Ⅰ定義：
在Stable Diffusion（SD）中，步數（Steps）?指的是采樣過程中的迭代次數，也就是模型從純噪聲一步步“清晰化”圖像的次數。你可以理解為模型在畫這張圖時“潤色”的輪數。
Ⅱ步數的具體作用:
1.每一步，模型都會對圖像進行一次細化。
2.步數越多，圖像理論上越精細，細節越清楚。
3.但超過一定數值后，效果提升會變得非常有限，甚至可能出現畫面過度銳化或結構扭曲。
Ⅲ Stable Diffusion 步數細化階段劃分（以30步為例）
舉個例子：Prompt 是“a silver-haired elf princess wearing a crown, soft light”
步1–5：模型建立“人物+背景”大體構圖（模糊人形+背景色塊）
步6–15：銀發和皇冠輪廓開始出現，耳朵拉長變尖
步16–25：皇冠細節、眼神光澤、衣服褶皺、膚色質感表現增強
步26–30：背景柔光化，邊緣修正，多余線條抹除
注意事項：
1.不同采樣器對步數的需求不同，比如 DPM++ 2M Karras?通常 25~35 步就夠用，而某些采樣器可能需要更高或更低的步數。(結合前期總結使用：https://pd.qq.com/g/pd04119345?businessType=9&subc=685432999）
2.如果步數設置得太低（比如 <10），圖像可能模糊、失真。
3.太高（比如 >80）不僅耗時，還可能出現畫面過擬合（看起來不自然）。
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