前言
AI绘画的出现，让越来越多的人可以轻松画出美丽的插画作品。在本篇文章中，我们将会使用AI绘画软件：触站，轻松创建属于自己的作品。从零开始学AI绘画！
从零开始学AI绘画关键步骤：
第一步：下载软件
首先，我们需要下载一个非常好用的AI绘画软件。AI绘画功能也十分强大，能够帮助零基础小白快速生成精美的作品。
第二步：准备素材
在使用AI绘画软件之前，我们需要准备一些素材。如果您想要创作人物插画，可提前准备好所需要的角色形象、服饰、背景等元素。如果您想要创作风景插画，可准备好所需的城市或自然景色等元素。这些素材将成为我们创作作品的重要基础。
第三步：选择AI绘画功能
打开软件后，在页面上能够看到AI绘画选项。点击AI绘画之后，会弹出AI绘画的选择界面。在此菜单中，我们可以根据自己的需求，选择不同的AI绘画分类，例如人物、风景、卡通等。然后选择AI绘画素材。
第四步：调整参数
在选择了所需的素材后，我们需要根据实际需求调整一些参数。比如说，我们可以调整线条或色彩的明暗度，来达到更逼真、炫酷或柔和的效果。设置好参数后，点击“生成”按钮，等待片刻，AI就能帮助我们生成一张美丽的插画作品。
第五步：保存作品
在成功生成插画作品之后，我们需要保存缩小版到本地。在这个过程中，我们可以选择画质、尺寸、格式等信息。推荐选择高清晰度和较大的尺寸，让我们的作品更加生动，满足所需输出比例。
人工智能技术为画师们提供了更简单、更快捷的画画方法，使得任何人都可以轻松地创造出自己想要的插画作品。在使用AI绘画软件时，我们需要提前准备好素材，根据实际需求调整AI的参数，然后保存作品。另外，不断地学习和尝试，能够帮助我们不断优化自己的作品，成为更加优秀的艺术家。
Stable Diffusion无疑是最近最火的AI绘画工具之一，所以本期给大家带来了全新Stable Diffusion 升级版资料包（点击?可获取）
01 新版本一键安装启动软件
02 AI绘画基础+速成+进阶使用教程
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
Stable Diffusion WebUl 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。
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) 。
3、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 WebUl 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、MIsd.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，代表每选代 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
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 WebUl 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 Destinationdirectory 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 focalpoint 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
KohyaColab: https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohyatrainer/blob/main/fast-kohya-traineripynb
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 日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: 质风 + 面主体 + 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，当 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: /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 WebUl 的汉化和 Prompt 支持中文输入。
Stable Diffusion WebUl 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 WebUl 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-Difusion-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 WebUl
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
在 Stable Diffusion WebUl 的 Prompt Translator 面板中，选择百度翻译引擎，并将申请的APPID 和 密钥填写进去，点击保存
使用: 在 Stable Diffusion WebUl 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。
这里分享给大家一份Adobe大神整理的《AIGC全家桶学习笔记》，相信大家会对AIGC有着更深入、更系统的理解。
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AIGC所有方向的学习路线思维导图
这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。如果下面这个学习路线能帮助大家将AI利用到自身工作上去，那么我的使命也就完成了：
AIGC工具库
AIGC工具库是一个利用人工智能技术来生成应用程序的代码和内容的工具集合，通过使用AIGC工具库，能更加快速，准确的辅助我们学习AIGC
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精品AIGC学习书籍手册
书籍阅读永不过时，阅读AIGC经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验，结合自身案例融会贯通。
AI绘画视频合集
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，科学有趣才能更方便的学习下去。
总结
本文介绍了如何利用AI绘画软件，特别是触站和Stable Diffusion，从零开始学习并创建自己的插画作品。文章总结了五个关键步骤：下载AI绘画软件、准备创作素材、选择AI绘画功能、调整生成参数、保存最终作品。同时，文章详细阐述了Stable Diffusion的三种部署安装方式（云端部署、本地部署和本机安装），并提供了各自的优缺点，为用户提供了灵活的使用选项。在Stable Diffusion的基础操作部分，文章核苷了文生图、图生图及ControlNet等功能的详细介绍与参数设置，帮助用户掌握高级创作技巧。此外，还介绍了LORA模型训练方法，并分步骤说明了如何使用不同工具进行数据预处理、模型训练及其后续应用。
为了进一步提升创作效率和质量，文章还分享了Prompt语法技巧及如何利用ChatGPT辅助生成提示词，同时也着重介绍了Stable Diffusion全中文环境配置的步骤，帮助国内用户更便捷地进行操作。
最后，文章还推荐了AIGC学习路径思维导图、AIGC工具库、精品AIGC学习书籍和AI绘画视频合集等资源，旨在为用户提供全面的学习支持和丰富的学习材料，助力其在AI艺术创作领域不断进步。