Stable Diffusion新手快速入门教程_stable diffusion入门

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。我在后台收得比较多的留言，都是一些很基础的问题咨询，这是这篇文章的写作背景。

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，简单易上手，SD则类似PhotoShop，同样是图片处理，但学习起来要复杂一些，精通相对更难。

这篇文章的目标是作一个简单介绍，帮助新手认识SD，老鸟照样可以略过。

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。实际上，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，普通用户只需知道SD是一个Ai画图算法工具即可。

一、使用环境

SD目前需要在电脑中工作，在使用SD之前，首先要了解它的使用环境。SD和MJ一样可在线使用，不同的是SD是开源的，如果条件允许的话可考虑在本地部署，完全免费，可以非常灵活地配置各种模型等，但对本地硬件要求比较高，比如独立显卡，要求显存一般在8G或以上，普通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，例如配置Python等。听起来好像很麻烦，实际不然，目前已有各种一键安装包，小白都可轻松安装（向本公众号对话框发送“一键包”三字可获得秋叶最新一键安装包）。

而在线部署的，服务商也会提供具体教程，目前阿里云的SD部署还是比较简单，这里不多讲。如果这些信息都收集不到，恐怕SD也会学不下去。

虽然在线使用需要付费，但投入相对比较少。个人电脑添置一块适合Ai绘画的显卡，基本要几千元起步，而在线租赁的话，普通用户估计一个月几十块百多块的支出就够了。

二、使用基础：文本指令

ChatGPT也好，Ai绘画也好，都属于生成式Ai，这类Ai目前有一个特点，需要人工输入指令去引导它工作。我们使用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，例如，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，也比较容易理解。

这些指令主要属于文本指令，是“文生图”方式。SD还支持同时使用文本+样图，去生成图片或对图片进行修改，这种是“图生图”方式，限于篇幅，暂时不谈。

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（正面描述）、你不希望画面出现什么（负面/发面描述），下图是SD的Webui文字指令输入界面：

这种指令，和MJ是大体相同的，只不过在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“一个漂亮的18岁的女孩”，这是一个正面描述；你希望这个女孩不要出现“多余的手指”，这是一个反面描述。只需要在对应的输入框中填入即可。

文本指令是非常重要的部分，描述得清晰不清晰，出来的画面大相径庭。也需要一些技巧，有问题的小伙伴可文末扫码咨询。

2.参数指令

无需一听“参数”二字就觉得麻烦，就是一个简单的设置。在SD中，基础参数设置主要包括几个地方，如下图：

(1)采样方法(Sampler)。这个名词的原本含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，一般来说，建议20起步，越大代表图像越精细，但并不是越大越好，需要在实践中结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，放大的尺寸并非无限，普通配置的电脑，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一致但细节有差别，这个可以在实践中对照。

（4）图片的长宽设置。最容易理解的一个选项。

（5）生成批次及每批数量设置。这2个数值很考验显卡计算能力，以8g显存为例，建议批次设置为3（一次生成3批），每批数量为1，总共3张图片。每批数量的值越大，对显卡的压力越大，一般建议保留默认数值1。

（6）提示词相关性(CFG Scale)、随机种子(seed)

相关性值可以设置为1-30，值越小，生成的图片和你输入的文本指令的吻合度越低，越大则越高。但并不是越大/越小越好。一般情况下，画人物时这个值在7-10之间是比较平衡的，画建筑一般是4-8之间，需要在实践结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，不可控性提高。

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，否则效果不会太好。当CFG高于20时，可能会产生一些奇怪的现象。

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，一般设置为-1，意味着随机生成。当你使用了一个固定的seed值（非-1），并使用了其它相同的参数和指令时，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，生成图片的细节差别可能会比较大。

四、模型选择

模型选择实际上也属于“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使用。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，必须结合大模型使用，通过不同的权重影响画面特征。有人说，大模型相当于素颜，小模型相当于化妆，在某种程度上的确可以这么理解。

Lora模型由于训练简单效果显著，得到广泛应用，但这种小模型并不是必须的，很多大模型本身就带有很好的“化妆”效果。所不同的是，小模型和大模型同时使用的时候，可以调整出大模型无法达到的叠加优化效果。

（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效果等问题，会明确提示要结合VAE使用。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效果，必须通过训练得到绘画模型。初学者更多的是使用别人训练好的。在C站上，有大量免费共享模型，需要“科学上网”才可下载。熟练使用之后，也可以自己训练私有模型。模型训练需要较好的硬件支撑，以及一些高质量的训练素材等，另文讨论。

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，这个时候就需要使用SD插件。插件是SD绘画可以进入应用层面的、非常重要的一个部分。

SD目前最常用、最强大的插件，一般认为是Controlnet插件。它可以控制人物表情、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绘画工具目前无法比拟的，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认识，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：

AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、GPT人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

写在最后

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