SD是 stable diffusion 的简称，AI绘画的一个开源应用,下面正式开始先容界面:
文生图 、controlnet
文生图的界面功能：
鼠标悬停在UI上即可得到表明
提示词语言：英语，
推荐谷歌翻译，汉译英，复制粘贴到正面指示词，就可以生成了。
生成批次和每批数量越大，出图越慢，对显卡要求越高；
一样平常填1，你也可以多试试。
假如出图太慢可以选择中止，重新调参数。
输出效果，在 根目录 可以找到，比如：
常见问题1:Tag提示词怎么写？
先看AI如何理解你的提示词，
Home · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki · GitHub 这里是官方维基，必要梯子进去，全英文+很多代码，看不懂。
下面是个人观察AI的理解经验：
第一，Tag排序很告急，越前面的词汇越受AI重视，告急事物位置放前面；
第二，（）[] {} 会更改词汇的权重，()是webui的版本，写法（A:1.3）=1.3倍权重的A，词汇效果不显着可以慢慢进步它的权重，立刻拉满权重又可能出现盖过其他词汇的问题;
错误的举例：正面指示词：one cat，Graphic style，Illustration，(a girl doing yoga:1.3),There are many indoor potted plants on the ground.
变更one cat 和 a girl doing yoga 的效果，a girl doing yoga，Graphic style，Illustration，(one cat:1.3),There are many indoor potted plants on the ground.
第三，AI对数量的理解存在问题，尽量不用：数字+色彩+事物 的形貌，
比如one orange cat ,AI会理解为one orange,many cats，总之很奇怪；
第四，词性对画面的影响，这里主要思量动词，也就是事物和事物之间的位置和状态，
对画面不满意，还可以从动词这方面修改。
第五，负面指示词很告急，减少多肢和低品质画面，必填；
推荐使用已有的Tag，进行组合，相当高效。
SD自带的解析AI图片的Tag方法：
网站解析方法：
（一样平常懒得开启动器时用）
拖动AI图片进入下面网站，自动解析AI作品参数。
Stable Diffusion 法术解析 (novelai.dev)
效果如下：
常见问题2:服饰难以用语言形貌
解决方法:
一个是复制粘贴雷同AI图片的Tag，手动找关键词（顺便学一下英语）。
另一个是问 chartgpt ，假如某个脚色穿了这件衣服，且脚色在2021年前出现过，让AI用英语进行形貌，你再复制粘贴。
试过，感觉还行。
而且，假如是著名的游戏人物，直接告诉AI人物的名字，也容易生成雷同服饰效果。
常见问题3:卡住、不能用等环境
显存不够，重启，大概，换显卡。
其他问题，试试一键更新吧。
插件controlnet界面功能如下：
只要线的效果，可以不写Tag,
但是预处理效果可能阴间，以是假如有上色需求就写好Tag。
Preprocessor（ 预处理器 ）和模型，一样平常两者配合使用，左右单词对应着选。
预处理器也可以选none,模型选别的，只是效果生成的两张图中，有一张原图。
素材的尺寸比例尽量为1：1，不然出图可能少一部份。
初次使用，出图速率可能比较慢。
固定动作：openpose+openpose
openpose，配和词汇增减权重，主要起画面构图作用。
提取边缘线：canny+canny
可以不写Tag，得到雷同线稿的效果，
但是上色效果可能阴间，假如有上色需求就写Tag。
sampling steps = 20，十几秒出图。
粗线稿：hed + control_hed
效果雷同粗线稿。
建筑线段检测：mlsd +control_mlsd
用的楼阁，生成的都是直线，没有曲线。
深度图：depth + control_depth
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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。
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stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则必要通过使用大量训练数据，调解模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地顺应数据集，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表明和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而必要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。
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