完全免費，純瀏覽器運算（不打 API 也不存資料）。不需要註冊，打開直接用。

三個都是 image gen，但 SD 是真正的開源生態 — 你可以本地跑（ComfyUI / Automatic1111），可以下 LoRA / checkpoint 做風格特化，可以接 ControlNet 控制構圖。Flux 也開源但 SD 周邊生態更老更深。MJ 是 closed-source SaaS。SD 適合想自己 host、想精細控制、想用 LoRA 的進階使用者。

SD 模型訓練時學會「什麼該畫」也學會「什麼不該畫」。Negative prompt 不是「沒寫什麼」，是「明確告訴模型不要出現」。例如想要清楚的手就在 Negative 寫 deformed hands、extra fingers — 模型會主動避開。Flux / MJ 沒這個欄位（架構不同）。

Steps（去噪步數）20–40 通用；Turbo / Lightning 模型 4–8 步即可。CFG Scale（提示詞貼合度）寫實 5–7、藝術 7–9、超過 10 容易過飽和。Sampler 預設用 DPM++ 2M Karras 最穩；LCM 是最快但要對應模型 / LoRA 才用得起來。

SDXL 1.0 是目前主流通用、品質好；SD 3.5 Large 是 Stability 最新（2024 末），文字入圖更強；SD 1.5 是經典輕量、Civitai 上 LoRA 最多最便宜跑。Turbo / Lightning 是 SDXL 的減步版。一般建議從 SDXL 1.0 起步。

因為每個 SD UI（Automatic1111 / ComfyUI / Forge / fal.ai / RunPod）這幾項都是 sidebar 控制項而不是 prompt 內容。我們在右側預覽以「建議設定」block 顯示，方便你對照著在你用的 UI 切過去。

SD 用 CLIP / OpenCLIP / T5 做文本嵌入，這些模型對前 75 個 token 權重最高、之後會被淡化。350 字內基本都被讀進。要強調某個詞可以用 (word:1.5) 加權語法（Automatic1111 支援，ComfyUI 部分支援）— 我們暫時沒做這個 UI，可以手動編輯複製出的字串。