1、Windows 安装：最低要求为 Win10 / 64 位系统，内存建议 16GB，显卡建议 NVIDIA 8GB 显存起，硬盘建议 30GB 起。安装方式可参考：https://blog.csdn.net/weixin_40660408/article/details/129896700 2、Google Drive 安装：云端部署可以将 Stable Diffusion WebUI Colab 安装到 Google Drive 上，好处是既可以使用 Google 提供的免费硬件资源，又保持了较高自由度的模型和插件扩展。需要注意的是 Google Drive 免费空间 15G，安装多个模型需要对存储空间进行扩容。安装方式可参考：https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab/tree/drive 3、Stable Diffusion Colab：https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab 中各个版本已更新 ControlNet 功能。比较推荐的模型有：Protogen（多个优秀模型融合而成）、Dreamlike（写实风格模型）、Waifu/OrangeMix（动漫风格模型）、Anything（二次元风格模型）、ChilloutMix（真人风格模型）、Openjourney（midjourney 画风）等，具体可到 Huggingface 中了解 https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=downloads
一、AI 绘画工具的选择与运用
1. 工作场景下 AI 绘画工具的选择
目前文生图的主流 AI 绘画平台主要有三种：Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E。如果要在实际工作场景中应用，我更推荐 Stable Diffusion。
通过对比，Stable Diffusion 在数据安全性（可本地部署）、可扩展性（成熟插件多）、风格丰富度（众多模型可供下载，也可以训练自有风格模型）、费用版权（开源免费、可商用）等方面更适合我们的工作场景。
那么如何在实际工作中应用 Stable Diffusion 进行 AI 绘画？
要在实际工作中应用 AI 绘画，需要解决两个关键问题，分别是：图像的精准控制和图像的风格控制。
2. 图像精准控制
图像精准控制推荐使用 Stable Diffusion 的 ControlNet 插件。在 ControlNet 出现之前，AI 绘画更像开盲盒，在图像生成前，你永远都不知道它会是一张怎样的图。ControlNet 的出现，真正意义上让 AI 绘画上升到生产力级别。简单来说 ControlNet 它可以精准控制 AI 图像的生成。
ControlNet 主要有 8 个应用模型：OpenPose、Canny、HED、Scribble、Mlsd、Seg、Normal Map、Depth。以下做简要介绍：
OpenPose 姿势识别
通过姿势识别，达到精准控制人体动作。除了生成单人的姿势，它还可以生成多人的姿势，此外还有手部骨骼模型，解决手部绘图不精准问题。以下图为例：左侧为参考图像，经 OpenPose 精准识别后，得出中间的骨骼姿势，再用文生图功能，描述主体内容、场景细节和画风后，就能得到一张同样姿势，但风格完全不同的图。
Canny 边缘检测
Canny 模型可以根据边缘检测，从原始图片中提取线稿，再根据提示词，来生成同样构图的画面，也可以用来给线稿上色。
HED 边缘检测
跟 Canny 类似，但自由发挥程度更高。HED 边界保留了输入图像中的细节，绘制的人物明暗对比明显，轮廓感更强，适合在保持原来构图的基础上对画面风格进行改变时使用。
Scribble 黑白稿提取
涂鸦成图，比 HED 和 Canny 的自由发挥程度更高，也可以用于对手绘线稿进行着色处理。
Mlsd 直线检测
通过分析图片的线条结构和几何形状来构建出建筑外框，适合建筑设计的使用。
Seg 区块标注
通过对原图内容进行语义分割，可以区分画面色块，适用于大场景的画风更改。
Normal Map 法线贴图
适用于三维立体图，通过提取用户输入图片中的 3D 物体的法线向量，以法线为参考绘制出一副新图，此图与原图的光影效果完全相同。
Depth 深度检测
通过提取原始图片中的深度信息，可以生成具有同样深度结构的图。还可以通过 3D 建模软件直接搭建出一个简单的场景，再用 Depth 模型渲染出图。
ControlNet 还有项关键技术是可以开启多个 ControlNet 的组合使用，对图像进行多条件控制。例如：你想对一张图像的背景和人物姿态分别进行控制，那我们可以配置 2 个 ControlNet，第 1 个 ControlNet 使用 Depth 模型对背景进行结构提取并重新风格化，第 2 个 ControlNet 使用 OpenPose 模型对人物进行姿态控制。此外在保持 Seed 种子数相同的情况下，固定出画面结构和风格，然后定义人物不同姿态，渲染后进行多帧图像拼接，就能生成一段动画。
以上通过 ControlNet 的 8 个主要模型，我们解决了图像结构的控制问题。接下来就是对图像风格进行控制。
3. 图像风格控制
Stable Diffusion 实现图像风格化的途径主要有以下几种：Artist 艺术家风格、Checkpoint 预训练大模型、LoRA 微调模型、Textual Inversion 文本反转模型。
Artist 艺术家风格
主要通过画作种类 Tag（如：oil painting、ink painting、comic、illustration），画家/画风 Tag（如：Hayao Miyazaki、Cyberpunk）等控制图像风格。网上也有比较多的这类风格介绍，如：
https://promptomania.com
https://www.urania.ai/top-sd-artists
但需要注意的是，使用艺术家未经允许的风格进行商用，会存在侵权问题。
Checkpoint 预训练大模型
Checkpoint 是根据特定风格训练的大模型，模型风格强大，但体积也较大，一般 5-7GB。模型训练难度大，需要极高的显卡算力。目前网上已经有非常多的不同风格的成熟大模型可供下载使用。如：https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image
LoRA 微调模型
LoRA 模型是通过截取大模型的某一特定部分生成的小模型，虽然不如大模型的能力完整，但短小精悍。因为训练方向明确，所以在生成特定内容的情况下，效果会更好。LoRA 模型也常用于训练自有风格模型，具有训练速度快，模型大小适中，配置要求低（8G 显存）的特点，能用少量图片训练出风格效果。常用 LoRA 模型下载地址：
https://stableres.info
https//civitai.com（友情提醒：不要在办公场所打开，不然会很尴尬）
Textual Inversion 文本反转模型
Textual Inversion 文本反转模型也是微调模型的一种，它是针对一个风格或一个主题训练的风格模型，一般用于提高人物还原度或优化画风，用这种方式生成的模型非常小，一般几十 KB，在生成画作时使用对应 Tag 在 prompt 中进行调用。
自有风格模型训练
Stable Diffusion 的强大之处还在于能够自定义训练风格模型，如果现有风格无法满足要求，我们还可以自己训练特定风格模型。Stable Diffusion 支持训练大模型和微调模型。我比较推荐的是用 LoRA 模型训练方法，该方法训练速度快，模型大小适中（100MB 左右），配置要求低（8G 显存），能用极少量图片训练出风格效果。例如：下图中我用了 10 张工作中的素材图，大概花了 20 分钟时间训练出该风格的 LoRA 模型，然后使用该模型就可以生成风格类似的图片。如果将训练样本量增大，那么训练出来的风格样式会更加精确。
了解了 Stable Diffusion 能干什么后，再来介绍下如何部署安装使用它。
二、AI 绘画工具的部署安装
以下主要介绍三种部署安装方式：云端部署、本地部署、本机安装，各有优缺点。当本机硬件条件支持的情况下，推荐本地部署，其它情况推荐云端方式。
1. 云端部署 Stable Diffusion
通过 Google Colab 进行云端部署，推荐将成熟的 Stable Diffusion Colab 项目复制到自己的 Google 云端硬盘运行，省去配置环境麻烦。这种部署方式的优点是：不吃本机硬件，在有限时间段内，可以免费使用 Google Colab 强大的硬件资源，通常能给到 15G 的 GPU 算力，出图速度非常快。缺点是：免费 GPU 使用时长不固定，通常情况下一天有几个小时的使用时长，如果需要更长时间使用，可以订阅 Colab 服务。
推荐两个目前比较好用的 Stable Diffusion Colab，选择相应模型版本运行即可：
Stable Diffusion Colab：github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab （不带 ControlNet）
ControlNet Colab：github.com/camenduru/controlnet-colab（带 ControlNet）
Colab 运行界面如下，点击连接虚拟机，连接成功后点击左侧运行代码，等待环境自动配置完成后，点击 WebUI URL 即可运行 Stable Diffusion。
Stable Diffusion WebUI 运行界面如下，在后面的操作方法里我会介绍下 Stable Diffusion 的基础操作。
2. 本地部署 Stable Diffusion
相较于 Google Colab 云端部署，本地部署 Stable Diffusion 的可扩展性更强，可自定义安装需要的模型和插件，隐私性和安全性更高，自由度也更高，而且完全免费。当然缺点是对本机硬件要求高，Windows 需要 NVIDIA 显卡，8G 以上显存，16G 以上内存。Mac 需要 M1/M2 芯片才可运行。
本地部署方式主要分四步，以 Mac M1 为例：
第 1 步：安装 Homebrew 和 Python3.10 环境
Homebrew 是一个包管理工具，具体安装方法可参考：https://brew.idayer.com/
Python3.10 安装：brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget
第 2 步：克隆 Stable Diffusion WebUI 项目仓库
推荐下载 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI，能很好的支持 ControlNet 扩展。
克隆项目仓库：git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
第 3 步：下载并存放 Stable Diffusion 模型
Stable Diffusion 模型可以下载官方提供的 1.5 或 2.0 版本的 ckpt 文件，其它风格模型则根据自己需要下载。下载地址：huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image
下载完后找到 stable-diffusion-webui 文件夹，把下载的 ckpt 大模型文件存放到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 目录下。
如果下载了 LoRA 模型的 safetensors 文件，则存放到 stable-diffusion-webui/models/Lora 目录中。
Textual Inversion 文本反转模型的 pt 文件，存放到 stable-diffusion-webui/embeddings 目录中。
第 4 步：运行 Stable Diffusion WebUI
模型文件存放完成后，运行 Stable Diffusion WebUI：
先输入 cd stable-diffusion-webui 再输入 ./webui.sh，程序会自动完成下载安装。
运行完毕后显示：Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 To create a public link, set `share=True` in `launch()`
在浏览器中打开 http://127.0.0.1:7860 ，即可运行 Stable Diffusion WebUI
需要用到的资源：
Homebrew 包管理工具：brew.idayer.com/guide/
Python 安装：www.python.org/downloads/
Stable Diffusion 项目仓库：github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
Stable Diffusion 模型：huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image
ControlNet 的安装
安装完 Stable Diffusion WebUI 后，我们再安装 ControlNet 扩展，以便进行图像的精准控制。
安装方法：
第 1 步：安装 ControlNet 插件
点击扩展，选择从 URL 安装，输入插件地址 https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet ，点击 Install 后重启 WebUI。
第 2 步：安装 ControlNet 模型
打开模型下载页面 https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main
将 annotator 目录中的人体检测预处理模型 body_pose_model.pth 和 hand_pose_model.pth 下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/openpose 目录。
将深度图模型 dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt 下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/midas 目录
将 models 目录中的文件下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models 目录
重启 WebUI 即可使用 ControlNet
解决 ControlNet 在 Mac M1 上无法运行问题
对于 Mac M1 芯片的电脑来说，直接运行 ControlNet 会报错，导致无法使用 ControlNet。原因是 CUDA 是适用于 NVIDIA GPU 的计算框架，当前 Mac OS 无法使用此框架，因此脚本会尝试使用 CPU，但 M1 不支持半精度数字。因此我们需要跳过 CUDA 并使用 no-half。
解决方法：
找到 webui-macos-env.sh 文件
添加 export COMMANDLINE_ARGS=“–precision full --no-half --skip-torch-cuda-test”
3. 本机安装 DiffusionBee
如果觉得云端部署和本地部署比较繁琐，或对使用要求没有那么高，那就试下最简单的一键安装方式。下载 Diffusionbee 应用：diffusionbee.com/download。优点是方便快捷，缺点是扩展能力差（可以安装大模型，无法进行插件扩展，如 ControlNet）。
三、AI 绘画工具的操作技巧
1. Stable Diffusion 基础操作
文生图
如图所示 Stable Diffusion WebUI 的操作界面主要分为：模型区域、功能区域、参数区域、出图区域。
txt2img 为文生图功能，重点参数介绍：
正向提示词：描述图片中希望出现的内容
反向提示词：描述图片中不希望出现的内容
Sampling method：采样方法，推荐选择 Euler a 或 DPM++ 系列，采样速度快
Sampling steps：迭代步数，数值越大图像质量越好，生成时间也越长，一般控制在 30-50 就能出效果
Restore faces：可以优化脸部生成
Width/Height：生成图片的宽高，越大越消耗显存，生成时间也越长，一般方图 512x512，竖图 512x768，需要更大尺寸，可以到 Extras 功能里进行等比高清放大
CFG：提示词相关性，数值越大越相关，数值越小越不相关，一般建议 7-12 区间
Batch count/Batch size：生成批次和每批数量，如果需要多图，可以调整下每批数量
Seed：种子数，-1 表示随机，相同的种子数可以保持图像的一致性，如果觉得一张图的结构不错，但对风格不满意，可以将种子数固定，再调整 prompt 生成
图生图
img2img 功能可以生成与原图相似构图色彩的画像，或者指定一部分内容进行变换。可以重点使用 Inpaint 图像修补这个功能：
Resize mode：缩放模式，Just resize 只调整图片大小，如果输入与输出长宽比例不同，图片会被拉伸。Crop and resize 裁剪与调整大小，如果输入与输出长宽比例不同，会以图片中心向四周，将比例外的部分进行裁剪。Resize and fill 调整大小与填充，如果输入与输出分辨率不同，会以图片中心向四周，将比例内多余的部分进行填充
Mask blur：蒙版模糊度，值越大与原图边缘的过度越平滑，越小则边缘越锐利
Mask mode：蒙版模式，Inpaint masked 只重绘涂色部分，Inpaint not masked 重绘除了涂色的部分
Masked Content：蒙版内容，fill 用其他内容填充，original 在原来的基础上重绘
Inpaint area：重绘区域，Whole picture 整个图像区域，Only masked 只在蒙版区域
Denoising strength：重绘幅度，值越大越自由发挥，越小越和原图接近
ControlNet
安装完 ControlNet 后，在 txt2img 和 img2img 参数面板中均可以调用 ControlNet。操作说明：
Enable：启用 ControlNet
Low VRAM：低显存模式优化，建议 8G 显存以下开启
Guess mode：猜测模式，可以不设置提示词，自动生成图片
Preprocessor：选择预处理器，主要有 OpenPose、Canny、HED、Scribble、Mlsd、Seg、Normal Map、Depth
Model：ControlNet 模型，模型选择要与预处理器对应
Weight：权重影响，使用 ControlNet 生成图片的权重占比影响
Guidance strength(T)：引导强度，值为 1 时，代表每迭代 1 步就会被 ControlNet 引导 1 次
Annotator resolution：数值越高，预处理图像越精细
Canny low/high threshold：控制最低和最高采样深度
Resize mode：图像大小模式，默认选择缩放至合适
Canvas width/height：画布宽高
Create blank canvas：创建空白画布
Preview annotator result：预览注释器结果，得到一张 ControlNet 模型提取的特征图片
Hide annotator result：隐藏预览图像窗口
LoRA 模型训练说明
前面提到 LoRA 模型具有训练速度快，模型大小适中（100MB 左右），配置要求低（8G 显存），能用少量图片训练出风格效果的优势。
以下简要介绍该模型的训练方法：
第 1 步：数据预处理
在 Stable Diffusion WebUI 功能面板中，选择 Train 训练功能，点选 Preprocess images 预处理图像功能。在 Source directory 栏填入你要训练的图片存放目录，在 Destination directory 栏填入预处理文件输出目录。width 和 height 为预处理图片的宽高，默认为 512x512，建议把要训练的图片大小统一改成这个尺寸，提升处理速度。勾选 Auto focal point crop 自动焦点裁剪，勾选 Use deepbooru for caption 自动识别图中的元素并打上标签。点击 Preprocess 进行图片预处理。
第 2 步：配置模型训练参数
在这里可以将模型训练放到 Google Colab 上进行，调用 Colab 的免费 15G GPU 将大大提升模型训练速度。LoRA 微调模型训练工具我推荐使用 Kohya，运行 Kohya Colab：https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/fast-kohya-trainer.ipynb
配置训练参数：
先在 content 目录建立 training_dir/training_data 目录，将步骤 1 中的预处理文件上传至该数据训练目录。然后配置微调模型命名和数据训练目录，在 Download Pretrained Model 栏配置需要参考的预训练模型文件。其余的参数可以根据需要调整设置。
第 3 步：训练模型
参数配置完成后，运行程序即可进行模型训练。训练完的模型将被放到 training_dir/output 目录，我们下载 safetensors 文件格式的模型，存放到 stable-diffusion-webui/models/Lora 目录中即可调用该模型。由于直接从 Colab 下载速度较慢，另外断开 Colab 连接后也将清空模型文件，这里建议在 Extras 中配置 huggingface 的 Write Token，将模型文件上传到 huggingface 中，再从 huggingface File 中下载，下载速度大大提升，文件也可进行备份。
2. Prompt 语法技巧
文生图模型的精髓在于 Prompt 提示词，如何写好 Prompt 将直接影响图像的生成质量。
提示词结构化
Prompt 提示词可以分为 4 段式结构：画质画风 + 画面主体 + 画面细节 + 风格参考
画面画风：主要是大模型或 LoRA 模型的 Tag、正向画质词、画作类型等
画面主体：画面核心内容、主体人/事/物/景、主体特征/动作等
画面细节：场景细节、人物细节、环境灯光、画面构图等
风格参考：艺术风格、渲染器、Embedding Tag 等
提示词语法
提示词排序：越前面的词汇越受 AI 重视，重要事物的提示词放前面
增强/减弱：(提示词:权重数值)，默认 1，大于 1 加强，低于 1 减弱。如 (doctor:1.3)
混合：提示词 | 提示词，实现多个要素混合，如 [red|blue] hair 红蓝色头发混合
+ 和 AND：用于连接短提示词，AND 两端要加空格
分步渲染：[提示词 A:提示词 B:数值]，先按提示词 A 生成，在设定的数值后朝提示词 B 变化。如[dog?30] 前 30 步画狗后面的画猫，[dog?0.9] 前面 90%画狗后面 10%画猫
正向提示词：masterpiece, best quality 等画质词，用于提升画面质量
反向提示词：nsfw, bad hands, missing fingers……, 用于不想在画面中出现的内容
Emoji：支持 emoji，如 ? 形容表情，? 修饰手
常用提示词举例：
3. ChatGPT 辅助生成提示词
我们也可以借助 ChatGPT 帮我们生成提示词参考。
给 ChatGPT 一段示例参考：https://dreamlike.art/guides/using-openai-chat-gpt-to-write-stable-diffusion-prompts
根据参考生成 Prompts，再添加细节润色
4. Stable Diffusion 全中文环境配置
在实际使用中，我们还可以把 Stable Diffusion 配置成全中文环境，这将大大增加操作友好度。全中文环境包括了 Stable Diffusion WebUI 的汉化和 Prompt 支持中文输入。
Stable Diffusion WebUI 汉化
安装中文扩展插件：点击 Extensions 选择 Install from URL，输入 https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese ，点击 Install，并重启 WebUI
切换到中文模式：在 Settings 面板中，将 User interface 中的 Localization 设置成 Chinese 中文模式，重启 WebUI 即可切换到中文界面
Prompt 中文输入
下载提示词中文扩展插件：https://github.com/butaixianran/Stable-Diffusion-Webui-Prompt-Translator ，将项目作为 zip 文件下载，解压后放到 stable-diffusion-webui/extensions 目录中，重启 WebUI
调用百度翻译 API：去 api.fanyi.baidu.com 申请一个免费 API Key，并将翻译服务开通。在管理控制台的开发者信息页中确认 APP ID 和 密钥
在 Stable Diffusion WebUI 的 Prompt Translator 面板中，选择百度翻译引擎，并将申请的 APP ID 和 密钥填写进去，点击保存
使用：在 Stable Diffusion WebUI 页面顶部会出现一个翻译工具栏，我们在提示词输入框中输入中文，点击工具栏中的翻译就能自动把提示词替换成英文
目前 ControlNet 已经更新到 1.1 版本，相较于 1.0 版本，ControlNet1.1 新增了更多的预处理器和模型，原有的模型也通过更好的数据训练获得了更优的性能。以下我做简要梳理，想要了解更多内容可以参考作者的文档：https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightly
ControlNet 的使用方式非常灵活，既可以单模型应用，也可以多模型组合应用。清楚 ControlNet 的一些原理方法后，可以帮助我们更好的提升出图效果。以下通过一些示例，简要介绍 ControlNet 的实际用法。
一、ControlNet 单模型应用
1. 线稿上色
**方法：**通过 ControlNet 边缘检测模型或线稿模型提取线稿（可提取参考图片线稿，或者手绘线稿），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。
**应用模型：**Canny、SoftEdge、Lineart。
Canny 边缘检测：
Canny 是比较常用的一种线稿提取方式，该模型能够很好的识别出图像内各对象的边缘轮廓。
使用说明（以下其它模型同理）：
展开 ControlNet 面板，上传参考图，勾选 Enable 启用（如果显存小于等于 4G，勾选低显存模式）。
预处理器选择 Canny（**注意：**如果上传的是已经经过预处理的线稿图片，则预处理器选择 none，不进行预处理），模型选择对应的 control_v11p_sd15_canny 模型。
勾选 Allow Preview 允许预览，点击预处理器旁的?按钮生成预览。
其它参数说明：
Control Weight：使用 ControlNet 生成图片的权重占比影响（多个 ControlNet 组合使用时，需要调整权重占比）。
Starting Control Step：ControlNet 开始参与生图的步数。
Ending Control Step：ControlNet 结束参与生图的步数。
Preprocessor resolution：预处理器分辨率，默认 512，数值越高线条越精细，数值越低线条越粗糙。
Canny 低阈值/高阈值：数值越低线条越复杂，数值越高线条越简单。
Canny 示例：（保留结构，再进行着色和风格化）
SoftEdge 软边缘检测：
SoftEdge 可以理解为是 ControlNet1.0 中 HED 边缘检测的升级版。ControlNet1.1 版本中 4 个预处理器按结果质量排序：SoftEdge_HED > SoftEdge_PIDI > SoftEdge_HED_safe > SoftEdge_PIDI_safe，其中带 safe 的预处理器可以防止生成的图像带有不良内容。相较于 Canny，SoftEdge 边缘能够保留更多细节。
SoftEdge 示例：（保留结构，再进行着色和风格化）
Lineart 精细线稿提取：
Lineart 精细线稿提取是 ControlNet1.1 版本中新增的模型，相较于 Canny，Lineart 提取的线稿更加精细，细节更加丰富。
Lineart 的预处理器有三种模式：lineart_coarse（粗略模式），lineart_realistic（详细模式），lineart_standard（标准模式），处理效果有所不同，对比如下：
Lineart 示例：（保留结构，再进行着色和风格化）
2. 涂鸦成图
方法：通过 ControlNet 的 Scribble 模型提取涂鸦图（可提取参考图涂鸦，或者手绘涂鸦图），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。
应用模型：Scribble。
Scribble 比 Canny、SoftEdge 和 Lineart 的自由发挥度要更高，也可以用于对手绘稿进行着色和风格处理。Scribble 的预处理器有三种模式：Scribble_hed，Scribble_pidinet，Scribble_Xdog，对比如下，可以看到 Scribble_Xdog 的处理细节更为丰富：
Scribble 参考图提取示例（保留大致结构，再进行着色和风格化）：
Scribble 手动涂鸦示例（根据手绘草图，生成图像）：
也可以不用参考图，直接创建空白画布，手绘涂鸦成图。
3. 建筑/室内设计
方法：通过 ControlNet 的 MLSD 模型提取建筑的线条结构和几何形状，构建出建筑线框（可提取参考图线条，或者手绘线条），再配合提示词和建筑/室内设计风格模型来生成图像。
应用模型：MLSD。
建筑/室内设计风格模型下载：
https://civitai.com/?query=Interior
https://civitai.com/?query=building
MLSD 示例：（毛坯变精装）
4. 颜色控制画面
方法：通过 ControlNet 的 Segmentation 语义分割模型，标注画面中的不同区块颜色和结构（不同颜色代表不同类型对象），从而控制画面的构图和内容。
应用模型：Seg。
Seg 语义参考：https://docs.qq.com/sheet/DYmtkWG5taWxhVkx2?tab=BB08J2
Seg 示例：（提取参考图内容和结构，再进行着色和风格化）
如果还想在车前面加一个人，只需在 Seg 预处理图上对应人物色值，添加人物色块再生成图像即可。
5. 背景替换
方法：在 img2img 图生图模式中，通过 ControlNet 的 Depth_leres 模型中的 remove background 功能移除背景，再通过提示词更换想要的背景。
应用模型：Depth，预处理器 Depth_leres。
要点：如果想要比较完美的替换背景，可以在图生图的 Inpaint 模式中，对需要保留的图片内容添加蒙版，remove background 值可以设置在 70-80%。
Depth_leres 示例：（将原图背景替换为办公室背景）
6. 图片指令
方法：通过 ControlNet 的 Pix2Pix 模型（ip2p），可以对图片进行指令式变换。
应用模型：ip2p，预处理器选择 none。
要点：采用指令式提示词（make Y into X），如下图示例中的 make it snow，让非洲草原下雪。
Pix2Pix 示例：（让非洲草原下雪）
7. 风格迁移
方法：通过 ControlNet 的 Shuffle 模型提取出参考图的风格，再配合提示词将风格迁移到生成图上。
应用模型：Shuffle。
Shuffle 示例：（根据魔兽道具风格，重新生成一个宝箱道具）
8. 色彩继承
方法：通过 ControlNet 的 t2iaColor 模型提取出参考图的色彩分布情况，再配合提示词和风格模型将色彩应用到生成图上。
应用模型：Color。
Color 示例：（把参考图色彩分布应用到生成图上）
9. 角色三视图
方法：通过 ControlNet 的 Openpose 模型精准识别出人物姿态，再配合提示词和风格模型生成同样姿态的图片。
应用模型：OpenPose。在 ControlNet1.1 版本中，提供了多种姿态检测方式，包含：openpose 身体、openpose_face 身体+脸、openpose_faceonly 只有脸、openpose_full 身体+手+脸、openpose_hand 手，可以根据实际需要灵活应用。
OpenPose 角色三视图示例：
要点：上传 openpose 三视图，加载 charturner 风格模型（ https://civitai.com/?query=charturner ），添加提示词保持背景干净 (simple background, white background:1.3), multiple views
10. 图片光源控制
方法：如果想对生成的图片进行打光，可以在 img2img 模式下，把光源图片上传到图生图区域，ControlNet 中放置需要打光的原图，ControlNet 模型选择 Depth。
应用模型：Depth。
要点：图生图中的所有参数和提示词信息需要与原图生成时的参数一样，具体原图参数可以在 PNG Info 面板中查看并复制。
示例：
二、ControlNet 多模型组合应用
ControlNet 还支持多个模型的组合使用，从而对图像进行多条件控制。ControlNet 的多模型控制可以在设置面板中的 ControlNet 模块中开启：
1. 人物和背景分别控制
方法：设置 2 个 ControlNet，第一个 ControlNet 通过 OpenPose 控制人物姿态，第二个 ControlNet 通过 Seg 或 Depth 控制背景构成。调整 ControlNet 权重，如 OpenPose 权重高于 Depth 权重，以确保人物姿态被正确识别，再通过提示词和风格模型进行内容和风格控制。
应用模型：OpenPose、Seg（自定义背景内容和结构）、Depth。
示例：
2. 三维重建
方法：通过 Depth 深度检测和 Normalbae 法线贴图模型，识别三维目标。再配合提示词和风格模型，重新构建出三维物体和场景。
应用模型：Depth、Normalbae。
示例：
3. 更精准的图片风格化
方法：在 img2img 图生图中，通过叠加 Lineart 和 Depth 模型，可以更加精准的提取图像结构，最大程度保留原图细节，再配合提示词和风格模型重新生成图像。
应用模型：Lineart、Depth。
示例：
4. 更精准的图片局部重绘
方法：在 img2img 图生图的局部重绘中，通过叠加 Canny 和 Inpaint 模型，可以更加精准的对图像进行局部重绘。
应用模型：Canny、Inpaint。
示例：
「Stable Diffusion」
大家好，我是**「查尔斯」**，今天给大家分享一些可以下载Stable Diffusion模型的网站。
1. Civitai
「https://civitai.com/」
第一个肯定是大名鼎鼎的C站，拥有海量的底模和Lora。
Civitai
2. 哩布哩布AI
「https://www.liblibai.com/」
C站虽好，但需要魔法，哩布哩布AI是中国原创AI模型分享社区，许多魔法师会在C站和哩布哩布同时发布模型，因此哩布哩布AI也拥有大量的模型，足够大家使用玩耍。
哩布哩布AI
3. 炼丹阁
「https://www.liandange.com/」
专业全面的模型平台社区，跟哩布哩布AI差不多。
炼丹阁
4. Hugging Face
「https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=downloads」
「https://huggingface.co/AnonPerson/ChilloutMix/tree/main」
Huggin Face（抱抱脸）是一个允许用户共享机器学习模型和数据集，拥有海量但不限于Stable Diffusion模型的开源平台。这里有许多最新发布的Stable Diffusion通用基础模型。此外还有许多用户自己训练上传的底模或者Lora，感兴趣可以自己探索。
Hugging Face Text-to-Image
ChilloutMix
ChilloutMix之前在C站，但因为某些原因被扳了?，没来得及下载的可以去这里下载。
5. Stableres.info
「https://stableres.info/」
直接从Hugging Face中找模型肯定没有头绪，要是能直接像C站看效果图选模型就好了，欸嘿，这个网站就能满足。该网站的大多数模型都是来自Hugging Face。
Stableres.info
6. 其他
下面是一些赛博菩萨的小众网站，网站虽小，模型可不少。
「https://www.123114514.xyz/」
「https://www.sdziyuan.cn/」
「https://rentry.org/sdmodels」
「https://aituzhan.com/」
如有侵权，请联系删除。
写在最后
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
一、AIGC所有方向的学习路线
AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、AIGC必备工具
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
三、最新AIGC学习笔记
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、AIGC视频教程合集
观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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