待验证50% 置信事实精确时间
早期Stable Diffusion要求用户手动设置采样器类型、CFG Scale、降噪步数等参数，而Midjourney将这些参数大幅简化
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/2
首次发现
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相关事实
待验证扩散模型（Diffusion Model）的兴起使Stable Diffusion、Midjourney等工具将图像生成门槛降至消费级硬件可运行水平73% 相似待验证负向提示词在Stable Diffusion等开源模型中通过Classifier-Free Guidance（CFG）机制实现，CFG Scale通常设置在7-12之间69% 相似待验证对MoE模型的量化需要格外谨慎，因稀疏激活使专家参数数值分布集中，低比特量化易造成路由偏差导致能力退化67% 相似待验证通过'不要按常规套路'这样的约束性提示词，本质上是在调整模型的采样分布，降低高频方案的输出权重，迫使模型探索低概率但可能更具创新性的输出区域66% 相似待验证提升平移不变性的方法如BlurPool和适当的数据增强往往也能在一定程度上提升模型对对抗样本的鲁棒性65% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/844463API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/844463MCP
get_claim(id=844463)