要说今年绘画圈最大的新秀
那妥妥的就Stable Diffution
V4升级版无需安装**，直接解压就能用**
*（在此要感谢秋葉aaaki大佬的分享！*）
比之前推送的更加智能、快速和简单
有多简单呢？这么说吧
之前的版本需要初中生级别
现在的V4加强版小学生也能上手！
SD安装包获取
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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
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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～
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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
▍****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。
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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512512px到10241024。
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512512px。推荐的尺寸有：512768px、768512px、7681152。
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。
这里直接将该软件分享出来给大家吧~
1.stable diffusion安装包
随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。
2.stable diffusion视频合集
我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。
3.stable diffusion模型下载
stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。
4.stable diffusion提示词
提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。
5.SD从0到落地实战演练
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。
这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！
总结
### 总结文章：Stable Diffusion的崛起与详解#### 1. **Stable Diffusion简介**
Stable Diffusion（简称SD），作为今年绘画圈的新秀，是一款强大的生成式人工智能。它能根据文本描述快速生成高质量图像，并支持图像修补、扩展及视频动画创作。特别是V4加强版，无需安装，直接解压即用，操作简便到小学生都能上手。
#### 2. **Stable Diffusion的功能**
- **文本转图像**：根据文本提示生成图像。
- **图像转图像**：使用输入图像和文本提示，创建新图像。
- **图形插图**：创建各种风格的插图、徽标。
- **图像编辑**：修复旧照片、移除对象、添加新元素等。
- **视频创作**：借助GitHub中的工具，创作短视频片段和动画。
#### 3. **安装与部署**
- **系统要求**：Windows10及以上/macOS Monterey (12.5)
- **硬件要求**：RTX3060及以上显卡，8G以上显存，16G以上内存，500GB SSD以上磁盘空间。
- **安装步骤**：简单四步解压启动，注意需安装依赖并耐心等待第一次部署。
#### 4. **Stable Diffusion WebUI界面介绍**
- **界面分区**：模型选择区、功能选择区、参数配置区。
- **参数分类**：
- **基础参数**：如提示词、迭代步数、采样方法等，用于明确用户需求。
- **额外参数**：如一键清除提示词、打包下载等，用于提高效率。
- **模型选择**：不同风格（现实主义、动漫等）的模型按需选择，并需提前下载到指定路径。
#### 5. **功能配置与参数详解**
- **基础参数**：
- **正向/反向提示词**：输入希望/不希望出现的内容。
- **迭代步数**：步数越多画面越精细，推荐20~40步。
- **采样方法**：不同采样方法带来不同效果，需多次尝试。
- **高分辨率修复**：勾选以提升图片分辨率，但需考虑显卡性能。
- **提示词引导系数（CFG Scale）**：控制AI遵循提示词的程度，5~7较为平衡。
- **额外参数**：
- **随机种子数**：设置成图的随机性，灵活选择。
- **脚本**：自动化测试提示词或参数变化，便于学习与测试。
#### 6. **资源与教程**
- **安装包**：最新版本支持低端显卡与Mac系统。
- **视频教程**：深入浅出，实战案例助你快速上手。
- **模型下载**：下载并训练适用于特定需求的高质量模型。
- **提示词手册**：掌握构建生成图像关键语言。
- **实战演练**：完成指定任务，逐步进阶SD大神。
Stable Diffusion凭借其强大的功能和易于操作的特点，正逐渐改变图像与视频创作的世界。无论你是技术小白还是专业人士，都能通过这份详尽的指南轻松驾驭这一新兴工具。