一、Z-Image出图随机性太差问题解析Z-Image效果很好，但是最近有很多粉丝反馈说出图的随机性太差了，同一批次跑多图，跑出来的都很相似，缺乏随机性。
Z-Image 总是“鬼打墙”？同一批图全长一样？教你一招打破同质化！
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这个是目前这个Turbo模型的问题，base正式版应该能有效解决。
今天来教大家一下如何解决这种随机性差的问题，以及说一下原理。
二、解决方案超好玩，推荐给你！
Z-Image 总是“鬼打墙”？同一批图全长一样？教你一招打破同质化！
大家可以试一下，其实Z-Image跑第一步的时候，就定了构图了，大家把采样器换成高级采样器，结束步数改成1，然后出图，你会发现构图已经有了，后面跑多少步还是这种构图，不像其他模型后面步数多了随机性就多了。
这个就是问题所在！
Z-Image第一步迭代的时候就完成的其他模型跑很多步才能实现的效果，那调度器的功能就被放大了（负责去噪和增添噪声）。
我们以前都选择 simple、beta等调度器，这些随机性不够强，这里应该选择ddim_uniform调度器，这样出图的随机性就强了，我们来对比下只跑1步的随机性对比。
Z-Image 总是“鬼打墙”？同一批图全长一样？教你一招打破同质化！
看吧，很明显了吧，左边这个Simple构图基本没变，而右边用ddim_uniform的随机性就大了，妙~
但是呢，直接用ddim_uniform还会产生另外一个问题，就是这个调度器有个毛病，生成出来的图都比较亮，你写黑夜主题啥的不怎么生效。
下面是跑满10步的对比
Z-Image 总是“鬼打墙”？同一批图全长一样？教你一招打破同质化！
很明显看到下面这个颜色不够暗对吧，因为就是用ddim_uniform跑的。
这样问题就很明显了，笑死了，解决了一个问题，又引起另外一个问题，Bug修不完啦。
解决方案也有，这个是蓝色多脑盒大佬分享的一个方案，就是使用潜空间色彩参考
Z-Image 总是“鬼打墙”？同一批图全长一样？教你一招打破同质化！
潜空间色彩参考就是把一个潜空间当做参考图，另外一个潜空间作为目标图。 然后通过factor值0-3之间调整即可。
作为参考的那边Latent调度器可以用sgm_uniform，这个调度器可以画出很深的黑暗主题。
最后这个Latent再接入一个采样器就行，采样器从1步开始，然后调度器这里就不用再选ddim_uniform了，选其他的就行。
这样既有了随机性的构图，出图的又支持了深夜暗系风格，真不错。
案例展示
来看一些跑的效果图
Z-Image 总是“鬼打墙”？同一批图全长一样？教你一招打破同质化！
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注意事项
所以总结下来就是
- ddim_uniform调度器，可以破解随机性太差的问题。
- 使用潜空间色彩参考解决ddim_uniform出图太亮不听话问题。
这2个组合一下效果就好起来了，算是目前比较好的解决方案了，这个方案解决思路来自蓝色多脑盒这个大佬。
这算是这么多天下来最好的方案，大家学就学最新最好的！
雷达卡
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
照妖镜