还有小白不会用stable diffusion？史上最全的stable diffusion环境配置指南 ...

Stable Diffusion的横空出世，带动了AI天生图片的又一波高潮。随后在Stable Diffusion的模型基础上，各种风格、天生内容的再训练模型层出不穷，极大的丰富了AI天生图片的多样性和精细程度；Lora、ControlNet等插件的出现，更加简化了模型的训练难度以及优化了图片天生的预期结果。AI天生范畴百花齐放，发展非常迅速。但是还有很多刚入门或是像入门的新手小白并不清楚怎么摆设天生图片的环境，或是受限于显卡等硬件条件无法运行。本着开源社区的共享精神，这篇文章将介绍Stable Diffusion简单快速摆设基本环境的方式。**本篇文章面向全体，考虑计算机小白的难处，故没有跳步骤，每一步都会有相应说明，一步一步跟着做即可。（需要SD整合包的可以文末扫码直接找我获取）**需求：

• 电脑一台（能够打开web网页不卡即可）
  
• 由于是租用服务器，故有每小时1-1.5元的成本。
  

图均为Stable Diffusion各版本模型天生
1. 服务器租用
首先在浏览器中搜索**【AutoDL】**，打开服务器官网，点击注册并登录。

登岸后点击左上角**【算力市场】，勾选【RTX3090】和【RTX A5000】（北京区、芜湖区都可以，哪里有可使用的显卡点哪里），看清楚确实为目标范例显卡后点击蓝色【1卡可租】按钮，点击【算法镜像】，输入【nov】后等待选项跳出，点击第三个以【Package-2】结尾的选项，随后点击【立即创建】**，等待页面跳转和开机完成，至此服务器租用完成。

2. 初始化设置
点击**【JupyterLab】**进入代码调试界面，进入页面后代码区域将主动打开，无需多余操作。

按照下面第一张GIF步骤操作，首先点击【最后一行代码框】，点击上部三角形运行按钮，等待代码框下部出现一行文字后，刷新浏览器页面，随后点击右上角【Python 3 (ipykernel)】**，选择【xl_env】后点击确定。
切换好后根据下面第二张GIF步骤操作，点击【中心一行代码框】，点击运行，弹出交互界面后点击【点我主动学术加速】，点击【更新设置】、【更新启动器】**，随后等待启动器主动更新（时间较长耐心等待，GIF加速处理）。
更新完成后关闭当前代码页面（不是浏览器），选择**【丢弃】，随后在左侧菜单栏中双击【MainUi.ipynb】打开页面。打开页面后按第三张GIF步骤操作，点击【代码框】并运行，点击【学术加速】，点击【更新设置】、【WebUi(点我刷新)】等待最新版本日期出现后点击【设置插件版本】**等待更新完成（时间较长请耐心等待，GIF加速处理）。
更新完成后再次点击**【学术加速】以关闭。最后点击【启动WebUi】、【运行WebUi】等待即可。

等待系统自行安装所需依赖，当出现下图所示界面，以**【To create a public link, set `share=True` in `launch()`.】**结尾时，初始化步骤成功完成。
3. 天生图片
返回实例控制台界面，点击**【自界说服务】，初次打开需要实名认证，认证完毕后进入文本天生图像界面。初步只需要关注【提示词】、【反提示词】、【采样方式】这三个部分，提示词词与词之间用逗号隔开，反提示词为不渴望出现的部分，采样方式选择倒数第三个【DPM++ SDE Karras】。
接下来就可以自由发挥创造力恣意创造了（由于模型是NovalAI用于绘画的模型，故目前只能天生二次元类的图片，真实图片需更改模型，在后期进阶玩法中会介绍）。

4. 收尾
使用竣事后，返回实例页面，点击【关机】关闭服务器，制止计费。下次再开机时，只需要按GIF再次运行WebUi，打开自界说服务，即可继承使用。

结语
本教程用于AI画图的基本环境摆设，自带模型可用于漫画类二次元风格图片天生，后期将基于此环境继承介绍真实风格图像天生方法以及根据图片天生骨架再天生类似图片、简笔画上色等进阶功能。

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