题出在哪个工位，而不是把整条线随机重调。
实例或案例
- 参数定位实战：「出图太随机、想微调而不是重来」→ 定位到环节③与④：固定种子（③）+ 确定性采样器（④）即得可微调的稳定基线（kp-020 第 1 步的原理依据）。
- 「分辨率随手上调到 1536² 出现双头」：环节③的潜码尺寸超出基座训练分布（SD1.5 只见过 64×64 潜码），模型在分布外做低频切分——解法是回到基准尺寸或换 SDXL/分块。
- 黑图诊断：fp16 全链 + 某些 VAE 出黑图 → 定位环节⑤，VAE 强制 fp32 解码解决。
常见误区
- 误区一：模型「直接输出图片」。主循环产物是潜码，像素是解码环节的二次产物——因此「换 VAE 改质感」「VAE 黑图」都真实存在。
- 误区二：种子是「风格种子」。种子只初始化噪声；风格来自模型与提示词，同种子跨模型毫无相关性。
- 误区三：参数可以随便组合。各参数绑定链上环节，越界组合（低步数 + 高阶采样器 + Turbo 模型 + 高 CFG）会在多个环节同时违反前提，结果不可解释。
自测题
- 写出六环节链并标注 seed、CFG、steps 各自作用的环节。
答案要点：加载→编码→初始化（seed）→迭代（CFG、steps、sampler）→解码→保存。
- 同种子调 CFG 为什么构图也变？
答案要点：CFG 改变每步方向修正，前几步的修正足以分叉低频结构；起点相同不代表轨迹相同。
- 1536² 在 SD1.5 上出双头的机制原因？
答案要点：潜码尺寸超出训练分布（64×64 基准），模型在分布外做构图切分。
与其他知识点的关系
kp-021 用节点图表达同一条链；kp-024 给环节④⑤的定量算力账；kp-012 是环节③的图生图变体；kp-023 决定环节①加载什么。
延伸阅读
Latent Diffusion 论文图 2 的总体架构图与本节六环节一一对应，可对照建立「论文图 ↔ 工作流」的双语能力。