【AI绘画】个人电脑部署免费AI绘画软件——Stable Diffusion webui启动器

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先看几个生成的作品

二次元

2.5d

机甲风

什么是AI绘画？

ai绘画，也叫“ai作画”、“人工智能绘画”，即通过 AI 生成技术得到画作或图片。ai作画由来已久，有许多创作ai绘画作品的方式，包括基于规则的图像生成算法、深度学习算法。最近火爆全网的是通过文本描述生成绘画的形式，大家或许会疑惑，AI 生成图片好像很早就听说过，为什么这一次这么火？
可能你想不到，最早的ai作画系统 AARON 由 Harold Cohen 于 1960 年代末开始开发。AARON 使用基于符号规则的方法来生成图像，不同于现在ai作画是输出数字化图像，AARON 真的是用画笔和颜料来绘画。
至于效果嘛，就。。。

虽然AI绘画很早以前就出现了，只不过那时候的效果不尽人意。

经过不断的迭代更新，直到2022 年 7 月 midjourney 开放公测，有人通过 midjourney 生成的作品获得艺术奖项，引起广泛讨论。
下图就是该作品《太空歌剧院》，就是由Midjourney所作，引发很大争议。

现在主流的AI绘画

去搜索，目前的AI绘画工具已经有很多了，眼花缭乱，具体我们该如何选择呢？

这是我在网上找的各种主流AI绘画的排行，但是AI更新换代很快的，这个也只是作为参考

也有人表示，SD才是第一

什么是Stable Diffusion

2022年8月份，Stability.ai公司发布并开源了Stable Diffusion AI 绘画模型，彻底让AI绘画热潮爆发！

2022年10月份，基于Stable Diffusion的二次元AI绘画模型NovelAI横空出世，NovelAI强大的二次元插画绘图能力，使其一跃成为全球最好的动漫插画生成模型。

如果说midjourney是AI绘画的开始，那Stable Diffusion应该就是AI绘画的大爆发

公开资料显示，Stable Diffusion是StabilityAI公司于2022年提出的，论文和代码都已开源。StabilityAI在22年10月28日完成了1.01亿美元的融资，目前估值已经超过10亿美元。

大家可以去Stable Diffusion Online这个网站体验一下Stable Diffusionhttps://stablediffusionweb.com/

比如我输入A sunset over a mountain range, vector image（山脉上的日落），看一下效果，几秒钟就可以生成对应的图

缺点

大部分的AI绘画工具，比如MJ，都有一些共同的通病，比如：收费、外网、使用复杂、全英文、不开源，要么就是出图质量差
哪怕是开源的Stable Diffusion，使用起来同样存在很多问题。

Stable Diffusion不是一个真正意义上的软件，最早，它被开源出来的只是一团外行人都看不懂的源代码而已，但是得益于强大的开源社区，它的可操作性也在过去的小半年里得到了飞速的进化。

这里就不得不提到GitHub上的一位叫做Automatic1111的开发者，他将这些代码做了一个基于浏览器页面去运行的小程序，也就是我们常说的Stable Diffusion WebUI（SD Web UI）。

后来，国内也有人对这个webUi进行了再封装，这就是我今天主要想介绍的Stable Diffusion整合包发布——绘世启动器，这是由b站的一位大佬做的一个整合的安装包，可以实现下载安装即用。

安装前说明

1. 电脑配置需求

操作系统：windows.10以后
CPU:不做强制性要求
内存：推荐8G以上
显卡：必须是Nvidia的独立显卡，显存最低4G,推荐20系以后A卡、核显只能用CPU跑
整合包推荐放在固态硬盘中，提升模型加载速度

2. 本次整合包适合以下人群使用

零基础入门，没用过AI绘画的人
把原来整合包自己玩坏了的人
不想动脑子的人

3. 其他说明

如果你已经安装过原本的整合包，本次整合包升级的内容完全可以使用启动器自行升级，请大家自己决定。
整合包基于开源项目stable diffusion webui制作，AI绘画从来没有任何官方版一说。这个整合包不会与所谓的“自部署官方版”有任何区别。一般来讲，如果出问题了一定是你自己使用的问题。

整合包只是打包了运行必须的python、git环境，并且预置好模型、添加了一些常用的插件。所有环境都在这个包内随用随删，环境是独立虚拟的，不会产生任何冲突理论上比你自己部署的还要稳定。

如何安装

1. 温馨提示

1.1 安装路径尽量不要有中文

安装路径，即你放置Stable Diffusion WebUl的,文件夹及它所属的文件夹，任何一层文件夹里有中文都会导致一些路径索引的过程报错。比如：D:/Program&Files/Al绘画
(为减小错误发生概率，也应该尽可能减少输入空格。)

1.2. WebUl文件夹放在较空的盘

AI绘画需要下载并运用大量模型文件，模型数量多了以后是很占地方的，尽量不要将其堆积在C盘之类的系统盘。
(文件夹是可以自由拷贝的，不影响使用。)

2. 下载

夸克盘：https://pan.quark.cn/s/3a32257a7323 提取码：284q

3. 安装

下载完解压整合包，如果之前没有安装用过启动器，先点击启动器安装依赖

4. 启动

安装完成点击启动器

然后点击启动即可

弹出网页，即可启动完成，就可以进行AI绘画了

简单的使用

正面 Tag（想要的内容）是这些，改善画质用的 Tag：

masterpiece, best quality,

通用反面 Tag（不想要的内容），保底不出古神用的 Tag：

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

填写完成，其他保存默认，点击生成即可

各种参数的介绍

整合包内一般都会带一个自动补全 Tag 的插件，如果你不知道那些 Tag 好，下面我会说如何查找

另外，你可能会看到别人发的 Tag 里面会有一些符号？比如大小括号等等。这属于进阶用法，这里仅仅简单提及一下。以 girl 这个 Tag 作为例子。

(girl) 加权重，这里是1.1倍。括号是可以叠加的，如（(girl)) 加很多权重。1.1*1.1=1.21倍

[girl] 减权重，一般用的少。减权重也一般就用下面的指定倍数。

(girl:1.5) 指定倍数，这里是1.5倍的权重。还可以 (girl:0.9) 达到减权重的效果

采样步数不需要太大，一般在50以内。通常28是一个不错的值。

采样器没有优劣之分，但是他们速度不同。全看个人喜好。推荐的是图中圈出来的几个，速度效果都不错

提示词相关性代表你输入的 Tag 对画面的引导程度有多大，可以理解为 “越小AI越自由发挥”

太大会出现锐化、线条变粗的效果。太小AI就自由发挥了，不看 Tag

随机种子是 生成过程中所有随机性的源头 每个种子都是一幅不一样的画。默认的 -1 是代表每次都换一个随机种子。由随机种子，生成了随机的噪声图，再交给AI进行画出来。

模型的下载和使用

这里有一个选择StableDiffusion模型的选顶，不同的模型可以给你的作品带来宗全不同画面内空和画风，启动器默认已经带了一个二次元人物生成模型，需要其他类型的可以自己去下载

对于AI绘画来说，只有满足提示词+模型+参数才能产出你想要的内容

模型安装使用介绍：
https://www.bilibili.com/read/cv21362202

常用的模型下载地址推荐

https://huggingface.co/
https://civitai.com/(需要魔法)

Tag参考网站

tag集合商店
https://tags.novelai.dev/
https://ai.dawnmark.cn/
http://www.atoolbox.net/Tool.php?Id=1101

参考别人生成的画TAG
https://www.liblibai.com/
https://arthub.ai/
https://civitai.com/(前面提到的civitai也可以，但是需要魔法)

查找模型分类

由于模型的种类不同、作用位置也不同，所以想要使用这些模型文件必须分清这些模型类别，并且正确的使用对应的方法模型才会生效。

如何区分这些模型对新手来说是一件非常困难的事情，因为他们都可以拥有一样的后缀名。通常没有专业知识的人员应该通过文件大小来简单判断模型类别。

针对此，也不用担心，我看到秋叶大佬也特意开发了这个工具来快速辨别模型种类。只需要把模型拖进来就行

链接：https://spell.novelai.dev/

之后更新的内容

最终看大家的反馈情况，未来更新大致方向，可能但不限于下面的内容，

分享一下我生成的一些作品

好了，这期简单的介绍就到这里了，这期只是入门，进阶的后面再看情况。
如果你还想了解更多AI绘画的知识，可以去网上查找其他课程学习，也可以等待我的更新，记得关注我获取最新的消息。
只要熟悉掌握了之后，就可以按自己的意愿生成对应的图片了

参考

【秋叶b站地址】https://space.bilibili.com/12566101

完毕

好了，我是向宇，https://xiangyu.blog.csdn.net/

一位在小公司默默奋斗的开发者，出于兴趣爱好，于是开始自习unity。最近创建了一个新栏目【你问我答】，主要是想收集一下大家的问题，有时候一个问题可能几句话说不清楚，我就会以发布文章的形式来回答。 虽然有些问题我可能也不一定会，但是我会查阅各方资料，争取给出最好的建议，希望可以帮助更多想学编程的人，共勉~