1、背景信息
▍Stable Diffusion 是什么？
Stable Diffusion（简称SD）是一种生成式人工智能，于2022年发布，主要用于根据文本描述生成详细图像，也可用于其他任务，如图像的修补、扩展和通过文本提示指导图像到图像的转换。除图像外，您还可以使用该模型创建视频和动画。
这是AI绘画第一次能在可以在消费级显卡上运行，任何人都可以下载模型并生成自己的图像。另外，SD高质量的成图以及强大的自由度（自定义、个性化）受到诸多网友的追捧。Stable
Diffusion XL 1.0 (SDXL 1.0) 是Stable Diffusion的一个更为高级和优化的版本，它在模型规模、图像质量、语言理解和模型架构等方面都有显著的改进。
▍Stable Diffusion 能做什么？
首先，大家在入坑SD前，务必要清楚现阶段的SD到底能做什么？能否满足自己的需求？
Stable Diffusion 功能包括文本转图像、图像转图像、图形插图、图像编辑和视频创作。
文本转图像生成： 最常见和最基础的功能。Stable Diffusion 会根据文本提示生成图像。
图像转图像生成 使用输入图像和文本提示，您可以根据输入图像创建新图像。典型的案例是使用草图和合适的提示。
创作图形、插图和徽标使用一系列提示，可以创建各种风格的插图、图形和徽标。
图像编辑和修正可以使用 Stable Diffusion 来编辑和修正照片。例如，可以修复旧照片、移除图片中的对象、更改主体特征以及向图片添加新元素。
视频创作使用 GitHub 中的 Deforum 等功能，可以借助 Stable Diffusion 创作短视频片段和动画。另一种应用是为电影添加不同的风格。 还可以通过营造运动印象（例如流水）来为照片制作动画。
2、安装和部署Stable Diffusion
介绍如何安装和部署Stable Diffusion。我使用的是秋葉aaaki的整合包，文章末尾提供180G整合包～
电脑系统：Windows10及以上/macOS Monterey (12.5)。
显卡：RTX3060及以上。
显存：8G及以上。
内存：16G及以上。
磁盘空间：500 SSD及以上
下载地址：请看文末扫描获取
▍操作步骤
步骤一：右键解压Stable Diffusion安装包。
步骤二：双击Stable Diffusion安装包进入文件夹中，解压sd-webui-aki-v4.2。
步骤三：双击启动器运行依赖-dotnet-6.0.11，安装所需依赖。
步骤四：双击sd-webui-aki-v4.xx进入该文件夹中，下拉找到A启动器并启动。
注：第一次启动，需要一些时间部署Python和Git环境，请耐心等待，后面启动就很快了。若未弹出WebUI界面，请将复制链接：http://127.0.0.1:7860 到浏览器中即可。
若弹出Stable Diffusion WebUI界面，则表示启动成功。
3、Stable Diffusion教程与模型
Stable Diffusion WebUI界面介绍
▍Stable Diffusion WebUI介绍
1. Stable Diffusion WebUI界面主要分为三个区域：模型选择区、功能选择区、参数配置区。
2. 里面的参数非常多，第一次看到定会眼花缭乱，我对此进行了一次归类分组，这些参数主要分为两类：
一是为了告诉AI，用户的需求是什么，进而完成作图任务，称为基础参数。如提示词框、模型选择，迭代步数，采样器，图片尺寸等。
二是为了高效率地完成这个任务而存在的参数，称为额外参数，是非必要的参数。如垃圾桶，一键清除提示词、文件夹、打包下载、预设样式等。
那么，现在我们在看到某个参数时就知道它大致的作用是什么了。
Stable Diffusion 布局/参数介绍
接下来我将依次介绍Stable Diffusion文生图功能中的参数，指导用户快速了解和使用这些参数，以便更好地出图。
注：1. 这里的参数介绍只起到指导性作用，若想进一步了解各个参数的细节和原理，请阅读后续的文章。2. 由于这是整合包相比较原生的Stable Diffusion安装包，功能较多，且已经汉化了。
模型选择区
1. Stable Diffusion模型：下拉选择大模型，默认anyting-V5模型。请根据自身需求选择不同类型的模型，如现实主义风格的模型；动漫，二次元风格的模型。
2. 外挂VAE模型：下拉选择VAE模型，默认无。是可选操作，可以选择不同效果的VAE模型，对成图细节或颜色进行修复，同时选择VAE也可以起到节省电脑算力的作用。
3. CLIP终止层数（Clip Skip）：滑动确认或输入层数，层数范围为1~12层，默认层数为2。1层，成图更加精确；2层，成图更加平衡，即AI遵循提示词，也有一定自己的创意；3-12层，成图更加有创意。这里推荐2层。若你希望AI更加有自己的创意，还是请调节提示词引导系数（CFG Scale）参数，效果会更好。
注：选择模型时，需要提前下载模型并存储到对应的路径中。模型下载可前往：huggingface网站或Civital网站。Stable Diffusion模型存储位置是：*\models\Stable-diffusion。VAE模型存储位置是：*\models\VAE。存储完后，点击“🔄”即可。
功能配置区
参数配置区
简单介绍各个参数信息，分为基础参数、额外参数以及老版本的参数。
基础参数
1. 正向提示词（Prompt）：输入你希望图片中出现什么内容。仅支持英文输入。
2. 反向提示词（Negative prompt）：输入你不希望图片中出现什么内容，比如多手指。仅支持英文输入。
3. 迭代步数（Sampling Steps）：设置图片去噪的步数，步数越多画面越精细，出图时间也越长。步数范围1～150步，1～19步更加模糊，粗糙；20～40步，更加平衡；40～150步更加精细。其中并不是步数越多越好，为了避免过犹不及，这里推荐20～40步，更加平衡。
4. 采样方法（Sampler Method）：点击勾选采样方法。不同的采样方法，有不同效果，这里大家多次尝试即可。
5. 高分辨率修复（Hires. fix）：勾选即可将图片的分辨率放大。如从512_512px到1024_1024。
请根据自身显卡性能，设置图片基础分辨率，请勿设置的过高，否则在勾选高分辨率修复后，会显示：Out Of Memory Error，爆显存了。
6. Refiner：待补充。
7. 尺寸（宽度、高度）：设置成图的尺寸。默认512_512px。推荐的尺寸有：512_768px、768_512px、768_1152。
8. 总批次数：指一次生成图片多少张，这里指陆续跑图。根据显卡性能，酌情设置，推荐1~4。
9. 单批数量：指一次同时生成几张图片，这里指同时跑图。显卡压力更大，不建议设置为2以上。
10. 提示词引导系数（CFG Scale）：AI遵循提示词的程度/成图与提示词相关度。数值越低更加精确，越高则更有创造力，这里推荐5~7更加平衡。
注：该参数类似于New Bing对话框中的选择对话样式，分为更有创造力、更平衡、更精确。提示词引导系数（CFG Scale）则是以具体的数值来供用户设置。
11. 随机种子数（Seed）：设置成图是否随机。文本框默认-1，表示随机产生不同的图片。点击“🎲”将随机种子设置为-1；点击“♻️”将成图的种子数（即唯一编码），设置为随机种子数，在其他参数不变的情况下生成的图片相似99%；点击“⏹️”则是进行更多设置。
12. 脚本（Script）：一键测试提示词或各个参数变化对成图的影响。选项默认无，分为提示词矩阵、从文本框或文件载入提示词、X/Y/Z图表、controlnet m2m。
关于模型（和谐部分，请自行查阅）
我们现在可以在很多的模型网站，比如c站、huggingface，也就是抱脸网，上找到很多的训练好的stable diffusion 模型。比如我现在已经用过的Linaqruf/animagine-xl 和 xiaolxl/GuoFeng3模型。
Linaqruf/animagine-xl 是一个可以生成优质动漫风格图像的SD模型。我们只需要输入设计好的提示词，Linaqruf/animagine-xl 就可以自动生成相应的动漫图片了。下面是通过 Linaqruf/animagine-xl 生成的卡通图片：
xiaolxl/GuoFeng3 是一个中国华丽古风风格模型，也可以说是一个古风游戏角色模型，具有2.5D的质感。相比于前几代，第三代大幅度减少上手难度，增加了场景元素与男性古风人物，除此之外为了模型能更好地适应其它TAG，还增加了其它风格的元素。
相比于前几代，这一代对脸和手的崩坏有一定的修复，同时素材大小也提高到了最长边1024。效果图如下：
Stable Diffusion
180G
秋葉aaaki整合****包+教程
下载整合包后，点击里面的启动器，点击启动界面的一键启动，启动器会自动启动Stable Diffusion Web UI，并打开浏览器
打开后的Stable Diffusion Web UI界面。
使用的时候，输入正面提示词和反面提示词（非必须），其他的选项使用默认的就行，然后点击 生成，稍微等待一会，就可以得到生成的图片了。
Stable Diffusion Web UI 界面原本是英文的，我们只需要在其启动器的高级设置中启用云端页面汉化设置，就可以完成Stable Diffusion Web UI 汉化。
写在最后
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