首先呢，小伙伴们打开 Stable Diffusion 「后续还是简称SD」的界面大概是这样子的，因为我们加了一下插件的原因呢，我的界面可能和小伙伴的初始界面有点区别，这个不重要啊！多的那些个功能呢，今天也不讲啊！小伙伴们也不要着急，后续会给大家一一介绍的哈。
模型： 首先SD最重要的也就是它的模型了，你使用不同的模型最终出图的效果就会不一样。模型可以去网上下载，分享两个模型下载网站：
https://civitai.com/
https://www.liblibai.com/
提示词： 提示词分为正向提示词和反向提示词，顾名思义就是你想要什么和不想要什么。
需要注意的是在前面的提示词，会得到更多的权重，其次是末尾的提示词，在中间的权重比较小。如果我们给的提示词很多，那SD会忽略掉中间的一些提示词来减少计算量。后续也会介绍怎么单独给提示词加权重，以及提示词的框架。
迭代步数： 一般设定在20~30之间，主要取决于你的大模型。迭代步数越高，图片会越精致，越精确，但是消耗的时间也会相应增加。并不是越高越好，合适的才是最好的。
采样方法： SD提供了很多采样方法，给我们提供了多种场景的适配算法，每个采样方法都有它擅长的图像生成场景。例如：Euler a 适合生成相对简单的图像，适应于快速生成图像的场景，比如二次元的场景；DPM++ 2M Karras、DPM++ SDE Karras 可以快速生成高品质图像，比如真人，自然场景的场景；UniPC 可以生成更逼真的图像，并提高了采样速度，相当于你可以以更少的迭代步数实现更复杂精致的场景。主要适应与人形体相关的场景。
面部修复： 主要是用来修复扭曲的人脸，适用于真人场景，小伙伴们要是人物的脸部崩坏，可以勾选这个选项。
平铺图： 可以实现图像的拼贴效果，适用于生成花纹的场景。
高分辨率修复： 默认情况下，文生图在非常高的分辨率下（宽高大于756像素）制作图像，会出现比较混沌的图像，所以官方建议如果制作高分辨率的图像，打开该选项。这里说下放大算法。
放大算法：
真实图片场景（R-ESRGAN 4x+）
动漫二次元场景（R-ESRGAN 4x+ Anime6B）
宽高度： 顾名思义就是生成图片的分辨率，这个主要看小伙伴们的显卡的显存大小，显存越大，你就可以设置更高的分辨率。
总批次数： 生成多少个批次，一般想要多出图，用这个就可以。
单批数量： 每个批次生成多少张图片，显卡显存少慎用，需要大显存支持。
提示词引导系数： 最终出图效果与你提示词的匹配程度，一般是3~11，和你的大模型有关。也不是越高越好哦，太高会破坏图像的结构和细节。
随机数种子： 相当于每张图片生成的编号，点击1号按钮，每次生成的图片都是随机的；点击2号按钮，就会固定 seed 值，使用相同的 seed 值，可以降低图像的随机性。
开头这两个功能比较相近，都是「从提示词和上次生成的图片中读取生成参数」。这里的功能后续再详细介绍。旁边的垃圾桶不用过多介绍了吧，会清空你写的提示词。
「显示或隐藏扩展模型」，点击会出现大红框里的模型。可以方便你选择。
「将所选预设样式插入到当前提示词之后」，选择预设样式，并点击当前按钮，预设的提示词就会自动加入你的提示词之后。
「将当前提示词存储为预设样式」，和上边的按钮是对应关系，可以把你的提示词存储为预设样式。
以上就是文生图相关的功能啦，小伙伴们理解的咋样嘞。小伙伴们多用用就熟悉啦。毕竟，熟能生巧嘛！最后我们就用文生图生成几张图片看看效果哈。要不然小伙伴们以为我在唬人嘞！
以上都是用Stable Diffusion文生图模式生成的喔，童叟无欺，小伙伴们还等啥嘞，快去试试吧！
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