ComfyUI 的 K采样器 (KSampler) 是图像生成工作流的核心，它负责在潜空间里逐步去除噪声，将随机种子“雕刻”成符合你提示词的图像。设置的关键在于连对线，并调好步数、CFG、采样器和调度器这几个核心参数。
K采样器的基本接线
K采样器需要同时接入5个输入才能工作：
1.model：连接 Checkpoint加载器 的 MODEL 输出。
2.positive / negative：分别连接 CLIP文本编码器 的正面与负面提示词输出。
3.latent_image：文生图连接 Empty Latent Image（空潜空间）；图生图连接 VAE编码 的 LATENT 输出。
4.输出（samples）：将 LATENT 输出连接到 VAE解码，再保存图像。
核心参数设置指南
1. 步数 (Steps)：控制去噪迭代的次数，直接影响细节与耗时。
· 推荐值：25 - 40步是通用黄金区间。追求速度可用15-20步，追求极致细节可尝试40-50步，但超过35步后收益通常会递减。
2. CFG：控制图像与提示词的贴合程度。
· 推荐值：6.0 - 8.0。数值越高越听从提示词，但过高（如>10）可能导致画面僵硬、色彩过饱和或崩坏。
3. 采样器 (Sampler) 与 调度器 (Scheduler)：这对组合决定了去噪的算法和节奏。
· 常用组合：euler_ancestral (Euler a) + normal 或 dpmpp_2m / dpmpp_3m + karras，能很好地平衡速度与画面质感。dpmpp 系列通常更稳定，euler a 则更具创意发散性。
4. 降噪强度 (Denoise)：决定保留多少原始图像信息。
· 文生图：保持默认 1.0（完全去噪）。
· 图生图：需设为 0.0 - 1.0 之间（如0.4-0.7）。数值越低，与原图结构越接近，改动越小。可以从1.0开始逐步降低，观察变化。
5. 随机种子 (Seed)：保证结果可复现。固定Seed可微调其他参数对比效果；设为“随机”则用于探索不同构图。种子旁通常有 control_after_generate 选项，可设置为固定、递增或递减。
进阶：KSampler (Advanced)
如果需要更精细的控制，可以使用 KSampler (Advanced)，它在基础版上增加了几个关键开关：
· start_at_step / end_at_step：只运行完整去噪过程的一个“窗口”。例如总步数20，设置从第10步开始，就相当于只执行后10步，常用于高清修复（Hires.fix）的第二阶段。
· add_noise：选择是否在本轮采样前注入新的噪声。在分阶段采样（如先低步数构图，再高步数细化）时，第二阶段通常需要 disable（禁用） 加噪，以保留已有构图。
· return_with_leftover_noise：决定输出是否保留残余噪声，供下一阶段继续采样使用，是搭建复杂分阶段工作流的关键。
先从一套稳妥的参数开始（例如 Steps 30, CFG 7, dpmpp_2m + karras, Denoise 1.0），生成第一张图后，再遵循“一次只改一个参数”的原则，观察画面如何随之变化，这是掌握K采样器最有效的方法。
K采样器视觉生图
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