AI绘画Stable Diffusion新手超详细快速入门教程，我不允许你还不会！ ...

大家好，我是步伐员晓晓
关于Ai绘画，很多人在体验了Midjourney（以下简称MJ）之后，发现它创意能力很强，但可控性比较弱，不便应用，于是转向Stable Diffussion（以下简称SD），但又发现SD貌似很复杂。我在配景收得比较多的留言，都是一些很基础的问题咨询，这是这篇文章的写作配景。

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AI绘画先容

Ai绘画的算法工具，如果要做一个不一定准确的类比，可以说MJ是类似Ai美图秀秀般的存在，简朴易上手，SD则类似PhotoShop，同样是图片处理，但学习起来要复杂一些，醒目相对更难。
这篇文章的目的是作一个简朴先容，帮助新手熟悉SD，老鸟照旧可以略过。
Stable Diffussion的直译是“稳定的扩散”，很多教程一开始就讲“扩散”原理，讲一大堆运行逻辑，令人望而生畏。现实上，我们只需知道母鸡可以产蛋，但并不需要研究母鸡的生殖构造和产蛋原理。同理，平凡用户只需知道SD是一个Ai绘图算法工具即可。

一、利用环境

SD如今需要在电脑中工作，在利用SD之前，起首要了解它的利用环境。SD和MJ一样可在线利用，不同的是SD是开源的，如果条件允许的话可思量在本地部署，完全免费，可以非常机动地配置各种模型等，但对本地硬件要求比较高，比如独立显卡，要求显存一样平常在8G或以上，平凡的办公电脑无法达到要求，需要更高配的台式机或电竞本才可满足。
另外对软件环境也有要求，比方配置Python等。听起来好像很贫苦，现实否则，如今已有各种一键安装包，小白都可轻松安装（一键安装包请看文末扫描即可获取哦）。
而在线部署的，服务商也会提供具体教程，如今阿里云的SD部署照旧比较简朴，这里不做多讲。

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二、利用基础：文本指令

ChatGPT也好，Ai绘画也好，都属于生成式Ai，这类Ai如今有一个特点，需要人工输入指令去引导它工作。我们利用ChatGPT时，需要输入你的问题，它才会回复你。你提出的“问题”，就是使它工作的指令。
Ai绘画和ChatGPT不同的是，不需要提问，但需要你告诉它，你要画什么东西。用过MJ的朋友应该非常理解这个动作，比方，MJ用户需要它画一个女孩，只需要输入对应的英文“A girl”即可。
在SD中，这种方式可行吗？当然可以。但和MJ这种一句话搞定的方式不同，SD的绘画指令和参数明确由多个部分组成，看似繁多但不复杂，也比较轻易理解。
这些指令主要属于文本指令，是“文生图”方式。SD还支持同时利用文本+样图，去生成图片或对图片进行修改，这种是“图生图”方式

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三、文本指令构成

SD的所有绘画指令，在一个的操作界面（Webui）中完成，界面主体由几个部分组成。
1.具体的“文字”指令
包含2个部分：你想画什么（正面形貌）、你不希望画面出现什么（负面/发面形貌），下图是SD的Webui文字指令输入界面：

这种指令，和MJ是大要类似的，只不外在MJ中需要用一句话讲完，而在SD中，要在不同的输入框中分开填写，更加直观。比如说，你希望画“一个美丽的18岁的女孩”，这是一个正面形貌；你希望这个女孩不要出现“多余的手指”，这是一个反面形貌。只需要在对应的输入框中填入即可。

文本指令是非常紧张的部分，形貌得清晰不清晰，出来的画面大相径庭。
2.参数指令
无需一听“参数”二字就以为贫苦，就是一个简朴的设置。在SD中，基础参数设置主要包罗几个地方，如下图：

(1)采样方法(Sampler)。这个名词的本来寄义解释起来比较拗口，但你可以将它理解为不同的图像渲染方式。不同的采样方法有不同的特长。
有两种用得比较多，第一种是Euler a，生成速度比较快，适合于二次元、小场景和图标等画面生成。第二种是DPM++2S a Karras，适合写实人像，复杂场景等画面生成。其它的采样方法，自己可以探索，实践生成一下可看到它们之间的差异。
（2）采样迭代步数(Steps)，这个步数值影响图像的细节，一样平常来说，发起20起步，越大代表图像越精细，但并不是越大越好，需要在实践中联合不同的模型去观察。区间在20-40比较常见。
（3）修复。这里常用的是“面部修复”和“高清修复”两个选项。
在画“真人”的时候，勾选前者会显著影响人脸细节，可以生成更好的人脸。后者主要是用来高清放大。因为硬件条件有限，很多电脑更适合生成小尺寸图像，勾选这个选项时，可以对生成的小图进行高清放大。
但需要指出的是，放大的尺寸并非无穷，平凡配置的电脑，长宽放大到1500*1500几乎已是极限，而且，放大的图片和小图风格同等但细节有差异，这个可以在实践中对照。

（4）图片的长宽设置。最轻易理解的一个选项。
（5）生成批次及每批数目设置。这2个数值很考验显卡盘算能力，以8g显存为例，发起批次设置为3（一次生成3批），每批数目为1，总共3张图片。每批数目的值越大，对显卡的压力越大，一样平常发起保留默认数值1。
（6）提示词相干性(CFG Scale)、随机种子(seed)
相干性值可以设置为1-30，值越小，生成的图片和你输入的文本指令的符合度越低，越大则越高。但并不是越大/越小越好。一样平常环境下，画人物时这个值在7-10之间是比较平衡的，画建筑一样平常是4-8之间，需要在实践联合不同的模型去观察。以下是一些参考：
   当CFG处于2-6时，Ai发挥想象力空间大，不可控性进步。
  当CFG处于10-15时，你的作品受到你的提示的良性影响。
  当CFG处于16-20时，你得确定你的提示词真的是你想要的，否则结果不会太好。当CFG高于20时，可能会产生一些希奇的现象。
  另一个是种子值，这是一个可以锁定生成图像的初始状态的值，一样平常设置为-1，意味着随机生成。当你利用了一个固定的seed值（非-1），并利用了其它类似的参数和指令时，会得到一张几乎完全一样的图片。
需要指出的是，即使所有的设置一样，在不同的显卡下，生成图片的细节差异可能会比较大。

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四、模型选择

模型选择现实上也属于“指令”的组成部分，这里单列出来说。模型是Ai绘画中一个基础设施，决定生成画面的元素、风格、画风等。有些像PPT一样，你采用不同的模板，呈现的就是不同的画面风格。

从上图操作界面中可以看到，常用模型主要有3种。
（1）大模型：指SD绘图的基础模型，也叫大模型/底模。SD必须搭配大模型才能利用。大模型决定画面的主要风格，不同的大模型擅长的领域会有侧重，比如，有些擅长画漫画，有些是真人、建筑、国风等。
（2）小模型：常用的主要指Lora模型，属于微调模型，必须联合大模型利用，通过不同的权重影响画面特征。有人说，大模型相当于素颜，小模型相当于化装，在某种程度上简直可以这么理解。
Lora模型由于训练简朴结果显著，得到广泛应用，但这种小模型并不是必须的，很多大模型自己就带有很好的“化装”结果。所不同的是，小模型和大模型同时利用的时候，可以调解出大模型无法达到的叠加优化结果。
（3）VAE模型。可以理解为滤镜，用于调节和美化。同样的，它也不是必须的，依据个人绘画需要决定是否采用。也有例外，个别大模型由于训练结果等问题，会明确提示要联合VAE利用。VAE图片结果例：

（4）其它模型：Embeddings、Hypernetworks、LyCORIS、DreamBooth（微调大模型）模型，这些对初学者来说，很少有机会用到，以后再讲。
（5）模型从哪里来
要达到比较好的画面结果，必须通过训练得到绘画模型。初学者更多的是利用别人训练好的。在C站上，有大量免费共享模型，需要“科学上网”才可下载。熟练利用之后，也可以自己训练私有模型。模型训练需要较好的硬件支持，以及一些高质量的训练素材等，另文讨论。

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五、绘画插件

在一些时候，单纯依靠文本指令，并不能画出我们想要的画面，这个时候就需要利用SD插件。插件是SD绘画可以进入应用层面的、非常紧张的一个部分。
SD如今最常用、最强盛的插件，一样平常以为是Controlnet插件。它可以控制人物心情、姿势、手势等，可以识别景深、线条，并生成文本指令无法实现的要素，诸如此类。这个插件也需要另开一篇专门的文章才可讲清楚。
下图是一个按骨骼图生成人物的图例：

这种的插件，意味着SD绘画拥有较高的“可控性”能力。这是其它Ai绘画工具如今无法相比的，也意味着其更加接近商业层面的应用。
了解了上述主要界面元素和指令之后，对SD生成图片基本就算是有了一个基础熟悉，大家也可以看到，它虽然指令和参数比较多，但理解起来并不困难。
最后小结一下，SD的文生图绘画指令从整理开看，主要包含了以下内容：

写在最后

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