【工具类】stable diffusion基础教程

[封面图]

安装教程

基于启动器（内部集成了必备插件）

下载资源

关注微信公众号，回复【sd】即可获得百度网盘下载地址

百度网盘下载提速： 设置 -> 传输 -> 优化速率 -> 去开启

经实验，提速后能达到10M/秒以上

安装并运行

1. 解压sd-webui-aki-v4.1.zip
2. 将可选controlnet1.1\模型文件夹下面的所有文件拷贝到sd-webui-aki-v4.1\models\ControlNet目录下
3. 将可选controlnet1.1\预处理器文件夹下面的download文件夹拷贝到sd-webui-aki-v4.1\extensions\sd-webui-controlnet\annotator目录下
4. 双击启动器运行依赖-dotnet-6.0.11.exe，安装即可，此时环境已配置完成
5. 双击sd-webui-aki-v4.1\A启动器.exe运行服务，运行成功后，会自动跳转到浏览器中并打开http://127.0.0.1:7860/?__theme=dark网址

SD本地部署

Github残酷地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

安装步骤

安装完成后，在浏览器中访问：http://127.0.0.1:7860/?__theme=dark

文生图

基础知识

SD大模型：CheckPoints（CKPT）

• 大模型就是SD的大心脏
• 作用：定义出图风格
• 特点：文件非常大 2GB~10GB
• 文件类型：safetensors/ckpt结尾

todo 这里贴上3个主流大模型的效果区别

大模型安装目录：stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion

VAE

• 名称：变分自编码器
• 作用：增加图片饱和度，降低灰度，让图片有更多色彩
• 常用：vae-ft-840000-ema-pruned.safetensors

VAE安装目录：stable-diffusion-webui\models\VAE

Clip skip 跳过层

• 语言与图片对比预训练，让tag与图形建立关系
• 数值越高：tag与图片关系就会越低
• 数值越低：tag和图片关系就会越高
• 默认1就行

Prompt 正向提示词

写想出现的元素tag

Negative Prompt 反向提示词

写不想出现的元素tag

tag格式

靠前的tag权重比较高

• 仅支持英文
• 单词,单词
• 词组,词组
• 语句 (推荐) AI识别度高

权重

• 括号法则（括号可以叠加，效果为单个括号的指数次方）
  • ()=增加1.1倍
  • {}=增加1.05倍
  • []=减少1.1倍
• 数字法则（建议0.5~1.6之间）
  • (tag:1.3)=增加1.3倍权重
  • (tag:0.5)=0.5倍的权重
  • 大于1就是增加
  • 小于1就是减少
• 混合
  • AND大法：让不同元素或主题做混合，如 tiger AND cow
  • [tag|tag]大法：[tiger|cow]，加入步数是10步，1，3，5，7，9渲染tiger，2，4，6，8，10渲染cow

Sampling steps（采样步数）

• 范围1~150
• 数值越高：细节越多，渲染越满
• 数值越低：细节越少，渲染越快
• 建议范围：20~40

Sampling method（采样器）

• a：噪点不居中，管家此识别度稍低
• karras：去噪快
• DDIM & PLMS：SD最早的采样器（过时）
• DPM：比较建议使用DPM++SDE karras

面部修复

渲染人物图时记得勾上，提高SD对人体面部的细节捕捉

无缝贴图

生成纹理

高分辨率修复

把模糊的图片变清晰

宽度|高度

图片分辨率（像素）

一般使用 512512 和 768768

和显存大小相关

生成次数|每次数量

• 生成次数：一个一个生成x张图（显存低用这个）
• 每次数量：同时生成x张图（显存高用这个）

CFG Scale

文字和图片的相关度

• 数值高：tag和图片的相关度就高
• 数值低：tag和图片的相关度就低

建议4~9之间

随机种子

• 色子：重置种子为-1（出图完全随机）
• 循环标志：复制上一张图的种子

随机数差异种子：略

模板预设

ControlNet

图生图

欢迎加入我

微信公众号

微信群