Stable Diffusion入门教程：从配置到实战

Stable Diffusion入门教程：从配置到实战

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/2401_84760527/article/details/140950014

前言

在AI绘画领域，Stable Diffusion是一个非常重要的工具。本文将为大家提供一个详细的入门教程，适合零基础用户学习。从硬件配置要求到具体的操作步骤，本文将手把手教你掌握Stable Diffusion的使用方法。

配置要求

1. 硬件要求：建议使用NVIDIA显卡，显存至少需要4GB以上。最低配置需要4GB显存，基本配置6GB显存，推荐配置12GB显存或以上。显存越大，所设置图片的分辨率越高。
2. 网络要求：无特殊要求，正常安装即可使用。
3. 系统要求：支持Windows 10或Windows 11系统。
4. 费用：开源免费，无需付费。

安装教程

以B站UP主秋葉aaaki制作的整合包为例进行教程：

1. 双击打开启动器运行依赖。
   
2. 点击安装。
3. 等待安装完成。
4. 点击关闭。
5. 解压图示压缩包。
6. 打开解压好的文件夹。
7. 找到名为“A启动器”的应用程序，双击打开。
8. 点击一键启动。
9. 弹出黑框运行（耐心等待，切勿关闭）。
10. 自动打开浏览器运行Stable Diffusion，可以开始使用。

版本及更新

Stable Diffusion的各类整合包更新频繁，可以在启动器的版本管理功能内进行更新。同时，也可以在功能模块下载更新或添加各类模型。

启动打开

每次使用前需要先打开启动器，然后通过启动器一键启动。启动后会弹出运行框，等待运行完毕会自动打开Stable Diffusion。

界面说明及绘制

主模型切换

主模型是SD能够绘图的基础模型，初始只有一个基础通用的anything模型。不同的主模型，其画风和擅长的领域会有侧重，例如卡通风、国风、水墨风等。

VAE模型

VAE全名Variational autoencoder，中文叫变分自编码器，作用是滤镜+微调。有的大模型自带VAE，如果再加VAE可能效果适得其反。

CLIP 终止层数

值越大丢失的提示词越多，例如提示词为“拿着火柴的女孩”，当Clip skip调大，出来的结果可能只有女孩。

文生图与图生图

• 文生图：根据文本提示生成图像
• 图生图：根据提供的图像作为范本、结合文本提示生成图像

后期处理

对生成的图进行后期加工，如放大、修复、去除背景、蒙版等。

图片信息

显示图像基本信息，包含提示词和模型信息（除非信息被隐藏）。

模型合并

把已有的模型按不同比例进行合并生成新模型。

训练

根据提供的图片训练具有某种图像风格的模型。

正负向描述词

• 正面提示词：需要写得更精准和细致，描述少就给AI更多自由发挥空间。
• 负面提示词：不想让SD生成的内容。

生成控制

• 复原上次生成图片的提示词（自动记录）
• 清空当前所有提示词
• 打开模型选择界面
• 应用选择的风格模板到当前的提示词
• 存档当前的正反向提示词

采样方法

Stable Diffusion提供了19种采样方法可以选择，建议通过实际效果来选择最合适的。

采样步数

简单理解就是生成的细节程度，快速粗略测试10-15步，如果对出的图比较满意就25步，细化例如是有毛皮的动物或有纹理的主题，生成的图像缺少一些细节，就提高到40步。

长宽尺寸(分辨率）

即生成图的长宽尺寸。

总批次数

每次生成图像的组数。一次运行生成图像的数量为生成批次 * 每批数量。

单批数量

同时生成多少个图像。

点击生成后，输出的图片都会出现在图示下方，可选择保存位置、保存、打包下载，或者直接发送到图生图、重绘以及后期处理。

以上即为Stable Diffusion的简单介绍及教程。由于每个人的电脑配置、需求不同，再到模型、插件、提示词、参数调整等组合牵一发则动全身，需要大家耐心查看说明文档及各种学习。