本文介绍了Stable-Diffusion-XL大模型的优势、适用场景及调优技巧。该模型由StabilityAI研发，具有强大的创意图像生成能力，支持反向Prompt和模型定制。文章详细讲解了Prompt编写技巧，包括正向和反向提示词的组成结构、权重调节、关键词融合等进阶技巧。此外，还提供了采样方式、采样步数、图像尺寸、风格、提示词相关性和随机种子等参数的调优建议，帮助用户生成更符合预期的高质量图像。

本文详细介绍了Stable Diffusion 3（SD3）中Seed（随机种子）的核心作用与使用技巧。Seed通过初始化噪声模式控制图像生成的可重复性和多样性，固定Seed可复现相同图像，调整Seed则能生成多样化结果。文章涵盖基础操作（固定/随机Seed、提取Seed）、高级功能（差异随机种子）、与其他参数（采样方法、CFG Scale、步数）的协同作用，并提供最佳实践（复现调试、多样性生成、参数优化）和注意事项（局限性、数值范围、工具结合）。掌握Seed的灵活运用能显著提升SD3图像生成的可控性和质量。