实测 115 组提示词:abliterated 文本编码器对出图影响几乎可忽略
afinalsin · reddit · 2026-10-29
作者针对「用 abliterated（去审查）模型作文本编码器会让图像/视频生成变差」的说法做了实测对比，结论是基本没问题。
- 测试覆盖 Krea 2 与 Minimax H3：70 个简单提示词、10 个更长复杂提示词、18 个敏感提示词跑 Krea2，17 个提示词跑 Minimax H3，每组都对比标准文本编码器与 abliterated 版本。
- 起因是 Heretic 作者此前发帖称 abliterated 文本编码器不会给图像/视频模型解禁，甚至「会让输出更差」；作者认为这句是强调性表述而非事实结论，且图像/视频生成无法像 LLM 那样用分数衡量「更差」。
- 作者指出量化对画质的影响与 abliteration 相当甚至更大，并给出多个量化对比帖作参照。
- 实用结论：abliterated 编码器对生成结果正负影响都很小，唯一值得用的场景是显存/内存紧张时，用同一个模型同时做提示词扩写与文本编码，省下一半模型体积。
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