我也想知道，每次都一样太单调了

dit模型好像就有这个特性，还是改提示词吧，每次少点什么你就加，反正新模型文本理解强

感觉这会是硬伤啊，不知道有没有办法解决

提示词接上api让ai生成差不多句子的

把调度器换成ddim_u

z image turbo的数据集估计多样性有限，建议把z image 当refiner修图，底图可以试试别的，比如chroma。

抽卡的坏习惯养成了，不想动脑改提示词了

这某种程度上也应该算优点吧……？那种只能写单词和短句的模型我感觉很多时候想法并不能准确的通过提示词来落实，导致只能靠抽卡。但zimage这种对自然语言理解很好的我感觉只要提示词写好了就能出图，并不怎么依赖抽卡吧。而且观察下来对提示词指令的执行还都还是很到位的

多加几张wildcard就解決了

qwen image也是一样的尿性

这是硬伤，数据量小导致的。出图不可能一次满意，想多点花样以选择，它始终那几样。

貌似有个插件叫comfyui_dagthomas，如图。你可以试试。

其他模型生成lantern，然后再用k采样器接入重绘怎么样

这才好吧！