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学习调整图像尺寸的节点：缩放、裁剪与重采样，理解放大与缩小的应用场景。

理解潜空间（Latent）概念，掌握图像与潜空间互相转换的节点用法。

认识加载检查点节点的输出：模型、CLIP 与 VAE，理解三条数据线的用途。

逐项理解 KSampler 节点的参数：模型、条件、潜空间、步数、CFG、采样器与降噪。

理解 VAE（变分自编码器）在生成流程中的作用，学会选择与切换 VAE。

理解低分辨率出图后放大与高清修复的概念，掌握基础放大工作流。

学习设置生成图片的宽高与分辨率，理解不同模型的最佳尺寸与显存关系。

理解 CFG 引导强度与随机种子两个关键参数，学会控制画面变化与复现。

对比几种常用采样器的特点，学会按模型与需求选择合适的采样器。

理解采样器与步数的概念：步数决定细节程度，采样器决定去噪方式。

学习正向与负面提示词的写作思路：描述主体、风格、光线，以及避免常见画面问题。

理解 CLIP 文本编码器的作用，学会在节点里输入正向与负面提示词。