一、CFG值与颗粒感的直接关联
核心原理：CFG（提示词引导系数）决定了AI对提示词的服从程度。当CFG值过高（如超过11），AI会过度解读和强化提示词中的细节描述，导致画面色彩过饱和、边缘过锐，并在暗部、纯色背景等区域产生密集的颗粒感。
有效范围：多数模型推荐将CFG值控制在7-11之间。低于7可能导致画面偏离描述，高于11则容易引入噪点、脏纹理等视觉杂质。
反向验证：有博主实测指出，噪点大多源自“高CFG或低质量参考图”，源头不改，后期修图只会越修越脏。
二、除CFG外，影响颗粒感的关键参数
采样步数：建议设为30-50步。步数越高，AI去噪越充分，细节越丰富；低于25步容易丢失细节，高于50步则可能引入额外噪点。
降噪强度：在图生图或局部重绘时，降噪强度控制在0.4-0.7之间。过高会破坏原结构，过低则无法补充细节。
提示词优化：在负面提示词中加入“noise, grain, artifacts, high frequency detail, dirty texture, oversharpen”等词汇，可精准抑制颗粒感。
三、去除颗粒感的通用策略
源头调整：优先降低CFG值至合理区间，同时微调采样步数和降噪强度，从生成环节减少颗粒产生。
后期处理：使用AI绘画工具自带的HD超清修复或智能超清功能（如2倍/4倍放大），可在提升分辨率的同时强化面部和纹理细节，有效掩盖残余颗粒。
提示词“减法”：避免在正面提示词中堆砌“more details”、“sharp focus”等过度强调细节的词汇，转而使用“clean illustration, smooth shading, soft lighting, controlled details”来引导AI生成干净柔和的画面。