Stable Diffusion 入门实操篇

一、相识 SD 与哩布哩布
1. SD简介

SD全称为 Stable Diffusion，与 Midjourney（MJ）一样，也是一款AI绘画软件，SD 的焦点原理是潜伏扩散模子（LDM），通过该技能，SD可以大概将原始图像转化为噪声图像，然后渐渐去除噪声，天生终极的传神绘画。相比于 Midjourney，它具有更强的可控性，它把齐备的控制权都交给你。在很多贸易场景中更加实用，操纵复杂度也会高一点。但 MJ 与 SD 是目标性差异的工具，MJ是视觉体现工具，SD 是制作取向工具，差异需求者会在差异的阶段使用它们，而且两者并不辩说，在制作上可以相互共同互补。

2. LiblibAI (以下简称Lib)

下面跟各人剧烈保举哩布哩布（https://www.liblib.art/），它原来是一个模子分享和下载的网站，厥后有了在线 SD 的功能。其界面计划与原生 SD 根本上一样的，Lib 不光可以当地摆设，并提供了 SD 大模子的下载；同时作为一个 SD 生态网站，它可以线上体验 SD 功能，不必要科学上网。
由于当地摆设对于电脑硬件要求很高，不光要求中高端显卡,同时还必要安装和设置软件环境。如果你是 AI 新人，在没偶尔间和装备的条件下想要试试AI画图，照着网上的教程做一些东西，为自己的学习和工作提供更多助力，Lib 线上版会好坏常得当你的学习平台和生产工具，现在天天可以免费天生 300 张，照旧很赞的。
本文以下先容均基于在线版 Lib，实用于新手体验与学习。（对于想要安装当地摆设的，以下为网上搜集的安装设置要求，可参考，如果你是Mac本就不消思量了。）
电脑设置要求
显卡(最紧张):N卡 (Nvidia) 显存4GB以上，但是至少8 GB 用起来才会比力舒服，否则渲染一张 512*512 的小图就必要几分钟体验感很差。不保举A卡(AMD) ，最低设置 GT X 1060，不到一分钟一张图；发起设置 GT X 3060 ，10秒左右一张图；高配 GT X 3080 GT X 4090 ，体验三秒一张图。
内存:只管16GB 及以上，由于在出图的时间我们除了开 SD 软件，大概同时会打开各种参考图网站，SU 模子，PS 修图等等,轻易卡死。
CPU 处理处罚器:AI 画图紧张用 GPU 盘算，不太吃 CPU，与显卡相匹配的处理处罚器就可以。 硬盘储存空间:100GB 以上，软件本体在20-30GB，后期还必要下载很多大的模子，每个模子一样平常也有2-5GB，另有各种 Lora 模子，以是储存越大越好。
SD根本软件安装：保举各人直接安装 Stable Diffusion WebUl 资源整合包（网上搜索秋叶的一键安装包）
二、根本界面熟悉
1. 网站首页

打开网址 https://www.liblib.art/ 后，就到了网站首页（如下图），可以看到大幅页面为模子广场，是Lib提供的海量模子库。右上角注册登录，点左侧创作地区的【在线生图】，即可到做图操纵页面。

在开始生图前，我们可以先在 Lib 上找到浩繁已经预训练好的模子，一键添加到自己的模子列表中，就可以直接使用。比如，我想要搜索插画类大模子，可以在范例选择 CHECKPOINT，搜索框内写插画，即可找到雷同模子。

感爱好的小同伴，赠予全套AIGC学习资料和安装工具，包罗AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模子插件，详细看下方。

2. 做图页面

点击【在线生图】，转到做图操纵页面。如下图，紧张包罗大模子选择框，功能标签栏，提示词填写区，提示词操纵区，高级参数设置区，效果天生区，效果处理处罚区（图片天生后出现）。

3.关于模子

根本大模子 CHECKPOINT（必须要选择）

大模子有3类
2D 二次元模子：动画插画，方向平面的二次元人物，比方：AWpainting；
2.5D 模子：方向 3D 的动画人物，游戏道具人物，盲盒，玩具等，比方：Rev animated；
写实类模子：真实影片，真人写真，实物拍摄，比方：Chillout Mix，麦橘写实。
前面界面熟悉部分已经先容过网站首页就是模子广场，你可以在模子广场去相识和探索自己喜欢的大模子，并举行收藏到场自己的模子库，背面在做图时就可以选择对应大模子出雷同风格的图。
在生图的操纵页面，点开左上角的模子选择地区【CHECKPOINT】，（可选默认的模子，也可以自己添加其他各类模子），点击模子后的问号（❓），也可以跳转到模子先容页面检察其根本先容信息，如下所示。

Lora 小模子（可选可不选）

Lora 为 SD 的一个插件，可以将其明白为辅助的提示词，让 AI 有更加细化的风格作为参考，你选择了小模子后，提示词框内会加上对应的触发关键词。
和收藏大模子一样，在模子广场上也一样可以查找添加 Lora 小模子到自己的模子库，打开对应模子页面后还可以检察模子创作者给你的玩法提示，资助你设置你的参数。

在作图界面的提示词操纵区点开【打开预览】（如下截图）可以看到自己收藏的 Lora 模子。以致于你也可以训练你自己的 Lora 模子（高阶玩法，需购买会员）。

4.关于提示词

SD 里提示词地区包罗正面提示词和负面提示词。负面提示词即你不想要画面中出现的内容，你也可以不填写。总体来说，如果你已经对 MJ 有所相识的话，提示词对你来说就很简朴。而且在这里你直接用中文写也可以，然后点击右上角的翻译，它可以帮你翻译为英文。
留意：1.相比于 MJ 可以明白长句子，SD 更得当短语。2.提示词中画风形貌词要与所选择的大模子相匹配。如果有辩说，体系会优先按模子效果。比如你选择的模子是二次元的 Awpainting，提示词写了写实风格，末了天生的图依然会是二次元风格。

💡 关于prompt的一些规则
1.权重设置：**（提示词）给提示词加一层小括号表现增长权重1.1倍，加2层小括号，（（提示词））即增长权重 1.1 乘 1.1=1.21 倍；[提示词]给提示词加一层中括号表现低沉权重为0.9倍，同理两层总括号即低沉权重 0.9 乘 0.9=0.81 倍；（提示词：1.X)代表提拔提示词权重1.X倍 ；（提示词：0.X)代表低沉提示词权重0.X倍。末了这个方式设置权重更保举。
2.使用步数做渐变：**提示词1：提示词2: 数字 如果数字<1，则表现前 （步数乘以数字） 步，以提示词1天生，之后按照提示词2天生；如果数字>1，则表现，前（数字）步，以提示词1天生，剩下步数以提示词2天生。
Tips：可以将常用的正向和负向提示词提前预设写进去，然后点击右侧提示词操纵区的生存按钮，如下图，我在正面和负面提示词框内写上通用的高质量图片提示词，点击右侧【生存当前设置和提示词】，举行定名，后续点击下方的预设，就可以添加自己预设的内容。如果想修改，修改后，重复生存，会将原来生存的内容覆盖。比如下图我预设生存了自己的固定提示词，取名为高狷介质量写实照片。下一次我就可以直接右侧地区选择，提示词就可以自动添加进去。

如果想要皮克斯风格，可以将刚才添加的皮克斯 Lora 模子选上，可以点击上面的小图标，将触发词加上。

5.熟悉根本参数
（1）采样方法参数
它指的是差异的算法，代表了差异的天生图片的服从。速率方面 DDIM 最快，现在比力保举和网上使用最广泛的几种为Euler a，DPM++ 2M karras, DPM++ SDE karras，DDIM，属于速率快且质量有包管。
留意：差异的采样方式大概对差异的模子产生差异的影响，因此采样方法的选择最好的方法就是多实验。

（2）迭代步数**
指用多少次来盘算你提示词里的内容。步数不是越高越好，15-30之间比力得当，最大不要高出50步，保举值25步左右。
（3）面部修复、平铺、高分辨率修复**
**面部修复：**通常用于实景图出现面部崩坏的环境，开启此功能，面部崩坏的环境会有肯定的改善，但不发起用于二次元的图。
**平铺：**用于出无缝衔接的重复性斑纹，可以按瓷砖，壁纸效果来明白。
**高分辨率修复与重绘幅度：**高清修复即增长原有图像分辨率，同时也可以调解原图像。
勾选高清修复后出现重绘幅度选项：高分辨率修复的重绘幅度为0时不会改变原图，0.3 以下会基于原图稍微修正，高出 0.7 会对原图做出较大改变，1 会得到一个完全差异的图像。

（4）宽度与高度
也即分辨率。最大为1024✖️1024如果你想天生更高清图像，发起天生小分辨率尺寸然后再用高清修复功能。
（5）生图的批次与数目
这个很好明白，即每次天生多少组图，每组图多少张。一次性天生张数越多，相应时间会越长。
对于安装当地摆设的小同伴的发起：中低显存 (6G、8G)的显卡，选择设置多批次，每批次天生1张图，低沉对显卡的压力；高显存 (12G、16G、24G)的显卡，可以设置单批次，一次性天生多张图。
（6）提示词引导系数 CFG
数值越高越靠近提示词内容，默认0.7较为符合，过低的 CFG，AI自由发挥的空间大，过高的 CFG，会让画面过饱和，以致出现瑕疵，（过大的 CFG值，可以通过进步采样步数来抵消）。符合的CFG范围5-12之间，常用7或9搭共同适的送代步数15-30使用。
（7）随机种子（雷同 MJ 中的种子）**
当随机种子为-1时，则是未使用种子，后续出图都是随机状态；每次通过 SD 天生的图片都会有一个随机种子 Seed 值，可以填入随机种子参数位置，固定随机种子值后，后续天生的图片都会参考这个种子举行天生。点击随机种子地区右侧雷同掉头的箭头图标，在随机种子框中即可快速填入当前图片的随机种子。
如果我们想要固定某个形象，可以实验把图片的随机种子值填在 Seed 里，如许每次出图的风格大抵都会一样。

Tips:可以使用高分辨率修复以及种子值，养成先用小图测试再选择高分辨率修复，固定种子天生高清图的好风俗。
第一步:低分辨率快速抽卡（选择低分辨率 512 * 512，总批次选 4，每批次选 1，可以快速出 4 张图）
第二步：在多次抽卡确认效果后，锁定满足效果的种子值，再选择高分辨率修复，可得到满足的高清图。
（8）ControlNet 功能
这个功能可以实现更加精准控制。选取差异的预处理处罚器，可以提取你上传画面的构图，人物的姿势和画面的深度信息等等，让 SD 按照你给的图片参考信息来出图，来精准控制必要天生的图片。有了它的资助，就不消频仍用提示词碰运气抽卡式创作了。这个是现在在 AI 画图方面得到较高承认的功能。（睁开后有其各种详细参数如下截图，此功能在根本篇不做详细先容。）

三、根据提示词动手实验

以下是一个提示词和参数的范例，自己动手操纵吧，只有实验，你才气明确每一个参数的功能和效果。
【猫猫模特主题】

• Liblib上模子：realistic VisionV50_v50VAE.safetensors
  
• Liblib上 Lora：catman，权重 0.7 （它的触发词是 maomi，可以先去模子广场上搜索这个模子的先容信息）
  
• VAE：自动匹配
  
• 采样算法：DPM++ SDE Karras
  
• 采样步数：25
  
• 宽度：512
  
• 高度：768
  
• 提示词引导系数：7.0
  
• 正向提示词：(Best quality, masterpiece: 1.2), cat, cute, anthropomorphic, on the runway, children’s clothing, green, loose casual suit, Maine cat, maomi
  ‍翻译：(最佳质量，佳构：1.2），猫咪，可爱，拟人化，在T台上，童装，绿色，宽松休闲套装，缅因猫
  
• 负向提示词：(EasyNegative:1.2), badhandv4,ng_deepnegative_v1_75t,worst quality, low quality, monochrome
  

（以上提示词里相干颜色，服装的形貌你都可以根据你的喜欢调解）
下面这是我的参数页面截图，以及天生的图片，你的图是怎样的呢？

末了，关于更多 MJ 和 Stable Diffusion 计划的知识我们还整理了很多操纵和案例知识，如果想要查阅相干内容，文末欢迎扫码订阅检察。
写在末了

AIGC技能的未来发展远景广阔，随着人工智能技能的不绝发展，AIGC技能也将不绝进步。未来，AIGC技能将在游戏和盘算范畴得到更广泛的应用，使游戏和盘算体系具有更高效、更智能、更机动的特性。同时，AIGC技能也将与人工智能技能精密团结，在更多的范畴得到广泛应用，对步伐员来说影响至关紧张。未来，AIGC技能将继承得到进步，同时也将与人工智能技能精密团结，在更多的范畴得到广泛应用。
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一、AIGC全部方向的学习蹊径
AIGC全部方向的技能点做的整理，形成各个范畴的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，包管自己学得较为全面。

二、AIGC必备工具
工具都帮各人整理好了，安装就可直接上手！

三、最新AIGC学习条记
当我学到肯定根本，有自己的明白本领的时间，会去阅读一些先辈整理的册本大概手写的条记资料，这些条记详细记录了他们对一些技能点的明白，这些明白是比力独到，可以学到不一样的思绪。

四、AIGC视频教程合集
观看全面零根本学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思绪，从根本到深入，照旧很轻易入门的。

五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才气将自己的所学运用到实际当中去，这时间可以搞点实战案例来学习。

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