创作中心
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所有的 图片制作都在创作中心进行，这里有很多参数可以设置。不要怕，随着你对 AI 绘画的深入了解你会很擅长设置它们，找到你的工作流程和个人偏好。从复杂的设置中找到模式。
提示词是一段文字描述，用来描述生成图片中的内容，AI 会根据你的提示词创作,请尽量使用英文提示词(目前针对英文描述效果比较好)。不同的AI模型对提示词的理解可能会有差异,切换模型是可以先查看模型介绍。
通过提供特效风格的预处理图片来让 AI 生成的图变的可控。控制网支持多种预处理类型，比如：涂鸦，深度，插值，姿势等。目前涂鸦和插值图片可以在JoyFusion中编辑，其他的需要导入处理好的风格图片。可以提供多个控制网条目同时使用。只有支持控制网的模型安装了控制网插件和控制网风格插件之后才可以使用
初始图像来调节新图像的生成，此项目是选的。
负向提示（Negative Prompt）
一段文字描述，不希望在生成的作品中出现的元素或特征限制条件，用于约束AI模型的创作，避免生成的图像与其意图相违背。请尽量使用英文提示词(目前针对英文描述效果比较好)。
模型
绘画的预训练模型，模型的选择会影响绘画的风格和效果。本应用的使用的模型都全都是基于CoreML的Stable Diffusion模型（或者基于SD的其他Fine tuning版本）。
original 类型的模型效果好并且只可以使用GPU执行;
split-einsum 类型模型可以兼容所有选项，你可以参照自己的设备自行选择。每当模型被切换之后，第一次执行绘画需要额外的时间开销。
绘画过程中的迭代次数。步数越多图像通常越精细，AI 绘制时间也会相应增加。
引导比例（Guidance Scale）
用于控制用户输入对绘画结果的影响程度。引导比例越高，绘画结果将更接近用户的描述或需求。
强度（strength ）
仅适用于提供了启始图片的情况下，用于控制AI绘画效果的参数。强度越高，绘画的风格和特征越明显，但可能会降低图像的真实性。
采样器（Sampler）
用于生成图像的采样方法,它们影响图像的多样性和质量。不通的采样器绘制的图片效果不太一样，你可以多次尝试对比效果。
运算单元（Compute Units）
执行CorML任务所需的计算资源。在使用original类型模型时只可以使用 CPU&GPU。当使用 split-einsum时，可以选择CPU&NeuralEngine。
一次绘制图片的数量是多少，数量设置的越大绘制时间会越长，消耗的计算机资源也会更多。
AI 生成过程中的图片过度效果，有两种方式可以选择分别为： 潜变和降噪模式。两种类型的图片过渡效果会有不通。如果你的设备性能有限可以将此项关闭。
相同的种子值将产生相同的图像，而不同的种子值将产生不同的图像。这使得实验具有可重复性，同时也能保持图像的多样性。当种子值为-1时代表系统随机生成。
用于生成图像的随机数生成器类型,随机数生成器的选择会影响图像的多样性。
节省硬件运行 CoreML模型时的内存空间，但是会导致生成速度变慢。
