前言

StableDiffusion，一款开源的先进[图像生成模型]，通过其独特的算法，能够根据文本描述创造出精美的图像。它不仅支持图像生成，还包括图像修复和风格转换等多项功能，为视觉艺术和设计领域带来了革命性的变革

在本期专栏中，我们将提供一个简明的Stable Diffusion入门教程，帮助初学者快速掌握其界面操作和基础功能，轻松开启这一应用的AI创作之旅

StableDiffusion资源放在了文末，需要的文末自提

首先，访问OneThingAI官网，进入【AI实验室】，在【应用中心】中点击【创建应用】以启动Stable Diffusion应用

等待应用状态变为“运行中”，图标亮起后，点击【SDWebUI】即可进入应用

应用界面

在Stable
Diffusion平台的WebUI界面，位于界面左上角的是模型选择区域，该区域提供了多种风格迥异的模型选项，包括但不限于写实风格、漫画风格等，以满足不同用户的创作需求

紧邻模型选择区域下方是工具栏，这里集合了一系列基础与高级的绘画工具

例如，模型合并功能及3D Openpose编辑器等，这些专业术语可能初看之下令人感到陌生

不过，请放心，接下来我将详细介绍两个最为基础且实用的绘画功能：

文生图（Text-to-Image）和图生图（Image-to-Image），以便大家快速上手

提示词输入区位于工具栏下方，分为提示词（Prompt）和反向词（Negative
Prompt）两部分。提示词用于指定希望AI生成的内容，而反向词则用于排除不想要的元素，两者结合使用可精确控制AI的图像创作

提示词下方则是一些 图像生成 参数的调整，其中包含了

• 图像分辨率：图像的宽高比

• 采样迭代步数：步数参数越高生成的图像就显得更加精致，反之则会更加简洁

• 提示词相关性（CFG）：CFG决定模型遵循文本提示的程度；低值可能导致忽略提示，而高值可增强图像色彩饱和度

• 图像生成批次：图像生成张数
  
  而现在，我将先给大家进行“文生图”功能的演示，让大家通过“文生图”体会到AI图像生成的乐趣。

基本应用功能

“文生图”（Text-to-Image）

在“文生图”功能中，用户通过输入文本提示词来创作图像。应用内嵌的提示词库简化了新手构思提示词的过程

我们选取了两个模型进行演示：Leosam_FilmGirl_Ultra.safetensors产生写实电影风格的图像，而AWPainting_1.4.safetensors则偏向动漫风格

以Leosam模型为例，我们尝试生成一幅“女孩在海边沙滩奔跑”的场景。

通过选择整合的提示词，如【人物-1女孩】、【表情动作-基础动作-奔跑】、【环境-氛围-海边日落】和【环境-水-海滩】，以及增强画质的提示词【画面-画质-
极高分辨率】和【画面-艺术风格-原画】

系统将自动匹配相应的英文提示词，以辅助生成理想中的图像

点击“生成”按钮，让我们观赏所创作的图像成果

生成的图像中出现了身体比例失衡和穿模现象，这可能是因为AI在处理复杂逻辑结构，如人体形态和器官时，表现不佳。然而，存在方法可以减少此类问题的发生。

利用“反向词”功能，我们可以有效减少图像生成中的错误。通过选择【反向提示词-画面】和【反向提示词-人】里的提示词，我们可以进一步优化生成图像的质量。

看到生成参数，勾选上【高分辨率修复】，将【采样迭代步数】设置成50并将【提示词相关性】设置成8

并启用的细节修复，这样也可以减少生成错误图像的发生

再次“生成”，生成出来的图像会更加和谐且清晰

“图生图”（Image-to-Image）

“图生图”功能，即AI基于现有图像创作新图像。启用此功能后，用户将发现其参数界面与“文生图”有所不同。

在生成参数下方，”图生图”提供了手绘修正和局部重绘等高级功能，这些将在后续的进阶教程视频中详细介绍

“图生图”的生成参数中还有“重绘幅度”选项，重绘幅度越高，画面自由度就越高。重绘幅度越低，生成出来的图像就越接近上传的图片

我们上传一张小狗图片

并在提示词文本框中，输入与图像画面元素相符的提示词
提示词：1dog, running, on grass

这里我给大家提供一个万能反向词，这样大家就不用每次都需要在提示整合中频繁选择提示词了。

反向词：NSFW, lowres, bad anatomy, bad hands, ((text)), (watermark), error,
missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low
quality, normal quality, ((username)), blurry, (extra limbs)

将模型选择为AWPainting，点击生成

图像生成的结果与上传图片紧密相关，显示出“图生图”功能的强大。介绍完“文生图”和“图生图”后，可以尝试自己操作以巩固本次教程的内容。

图像保存

如何将图像保存，完成图像生成后。在图像生成区，点击图像，右键将图像另存为本地文件夹，这样我们的图像就保存在了本地电脑端中

若需检索刚生成的图像，请使用工具栏中的【图库浏览器】，所有图像均存储于此，可自由下载

StableDiffusion安装包

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

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文章来源于互联网:Stable Diffusion零基础入门教程，轻松掌握AI创作！

一、前言

Midjourney 生成的图片很难精准的控制，随机性很高，需要大量的跑图，但Stable Diffusion可以根据模型较精准的控制。

SD 效果图展示：

二、Stable Diffusion 介绍

Stable Diffusion 是一款基于人工智能技术开发的绘画软件，它可以帮助艺术家和设计师快速创建高品质的数字艺术作品。该软件使用了一种称为 GAN（生成对抗网络）的深度学习模型，该模型可以学习并模仿艺术家的创作风格，从而生成类似的艺术作品。

Stable Diffusion 具有直观的用户界面，可以让用户轻松地调整绘画参数并实时预览结果。用户可以选择不同的画布、画笔和颜色，还可以通过调整图像的风格、纹理和颜色等参数来创建各种不同的艺术作品。

除此之外，Stable Diffusion 还提供了一些高级功能，例如批量处理、自动矫正和自动化调整等，可以帮助用户更加高效地完成大量的绘画任务。

总之，Stable Diffusion 是一款功能强大的 AI 绘画软件，它比现在市面上主流的 AI 绘画软件 Midjourney 更加的强大，可以说 SD 是所有 AI 绘画的鼻祖级存在，同样，更强大代表着它的上手难度及配置要求也更高。那么说到这里，我们就来看看这两款软件的一个对比吧

三、主流 AI 绘画软件的对比

四、Stable Diffusion 电脑配置要求

1. 配置要求：

需要使用 N 卡（NVIDIA 显卡），显卡的显存至少需要 4GB 以上显存才能在本地运行。最低配置需要 4GB 显存，基本配置 6GB 显存，推荐配置 12GB 显存或者以上。

Stable Diffusion Ai 绘画主要是运行显卡，算力越强，出图越快。显存越大，所设置图片的分辨率越高）

“推荐使用 RTX4090 显卡哦” —–来自一个 3080 显卡玩家

还有一点的就是硬盘空间要大，SD 出图主要依赖模型，网上下载的模型资源一般都很大（一个模型在 2G 以上）批量跑图也是很占内存的，这边建议 60GB 以上的硬盘空间。

2. 网络要求： 大家都懂哈，咱也不说。

3. 操作系统： 需要是 Win10 或 Win11。

满足以上条件基本上就可以用 SD 跑图啦。

五、Stable Diffusion 安装

SD 的安装我们就不要整的很复杂了，直接用大佬制作的一键安装/启动包就行，我们把时间用在刀刃上。

自己手动安装需要上 Github 下载文件，还要下载 Ptthon 等工具，一般第一次手动安装会出现各种奇怪的报错，总之很复杂，我之前自己安装过，真就花了一上午都还没安装好。所以我不建议也不教大家手动安装了。（如果你要硬上，可以在网上看看别的使用教程）

上黑科技！！！咱直接去使用@秋葉 aaaki 大佬的免费启动器和安装包。

我们下载这两个文件，下载链接在这文章顶部，可点击跳转过去下载

注意：下载的文件一定要放在空间比较大的盘里。

来看下具体操作：

• 1. 安装一下这个“启动器运行依赖”。

• 2. 然后把这两个文件复制一下，我们需要粘贴到“webui：文件夹中

• 3. 粘贴替换目标中的文件。粘贴的位置看我的文件夹路径。

• 4. 这里我重新走一遍打开流程，以防大家退出去了不知道从哪里进。我们打开下载的文件夹，然后进入到“novelai-webui”文件夹

• 5. 打开“novelai-webui-aki-v3”文件夹。

• 6. 然后下拉下拉…找到这个启动器，双击就完事了，这个就是我们刚刚粘贴替换的文件。

• 7. 然后就打开啦，一键启动就好了。

六、Stable Diffusion 基础操作

1. 大模型的切换

首先是这个界面左上角，在这里可以切换你所安装的模型。

这里我先推荐一下我常用的模型网站：C 站： civitai.com/

然后我们在 C 站上下载一些模型：

接下来就是安装了，很简单，把下载的模型放到这个路径文件夹中。然后刷新 web UI 界面（就是 SD 操作界面）

2. 模型的 VAE（Sd 的 VAE)

VAE 的全称是 Variational Auto-Encoder，翻译过来是变分自动编码器，本质上是一种训练模型，Stable Diffusion 里的 VAE 主要是模型作者将训练好的模型“解压”的解码工具。

这里可以切换 VAE。一般情况下我们就选择第一个自动就行了。

在 C 站下载模型，在下载页面会有文件显示，如图。

VAE 的安装路径看我这里，把下载的文件复制粘贴，然后把 web UI 界面刷新一下（就是 SD 操作界面）

总结：

1. 总的来说就是你在 C 站上下载的模型有些内置就有 VAE 的属性（不需要下载 VAE 文件），有些没有内置下载的时候我们就把 VAE 文件下载。（VAE 文件一般大小在几百兆左右）
2. VAE 的作用就是没有加载 VAE 的图片是灰灰的，加载之后就是会产生一个润色的效果，色彩更加丰富。

3. 功能选项

这里我挑选几个重要的功能讲解下。

文生图，这里与 Midjourney 不同的是，SD 有一个反向关键词（意思是不要图片出现什么），文生图的关键词格式与 Midjourney 基本一致

下面这块参数就是设置图片的一些基本参数，分辨率、尺寸等等，具体参数见下文。

图生图，这个也很好理解，放参考图然后输入提示词，与其他 AI 绘画软件一致。

图片信息，意思是你用 SD 画的图，放在这里来，右边会显示这个图片的一些参数，包括关键词。

然后你可以选择右下角的一些功能，比如“文生图”。

模型合并，这个功能很厉害，后面我出一篇关于这个功能的教学，大致就是把多个模型混合起来。

训练，这个就是训练自己的模型，新手用的比较少，后面可用作工作流的部署。（这个才是我推荐的核心哦）

设置

扩展

4. 提示词和反向提示词

提示：

提示词内输入的东西就是你想要画的东西，反向提示词内输入的就是你不想要画的东西。

提示框内只能输入英文，所有符号都要使用英文半角，词语之间使用半角逗号隔开。

一般来说越靠前的词汇权重就会越高，比如我这张图的提示词：

The personification of the Halloween holiday in the form of a cute girl with short hair and a villain’s smile, (((cute girl)))cute hats, cute cheeks, unreal engine, highly detailed, artgerm digital illustration, woo tooth, studio ghibli, deviantart, sharp focus, artstation, by Alexei Vinogradov bakery, sweets, emerald eyes。

万圣节假期的拟人化形式是一个留着短发和恶棍笑容的可爱女孩，可爱的帽子，可爱的脸颊，虚幻的引擎，高度详细，艺术种子数字插图，woo tooth，吉卜力工作室，deviantart，锐利的焦点，artstation，由 Alexei Vinogradov 面包店，糖果，绿宝石般的眼睛。

第一句关键词词组：万圣节假期的拟人化形式是一个留着短发和恶棍笑容的可爱女孩。那生成的图片主体画面就会是万圣节短发可爱笑容女孩

这里可能有用过 Midjourney 的小伙伴们就有疑问了，(((cute girl)))是什么意思，为啥有这么多括号，我来为大家解答下，这个是权重调节，类似 Midjourney 的 ::

① 最直接的权重调节就是调整词语顺序，越靠前权重越大，越靠后权重越低，上面说过。

② 可以通过下面的语法来对关键词设置权重，一般权重设置在 0.5~2 之间，可以通过选中词汇，按 ctrl+↑↓来快速调节权重，每次调节为0.1，也可以直接输入。

③ 加英文输入的（），一个括号代表这组关键词的权重是 1.1，两个括号是 1.1*1.1 的权重，不要加太多了哈。可以结合第二点固定权重，比如(((cute girl:1.2)))，那这个关键词的权重就很高了。

5. 功能按钮

我们来介绍下右边这几个功能，生成就不说了，输入关键词生成就跑图了。

第一按钮的意思是读取你上一张图的所有参数信息（包括关键词），比如你画一张图之后，关掉了软件，再次启动点击这个就会把参数复制进来。

第二个按钮就是删除了，清空关键词；这里可以和第一个按钮结合用哦

第三个按钮就是模型选择管理

这个按钮就是点击就会出现这些功能，你安装的模型和 Lora 都可以在这边调整。

小知识：这里可以把你生成的图片添加到模型的封面上，方便你后面看这个模型的效果，看我怎么做：

找到这个模型的名称，然后我这里是跑出来一张图片的，点击这个按钮（lora 一样）

最终效果：

后面两个就是一个提示词模板功能：

我们可以先点最后一个按钮，把现在的关键词创建一下，取个名字

然后在模板风格这里选中我们刚刚创建的模板（可以多选）

选中之后按一下第四个按钮，我们创建的关键词就被填入进去了，这块收工！

6. 采样步数

一般来说大部分时候采样部署只需要保持在 20~30 之间即可，更低的采样部署可能会导致图片没有计算完全，更高的采样步数的细节收益也并不高，只有非常微弱的证据表明高步数可以小概率修复肢体错误，所以只有想要出一张穷尽细节可能的图的时候才会使用更高的步数。（加大这个会导致出图变慢）

7. 采样方法

Stable diffusion webui 是 Stable diffusion 的 GUI 是将 stable diffusion 实现可视化的图像用户操作界面，它本身还集成了很多其它有用的扩展脚本。

SD 的采样方法有很多，大家有兴趣了解的可以去知乎看看@刘登宇的一篇文章《stable diffusion webui 如何工作以及采样方法的对比》。这里我们只介绍两个种常用的。

这里的采用方式有很多，但是我们常用的就那几个，我们可以去设置里面把不需要用到的关掉，不展示在这个界面中。然后点击右边的重启 UI 就好了。

8. 高清修复和图片尺寸参数

前面两个做个简单的介绍，面部修复对写实的风格有点效果，可平铺就不要用了，生成的图片很奇怪，可以自己试试。

我们说说高清修复，高清修复的意思是把基础生成的图片，按照你选择放大的倍率放大到指定分辨率之后再重新绘制图片，受到你重复幅度调节的数值影响。

宽度、高度就是图片的长宽比，很容易理解，生成批次和数量就是几批，一批几张图，配置好的可以直接拉满，增加效率哦。

提示词相关性：图像与你的提示的匹配程度。增加这个值将导致图像更接近你的提示（根据模型），但它也在一定程度上降低了图像质量。可以用更多的采样步骤来抵消。

默认未选中高清修复是这样的，当前图片的参数。

9. 随机种子（seed）

这个功能与 Midjourney 的 Seed 功能一样。

随机数的起点。保持这个值不变，可以多次生成相同（或几乎相同，如果启用了 xformers）的图像。没有什么种子天生就比其他的好，但如果你只是稍微改变你的输入参数，以前产生好结果的种子很可能仍然会产生好结果。

输入不同的种子，生成的图片不一样，seed 值一样，那生成的图片也是一样。

差异随机种子，需要勾选这个按钮：

这个功能是固定一个种子，然后调整差异强度来生成图片，因为是固定的 seed 值，所以生成的图风格都是类似的。

这边的几个功能都很简单，大家尝试下就能理解了，那基础操作我们就先讲到这里，大家赶紧玩起来吧！！

写在最后

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文章来源于互联网:stable diffusion 零基础入门教程

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