上次發的 Midjourney 教程《奶奶看了都會的 Midjourney 入門教程！！》文章受到了很多朋友們的認可和支持，大家討論很熱烈，其中有不少疑問就是 Midjourney 的圖片怎么精準的控制，或者是不改變某個物體的情況下更換背景等等，實在是太多問題了。
不過確實，Midjourney 生成的圖片很難精準的控制，隨機性很高，需要大量的跑圖，不過沒關系，在社群小伙伴們的強烈建議下，我在這篇文章中為大家分享 SD 的教程。
SD 效果圖展示：
動漫插畫，就說這效果強不強吧...
是不是迫不及待想試一試了呢，那我們開始吧，手把手教學，外婆真的看了都會的教程，開始進入教學！！
Stable Diffusion 是一款基于人工智能技術開發的繪畫軟件，它可以幫助藝術家和設計師快速創建高品質的數字藝術作品。該軟件使用了一種稱為 GAN（生成對抗網絡）的深度學習模型，該模型可以學習并模仿藝術家的創作風格，從而生成類似的藝術作品。
Stable Diffusion 具有直觀的用戶界面，可以讓用戶輕松地調整繪畫參數并實時預覽結果。用戶可以選擇不同的畫布、畫筆和顏色，還可以通過調整圖像的風格、紋理和顏色等參數來創建各種不同的藝術作品。
除此之外，Stable Diffusion 還提供了一些高級功能，例如批量處理、自動矯正和自動化調整等，可以幫助用戶更加高效地完成大量的繪畫任務。
總之，Stable Diffusion 是一款功能強大的 AI 繪畫軟件，它比現在市面上主流的 AI 繪畫軟件 Midjourney 更加的強大，可以說 SD 是所有 AI 繪畫的鼻祖級存在，同樣，更強大代表著它的上手難度及配置要求也更高。那么說到這里，我們就來看看這兩款軟件的一個對比吧
1. 配置要求：
需要使用 N 卡（NVIDIA 顯卡），顯卡的顯存至少需要 4GB 以上顯存才能在本地運行。最低配置需要 4GB 顯存，基本配置 6GB 顯存，推薦配置 12GB 顯存或者以上。
Stable Diffusion Ai 繪畫主要是運行顯卡，算力越強，出圖越快。顯存越大，所設置圖片的分辨率越高）
“推薦使用 RTX4090 顯卡哦” -----來自一個 3080 顯卡玩家
還有一點的就是硬盤空間要大，SD 出圖主要依賴模型，網上下載的模型資源一般都很大（一個模型在 2G 以上）批量跑圖也是很占內存的，這邊建議 60GB 以上的硬盤空間。
2. 網絡要求：大家都懂哈，咱也不說。
3. 操作系統：需要是 Win10 或 Win11。
滿足以上條件基本上就可以用 SD 跑圖啦。
SD 的安裝我們就不要整的很復雜了，直接用大佬制作的一鍵安裝/啟動包就行，我們把時間用在刀刃上。
自己手動安裝需要上 Github 下載文件，還要下載 Ptthon 等工具，一般第一次手動安裝會出現各種奇怪的報錯，總之很復雜，我之前自己安裝過，真就花了一上午都還沒安裝好。所以我不建議也不教大家手動安裝了。（如果你要硬上，可以在網上看看別的使用教程）
上黑科技！！！咱直接去使用@秋葉 aaaki 大佬的免費啟動器和安裝包。
我們下載這兩個文件，下載鏈接在這篇文章頂部：
注意：下載的文件一定要放在空間比較大的盤里。
來看下具體操作：
1. 安裝一下這個“啟動器運行依賴”。
2. 然后把這兩個文件復制一下，我們需要粘貼到“webui：文件夾中
3. 粘貼替換目標中的文件。粘貼的位置看我的文件夾路徑。
4. 這里我重新走一遍打開流程，以防大家退出去了不知道從哪里進。我們打開下載的文件夾，然后進入到“novelai-webui”文件夾
5. 打開“novelai-webui-aki-v3”文件夾。
6. 然后下拉下拉...找到這個啟動器，雙擊就完事了，這個就是我們剛剛粘貼替換的文件。
7. 然后就打開啦，一鍵啟動就好了。
1. 大模型的切換
首先是這個界面左上角，在這里可以切換你所安裝的模型。
這里我先推薦一下我常用的模型網站：C 站： https://civitai.com/
然后我們在 C 站上下載一些模型：
接下來就是安裝了，很簡單，把下載的模型放到這個路徑文件夾中。然后刷新 web UI 界面（就是 SD 操作界面）
2. 模型的 VAE（Sd 的 VAE)
VAE 的全稱是 Variational Auto-Encoder，翻譯過來是變分自動編碼器，本質上是一種訓練模型，Stable Diffusion 里的 VAE 主要是模型作者將訓練好的模型“解壓”的解碼工具。
這里可以切換 VAE。一般情況下我們就選擇第一個自動就行了。
在 C 站下載模型，在下載頁面會有文件顯示，如圖。
VAE 的安裝路徑看我這里，把下載的文件復制粘貼，然后把 web UI 界面刷新一下（就是 SD 操作界面）
言川總結：
- 總的來說就是你在 C 站上下載的模型有些內置就有 VAE 的屬性（不需要下載 VAE 文件），有些沒有內置下載的時候我們就把 VAE 文件下載。（VAE 文件一般大小在幾百兆左右）
- VAE 的作用就是沒有加載 VAE 的圖片是灰灰的，加載之后就是會產生一個潤色的效果，色彩更加豐富。
3. 功能選項
這里我挑選幾個重要的功能講解下。
文生圖，這里與 Midjourney 不同的是，SD 有一個反向關鍵詞（意思是不要圖片出現什么），文生圖的關鍵詞格式與 Midjourney 基本一致，不知道的朋友可以去看我的往期文章：
下面這塊參數就是設置圖片的一些基本參數，分辨率、尺寸等等，具體參數見下文。
圖生圖，這個也很好理解，放參考圖然后輸入提示詞，與其他 AI 繪畫軟件一致。
圖片信息，意思是你用 SD 畫的圖，放在這里來，右邊會顯示這個圖片的一些參數，包括關鍵詞。
然后你可以選擇右下角的一些功能，比如“文生圖”。
模型合并，這個功能很厲害，后面我出一篇關于這個功能的教學，大致就是把多個模型混合起來。
訓練，這個就是訓練自己的模型，新手用的比較少，后面可用作工作流的部署。（這個才是我推薦的核心哦）
設置，然后就是設置，大家自己去研究下就好了。
擴展，這個就是跟插件擴展相關的了，后面再講。
4. 提示詞和反向提示詞
言川提示：
提示詞內輸入的東西就是你想要畫的東西，反向提示詞內輸入的就是你不想要畫的東西。
提示框內只能輸入英文，所有符號都要使用英文半角，詞語之間使用半角逗號隔開。
一般來說越靠前的詞匯權重就會越高，比如我這張圖的提示詞：
The personification of the Halloween holiday in the form of a cute girl with short hair and a villain's smile, (((cute girl)))cute hats, cute cheeks, unreal engine, highly detailed, artgerm digital illustration, woo tooth, studio ghibli, deviantart, sharp focus, artstation, by Alexei Vinogradov bakery, sweets, emerald eyes。
萬圣節假期的擬人化形式是一個留著短發和惡棍笑容的可愛女孩，可愛的帽子，可愛的臉頰，虛幻的引擎，高度詳細，藝術種子數字插圖，woo tooth，吉卜力工作室，deviantart，銳利的焦點，artstation，由 Alexei Vinogradov 面包店，糖果，綠寶石般的眼睛。
第一句關鍵詞詞組：萬圣節假期的擬人化形式是一個留著短發和惡棍笑容的可愛女孩。那生成的圖片主體畫面就會是萬圣節短發可愛笑容女孩
這里可能有用過 Midjourney 的小伙伴們就有疑問了，(((cute girl)))是什么意思，為啥有這么多括號，我來為大家解答下，這個是權重調節，類似 Midjourney 的 ::
① 最直接的權重調節就是調整詞語順序，越靠前權重越大，越靠后權重越低，上面說過。
② 可以通過下面的語法來對關鍵詞設置權重，一般權重設置在 0.5~2 之間，可以通過選中詞匯，按 ctrl+↑↓來快速調節權重，每次調節為0.1，也可以直接輸入。
③ 加英文輸入的（），一個括號代表這組關鍵詞的權重是 1.1，兩個括號是 1.1*1.1 的權重，不要加太多了哈。可以結合第二點固定權重，比如(((cute girl:1.2)))，那這個關鍵詞的權重就很高了。
5. 功能按鈕
我們來介紹下右邊這幾個功能，生成就不說了，輸入關鍵詞生成就跑圖了。
第一按鈕的意思是讀取你上一張圖的所有參數信息（包括關鍵詞），比如你畫一張圖之后，關掉了軟件，再次啟動點擊這個就會把參數復制進來。
第二個按鈕就是刪除了，清空關鍵詞；這里可以和第一個按鈕結合用哦
第三個按鈕就是模型選擇管理
這個按鈕就是點擊就會出現這些功能，你安裝的模型和 Lora 都可以在這邊調整。
言川小知識：這里可以把你生成的圖片添加到模型的封面上，方便你后面看這個模型的效果，看我怎么做：
找到這個模型的名稱，然后我這里是跑出來一張圖片的，點擊這個按鈕（lora 一樣）
最終效果：
后面兩個就是一個提示詞模板功能：
我們可以先點最后一個按鈕，把現在的關鍵詞創建一下，取個名字
然后在模板風格這里選中我們剛剛創建的模板（可以多選）
選中之后按一下第四個按鈕，我們創建的關鍵詞就被填入進去了，這塊收工！
6. 采樣步數
一般來說大部分時候采樣部署只需要保持在 20~30 之間即可，更低的采樣部署可能會導致圖片沒有計算完全，更高的采樣步數的細節收益也并不高，只有非常微弱的證據表明高步數可以小概率修復肢體錯誤，所以只有想要出一張窮盡細節可能的圖的時候才會使用更高的步數。（加大這個會導致出圖變慢）
7. 采樣方法
Stable diffusion webui 是 Stable diffusion 的 GUI 是將 stable diffusion 實現可視化的圖像用戶操作界面，它本身還集成了很多其它有用的擴展腳本。
SD 的采樣方法有很多，大家有興趣了解的可以去知乎看看@劉登宇的一篇文章《stable diffusion webui 如何工作以及采樣方法的對比》。這里我們只介紹兩個種常用的。
這里的采用方式有很多，但是我們常用的就那幾個，我們可以去設置里面把不需要用到的關掉，不展示在這個界面中。然后點擊右邊的重啟 UI 就好了。
8. 高清修復和圖片尺寸參數
前面兩個做個簡單的介紹，面部修復對寫實的風格有點效果，可平鋪就不要用了，生成的圖片很奇怪，可以自己試試。
我們說說高清修復，高清修復的意思是把基礎生成的圖片，按照你選擇放大的倍率放大到指定分辨率之后再重新繪制圖片，受到你重復幅度調節的數值影響。
寬度、高度就是圖片的長寬比，很容易理解，生成批次和數量就是幾批，一批幾張圖，配置好的可以直接拉滿，增加效率哦。
提示詞相關性：圖像與你的提示的匹配程度。增加這個值將導致圖像更接近你的提示（根據模型），但它也在一定程度上降低了圖像質量。可以用更多的采樣步驟來抵消。
默認未選中高清修復是這樣的，當前圖片的參數。
9. 隨機種子（seed）
這個功能與 Midjourney 的 Seed 功能一樣。
隨機數的起點。保持這個值不變，可以多次生成相同（或幾乎相同，如果啟用了 xformers）的圖像。沒有什么種子天生就比其他的好，但如果你只是稍微改變你的輸入參數，以前產生好結果的種子很可能仍然會產生好結果。
輸入不同的種子，生成的圖片不一樣，seed 值一樣，那生成的圖片也是一樣。
差異隨機種子，需要勾選這個按鈕：
這個功能是固定一個種子，然后調整差異強度來生成圖片，因為是固定的 seed 值，所以生成的圖風格都是類似的。
直接看圖吧。
這邊的幾個功能都很簡單，大家嘗試下就能理解了，那基礎操作我們就先講到這里，大家趕緊玩起來吧！！
這篇入門教學就先講到這里，后續還有插件、部署模型等教程，大家先消化一下這篇文章的內容。
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