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egergergeeert 文生图使用手册

1. 平台介绍

egergergeeert 是一套面向图像创作场景的文生图镜像，支持通过输入提示词直接生成图片，适合用于插画草图、角色图、视觉概念图和宣传图生成。

本镜像当前采用的模型组合为：

• 基础模型：MusePublic/489_ckpt_FLUX_1
• 风格 LoRA：aa19103865951/egergergeeeertert

当前服务已经完成网页封装，打开页面即可直接输入提示词生成图片，无需手动编写推理代码。

2. 镜像特点

• 开箱即用，进入页面即可直接生成图片
• 基于 FLUX.1-dev 路线，提示词理解能力较强
• 支持切换多个 LoRA checkpoint
• 支持正向提示词、反向提示词、分辨率、步数、LoRA 强度、最大序列长度和随机种子调整
• 服务由 supervisor 托管，系统重启后可自动恢复

注意：

• 当前服务器为单卡 RTX 4090 D 24GB
• 该模型在当前机器上采用的是低显存降级运行模式
• 不建议直接使用高分辨率和高步数参数

3. 快速开始

3.1 访问地址

https://gpu-3sbnmfumnj-7860.web.gpu.csdn.net/

3.2 推荐起步参数

• 宽度：512
• 高度：512
• 推理步数：4
• Guidance：2.5
• LoRA 强度：1.0
• 最大序列长度：128
• 随机种子：42

3.3 推荐测试提示词

anime style girl portrait, detailed eyes, soft light, clean background, high quality illustration

3.4 推荐反向提示词

blurry, low quality, deformed, bad anatomy, watermark

4. 核心使用流程

4.1 输入正向提示词

建议把提示词拆成几个部分来描述：

• 主体：人物、场景、物体
• 外观：服装、发色、动作、表情
• 风格：illustration、cinematic、detailed
• 光影：soft light、rim light、studio light

示例：

a fantasy anime girl, silver hair, elegant dress, soft light, detailed illustration, clean background

4.2 输入反向提示词

反向提示词用于减少常见问题，例如：

• 模糊
• 低质量
• 结构变形
• 水印
• 脏背景

如果结果细节不稳定，优先先补反向提示词，而不是马上盲目拉高步数。

4.3 选择 checkpoint

页面中可以切换不同的 egergergeeeertert_*.safetensors 权重。

建议：

• 默认优先使用 egergergeeeertert_18.safetensors
• 如果要做效果对比，可以尝试其他 checkpoint
• 若风格不够明显，可适度调整 LoRA 强度

4.4 调整参数并生成

推荐顺序：

1. 先保持 512x512
2. 先用 4 steps
3. 先把 max_sequence_length 控制在 128
4. 确认能稳定生成后，再逐步提高参数

5. 高级参数与功能选项

5.1 使用提醒

• 当前镜像是低显存兼容模式，不是高质量满血模式
• 如果直接拉到 768x768 + 12 steps + 256 序列长度，很容易触发显存不足
• 需要高质量出图时，优先考虑换更大显存机器

6. 服务管理命令

# 查看服务状态 supervisorctl status egergergeeert-web # 重启服务 supervisorctl restart egergergeeert-web # 查看日志 tail -100 /root/workspace/egergergeeert-web.log # 检查端口监听 ss -ltnp | grep 7860 # 健康检查 curl http://127.0.0.1:7860/health

当前部署信息：

• 服务目录：/opt/egergergeeert-web
• 模型目录：/root/ai-models/aa19103865951/egergergeeeertert
• 底座目录：/root/ai-models/MusePublic/489_ckpt_FLUX_1
• 服务端口：7860

7. 使用建议

1. 第一次使用建议严格按推荐参数起步，不要直接用大尺寸。
2. 当前镜像适合先出结果，不适合高分辨率高并发。
3. 如果想提高画面质量，优先考虑换更大显存机器，而不是在当前环境盲目加步数。
4. 如果同样提示词结果变化较大，请固定随机种子。
5. 如果生成速度较慢，这是 FLUX 路线在 CPU offload 模式下的正常现象。

8. 常见问题与解决方法

Q：为什么默认只推荐 512x512？

A：因为当前是单卡 24GB 降级模式。更高尺寸、更高步数和更长文本会明显增加显存压力。

Q：为什么 health 正常，但出图还是可能失败？

A：health 只代表服务和模型加载完成，不代表任意参数下都能稳定生成。高参数会导致 OOM。

Q：如果出现 OOM 怎么办？

A：按下面顺序收敛参数：

1. 宽高降到 512x512
2. 步数降到 4
3. max_sequence_length 降到 128
4. Guidance 控制在 2.5

Q：为什么第一次生成比较慢？

A：因为当前服务采用了更省显存的 CPU offload 路线，速度会比纯 GPU 模式慢，但更适合当前机器

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