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图像生成大模型

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Seedream3.0 使用手册

体验地址：

模型训练、ComfyUI工作台、智能生图

基础图/文生图

入口：

「灵感广场-Seed系列」，选择模型，输入prompt即可生图 🎉

LoRA训练

入口：模型训练-Seed训练

秘籍：推荐sft基模 + 自然语言打标

基模选择：综合风格浓度和稳定性，sft模型训练的效果最好，rlhf稳定性差

打标：自然语言打标，描述无需过于详细

步骤	图示	说明
步骤1⃣️：进入LoRA训练页面		选择「Seed训练」
步骤2⃣️：上传图集 + 打标		1. 打标方式：建议用自然语言打标，且Seed支持中文打标，对中文有较好的响应度 2. 打标内容： 1. seed2.0：对于风格词的描述不宜过多过杂，对于Seed来说1-2个风格词即可； 2. seedream3.0：如训练风格lora的话，打标词中可以增加一些训练图集中「常规的共性词」，可以提升效果。
步骤3️⃣：参数设置		1. 训练轮次（max train epoch）：模型本身拟合较快，建议训练15-20轮，每5轮可保存一次；训练图集的数量决定迭代轮次，图集太少需要酌情增大轮次，避免训练太短 2. 批量大小（train batch size）：推荐2；和 repeat 需为整除关系，且train batch size <= repeat 3. 基础模型类型：sft(综合推荐)、rlhf（风格最强烈，但易过拟） 4. Save_every_n_epochs（每N epoch自动保存一次模型）: 小数据集一般设置为1000-1500左右，大数据集一般设置为2000-2500左右，控制模型的中间状态（ckpt）的保存频率 5. dropout概率：推荐0.1 6. 学习率预热步数：可以提高模型训练稳定性、效率和最终效果，尤其适用于大型模型，建议参数可设定为整个训练周期的5%-10%。

ComfyUI调试

调试入口

进入ComfyUI 工作台

seedream在工作台，请确认工作台空间下包含“seed”相关名称环境/套餐；

workflow使用说明

❤️🔥本文未介绍到的参数，不建议随意更换；

由于seedream3.0模型较大，首次生成任务较长（极可能突破10min），请耐心等待哦～

workflow功能点：

seedream3.0大模型

输入图ID保持（Pulid插件适配）

controlnet适配

（depth/canny/pose）

超分能力

提示词反推

（支持PE、提示词反推两种能力）

示例图输入prompt：宫崎骏风格

PE(rephraser)

名称	说明
req_key	rephraser服务的reqkey
use_input_fallback	开关，在req_key调用失败的时候默认用原始的prompt

基础推理（dit+lora+sample）

注意部分标🌟参数需要跟随基模变化而调整

节点名称	参数名称	说明
Seed3 DiT Loader	🌟model_comfig	选择v3.0_L_cfgemb、v3.0_S_cfgemb两个版本基模 (注：v3.0_L_cfgem是25nfe，可以叠加加速lora，v3.0_L_cfgemb_6nfe只在特定场景使用，一般不选)
		speedup_strength	加速的强度，0代表不加速，1-6逐步增强(一般建议设置6，如果效果不接受可逐步降低)
		mem_saving	节省运行时显存约2-3个G，默认true
Resize Image LongEdge	long_resolution	输入图长边边长统一，默认1024
Seed3 Apply LoRA	use_lora	是否启用lora开关[不建议关掉]
		🌟lora_name	lora模型
		lora_weight	>0
		transformer_scale	跟lora训练alpha参数保持一致
Seed3 Sampler	batch_size	生图数量，一般可设置1-8张
		denoise	i2i重绘程度，一般设置0-1区间
		seed	随机种子
		control_after_genrate	控制随机数生成的方式，随机/固定等方式；
		steps	生图步数，越高质量越高，运行时间越长
		guidance_scale	cfg，取值范围1-10
		cfg_rescale_factor	调整去噪分布，数值越小图像越亮；seed3.0S默认1，seed3.0L默认0.5，取值范围0-1

人脸保持(Pulid ID)

名称	说明
🌟puild_model	ID模型，注意匹配基模大小
id_weight	默认1，id 强度
id_zeros	for写真 * id_zero: 默认0，越大对底模影响越小 for风格化 * id_zero: 默认20，越大对底模影响越小 >0时减弱pulid的影响，默认设为0，在叠加其他插件出现效果劣化时可尝试增大该值
id_orth	for写真 * id_orth: 默认False, True可以降低对底模影响 for风格化 * id_orth: 默认True, True可以降低对底模影响为true时减弱pulid的影响，默认设为false，在叠加其他插件出现效果劣化时使用
start_step	默认2, 开始注入PuLID时间，越大对底模影响越小
stop_step	不能超过Seed3 Sampler中steps的值

图片控制(Controlnet)

参数说明：

Seed3.0 ControlNet详细参数说明

名称	说明
🌟 controlnet_model	depth/canny/pose/lineart，如果是风格化可选带style的
strength	0-1，单ctrlnet可用0.8～1，插件组合可用0.5～0.8配合decay/orth
speedup_strength	设置加速的强度，0代表不加速，1-6逐步增强(一般建议设置6，如果效果不可接受可设置5)
ctrl_orth	为true时减弱controlnet的影响，默认设为false，在controlnet叠加其他插件使用出现生图效果劣化时使用。单个ctrlnet时建议关闭；多个插件组合在仅打开strength_decay无法解决侵蚀的情况下，可以打开orth或者调低strength；只有侵蚀很严重时才会和strength_decay同时打开。打开orth会降低ctrlnet的控制效果。
strength_decay	为true时随着timestep推进逐步减弱controlnet的影响，默认设为false，在controlnet叠加其他插件使用出现生图效果劣化时使用。 ctrl权重随步数衰减，打开后需要设置合适的decay_start_step、decay_stop_step、decay_min。初始权重是strength，从第decay_start_step步开始衰减，到第decay_stop_step步时衰减为decay_min，随后保持为decay_min。单个ctrlnet时一般建议关闭，如果prompt和control不一致（比如人脸），可以尝试打开strength_decay并配合调高strength。多个插件组合时如果画质变差/侵蚀可以优先打开strength_decay。打开decay会降低ctrlnet的控制效果。
decay_start_step	衰减起始步数，建议值是0
decay_stop_step	衰减终止步数，建议值是总步数减一，比如sampler总steps是16步，decay_stop_step就设置成15
decay_min	衰减目标值，建议值是0.0
disable	是否禁用该节点
device	设备id，比如cuda:1

注意事项

多个插件参数出现「device」参数，值“cuda:0”中的数字“0、1、2、3、4...”对应具体GPU，如开启「seed2.0 2卡」环境，则会出现“cuda:0”、“cuda:1”，如没有特殊需要，请勿随意变动；

调试过程lora不建议开启fuse_lora，否则会出现以下报错；如手滑点击了开启，请关闭后重启房间；

最近更新时间：2025.09.28 14:25:10

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