超详细！AI 绘画神器 Stable Diffusion 基础教程_ai绘画提示词工具

一、AI 绘画工具的选择与运用

1. 工作场景下 AI 绘画工具的选择

目前文生图的主流 AI 绘画平台主要有三种：Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E。如果要在实际工作场景中应用，我更推荐 Stable Diffusion。

 温馨提示：下方多图预警 1. 注册、创建服务器 ① 打开Midjourney官网，右下角选择"J

通过对比，Stable Diffusion 在数据安全性（可本地部署）、可扩展性（成熟插件多）、风格丰富度（众多模型可供下载，也可以训练自有风格模型）、费用版权（开源免费、可商用）等方面更适合我们的工作场景。

那么如何在实际工作中应用 Stable Diffusion 进行 AI 绘画？

要在实际工作中应用 AI 绘画，需要解决两个关键问题，分别是：图像的精准控制和图像的风格控制。

2. 图像精准控制

图像精准控制推荐使用 Stable Diffusion 的 ControlNet 插件。在 ControlNet 出现之前，AI 绘画更像开盲盒，在图像生成前，你永远都不知道它会是一张怎样的图。ControlNet 的出现，真正意义上让 AI 绘画上升到生产力级别。简单来说 ControlNet 它可以精准控制 AI 图像的生成。

ControlNet 主要有 8 个应用模型：OpenPose、Canny、HED、Scribble、Mlsd、Seg、Normal Map、Depth。以下做简要介绍：

 OpenPose 姿势识别

通过姿势识别，达到精准控制人体动作。除了生成单人的姿势，它还可以生成多人的姿势，此外还有手部骨骼模型，解决手部绘图不精准问题。以下图为例：左侧为参考图像，经 OpenPose 精准识别后，得出中间的骨骼姿势，再用文生图功能，描述主体内容、场景细节和画风后，就能得到一张同样姿势，但风格完全不同的图。

 Canny 边缘检测

Canny 模型可以根据边缘检测，从原始图片中提取线稿，再根据提示词，来生成同样构图的画面，也可以用来给线稿上色。

HED 边缘检测

跟 Canny 类似，但自由发挥程度更高。HED 边界保留了输入图像中的细节，绘制的人物明暗对比明显，轮廓感更强，适合在保持原来构图的基础上对画面风格进行改变时使用。

Scribble 黑白稿提取

涂鸦成图，比 HED 和 Canny 的自由发挥程度更高，也可以用于对手绘线稿进行着色处理。

Mlsd 直线检测

通过分析图片的线条结构和几何形状来构建出建筑外框，适合建筑设计的使用。

Seg 区块标注

通过对原图内容进行语义分割，可以区分画面色块，适用于大场景的画风更改。

Normal Map 法线贴图

适用于三维立体图，通过提取用户输入图片中的 3D 物体的法线向量，以法线为参考绘制出一副新图，此图与原图的光影效果完全相同。

Depth 深度检测

通过提取原始图片中的深度信息，可以生成具有同样深度结构的图。还可以通过 3D 建模软件直接搭建出一个简单的场景，再用 Depth 模型渲染出图。

ControlNet 还有项关键技术是可以开启多个 ControlNet 的组合使用，对图像进行多条件控制。例如：你想对一张图像的背景和人物姿态分别进行控制，那我们可以配置 2 个 ControlNet，第 1 个 ControlNet 使用 Depth 模型对背景进行结构提取并重新风格化，第 2 个 ControlNet 使用 OpenPose 模型对人物进行姿态控制。此外在保持 Seed 种子数相同的情况下，固定出画面结构和风格，然后定义人物不同姿态，渲染后进行多帧图像拼接，就能生成一段动画。

以上通过 ControlNet 的 8 个主要模型，我们解决了图像结构的控制问题。接下来就是对图像风格进行控制。

3. 图像风格控制

Stable Diffusion 实现图像风格化的途径主要有以下几种：Artist 艺术家风格、Checkpoint 预训练大模型、LoRA 微调模型、Textual Inversion 文本反转模型。

Artist 艺术家风格

主要通过画作种类 Tag（如：oil painting、ink painting、comic、illustration），画家/画风 Tag（如：Hayao Miyazaki、Cyberpunk）等控制图像风格。网上也有比较多的这类风格介绍，如：

1. promptoMANIA: AI art community with prompt generator
2. Comparison of all Artists in Stable Diffusion

但需要注意的是，使用艺术家未经允许的风格进行商用，会存在侵权问题。

Checkpoint 预训练大模型

Checkpoint 是根据特定风格训练的大模型，模型风格强大，但体积也较大，一般 5-7GB。模型训练难度大，需要极高的显卡算力。目前网上已经有非常多的不同风格的成熟大模型可供下载使用。如：https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image

LoRA 微调模型

LoRA 模型是通过截取大模型的某一特定部分生成的小模型，虽然不如大模型的能力完整，但短小精悍。因为训练方向明确，所以在生成特定内容的情况下，效果会更好。LoRA 模型也常用于训练自有风格模型，具有训练速度快，模型大小适中，配置要求低（8G 显存）的特点，能用少量图片训练出风格效果。常用 LoRA 模型下载地址：

1. Web Hosting from HostPapa
2. https//civitai.com（友情提醒：不要在办公场所打开，不然会很尴尬）

Textual Inversion 文本反转模型

Textual Inversion 文本反转模型也是微调模型的一种，它是针对一个风格或一个主题训练的风格模型，一般用于提高人物还原度或优化画风，用这种方式生成的模型非常小，一般几十 KB，在生成画作时使用对应 Tag 在 prompt 中进行调用。

自有风格模型训练

Stable Diffusion 的强大之处还在于能够自定义训练风格模型，如果现有风格无法满足要求，我们还可以自己训练特定风格模型。Stable Diffusion 支持训练大模型和微调模型。我比较推荐的是用 LoRA 模型训练方法，该方法训练速度快，模型大小适中（100MB 左右），配置要求低（8G 显存），能用极少量图片训练出风格效果。例如：下图中我用了 10 张工作中的素材图，大概花了 20 分钟时间训练出该风格的 LoRA 模型，然后使用该模型就可以生成风格类似的图片。如果将训练样本量增大，那么训练出来的风格样式会更加精确。

了解了 Stable Diffusion 能干什么后，再来介绍下如何部署安装使用它。

二、AI 绘画工具的部署安装

以下主要介绍三种部署安装方式：云端部署、本地部署、本机安装，各有优缺点。当本机硬件条件支持的情况下，推荐本地部署，其它情况推荐云端方式。

1. 云端部署 Stable Diffusion

通过 Google Colab 进行云端部署，推荐将成熟的 Stable Diffusion Colab 项目复制到自己的 Google 云端硬盘运行，省去配置环境麻烦。这种部署方式的优点是：不吃本机硬件，在有限时间段内，可以免费使用 Google Colab 强大的硬件资源，通常能给到 15G 的 GPU 算力，出图速度非常快。缺点是：免费 GPU 使用时长不固定，通常情况下一天有几个小时的使用时长，如果需要更长时间使用，可以订阅 Colab 服务。

推荐两个目前比较好用的 Stable Diffusion Colab，选择相应模型版本运行即可：

1. Stable Diffusion Colab：github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab （不带 ControlNet）
2. ControlNet Colab：github.com/camenduru/controlnet-colab（带 ControlNet）

Colab 运行界面如下，点击连接虚拟机，连接成功后点击左侧运行代码，等待环境自动配置完成后，点击 WebUI URL 即可运行 Stable Diffusion。

Stable Diffusion WebUI 运行界面如下，在后面的操作方法里我会介绍下 Stable Diffusion 的基础操作。

2. 本地部署 Stable Diffusion

相较于 Google Colab 云端部署，本地部署 Stable Diffusion 的可扩展性更强，可自定义安装需要的模型和插件，隐私性和安全性更高，自由度也更高，而且完全免费。当然缺点是对本机硬件要求高，Windows 需要 NVIDIA 显卡，8G 以上显存，16G 以上内存。Mac 需要 M1/M2 芯片才可运行。

本地部署方式主要分四步，以 Mac M1 为例：

第 1 步：安装 Homebrew 和 Python3.10 环境

Homebrew 是一个包管理工具，具体安装方法可参考：快速安装Homebrew教程 - Homebrew 中文网

Python3.10 安装：brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

第 2 步：克隆 Stable Diffusion WebUI 项目仓库

推荐下载 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI，能很好的支持 ControlNet 扩展。

克隆项目仓库：git clone GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI

第 3 步：下载并存放 Stable Diffusion 模型

Stable Diffusion 模型可以下载官方提供的 1.5 或 2.0 版本的 ckpt 文件，其它风格模型则根据自己需要下载。下载地址：huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image

下载完后找到 stable-diffusion-webui 文件夹，把下载的 ckpt 大模型文件存放到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 目录下。

如果下载了 LoRA 模型的 safetensors 文件，则存放到 stable-diffusion-webui/models/Lora 目录中。

Textual Inversion 文本反转模型的 pt 文件，存放到 stable-diffusion-webui/embeddings 目录中。

第 4 步：运行 Stable Diffusion WebUI

模型文件存放完成后，运行 Stable Diffusion WebUI：

先输入 cd stable-diffusion-webui 再输入 ./webui.sh，程序会自动完成下载安装。

运行完毕后显示：Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 To create a public link, set `share=True` in `launch()`

在浏览器中打开 http://127.0.0.1:7860 ，即可运行 Stable Diffusion WebUI

需要用到的资源：

1. Homebrew 包管理工具：brew.idayer.com/guide/
2. Python 安装：www.python.org/downloads/
3. Stable Diffusion 项目仓库：github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
4. Stable Diffusion 模型：huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image

ControlNet 的安装

安装完 Stable Diffusion WebUI 后，我们再安装 ControlNet 扩展，以便进行图像的精准控制。

安装方法：

第 1 步：安装 ControlNet 插件

点击扩展，选择从 URL 安装，输入插件地址 GitHub - Mikubill/sd-webui-controlnet: WebUI extension for ControlNet ，点击 Install 后重启 WebUI。

第 2 步：安装 ControlNet 模型

打开模型下载页面 https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main

1. 将 annotator 目录中的人体检测预处理模型 body_pose_model.pth 和 hand_pose_model.pth 下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/openpose 目录。
2. 将深度图模型 dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt 下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/midas 目录

将 models 目录中的文件下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models 目录

1. 重启 WebUI 即可使用 ControlNet

解决 ControlNet 在 Mac M1 上无法运行问题

对于 Mac M1 芯片的电脑来说，直接运行 ControlNet 会报错，导致无法使用 ControlNet。原因是 CUDA 是适用于 NVIDIA GPU 的计算框架，当前 Mac OS 无法使用此框架，因此脚本会尝试使用 CPU，但 M1 不支持半精度数字。因此我们需要跳过 CUDA 并使用 no-half。

解决方法：

1. 找到 webui-macos-env.sh 文件
2. 添加 export COMMANDLINE_ARGS="--precision full --no-half --skip-torch-cuda-test"

3. 本机安装 DiffusionBee

如果觉得云端部署和本地部署比较繁琐，或对使用要求没有那么高，那就试下最简单的一键安装方式。下载 Diffusionbee 应用：diffusionbee.com/download。优点是方便快捷，缺点是扩展能力差（可以安装大模型，无法进行插件扩展，如 ControlNet）。

三、AI 绘画工具的操作技巧

1. Stable Diffusion 基础操作

文生图

如图所示 Stable Diffusion WebUI 的操作界面主要分为：模型区域、功能区域、参数区域、出图区域。

1. txt2img 为文生图功能，重点参数介绍：
2. 正向提示词：描述图片中希望出现的内容
3. 反向提示词：描述图片中不希望出现的内容
4. Sampling method：采样方法，推荐选择 Euler a 或 DPM++ 系列，采样速度快
5. Sampling steps：迭代步数，数值越大图像质量越好，生成时间也越长，一般控制在 30-50 就能出效果
6. Restore faces：可以优化脸部生成
7. Width/Height：生成图片的宽高，越大越消耗显存，生成时间也越长，一般方图 512x512，竖图 512x768，需要更大尺寸，可以到 Extras 功能里进行等比高清放大
8. CFG：提示词相关性，数值越大越相关，数值越小越不相关，一般建议 7-12 区间
9. Batch count/Batch size：生成批次和每批数量，如果需要多图，可以调整下每批数量
10. Seed：种子数，-1 表示随机，相同的种子数可以保持图像的一致性，如果觉得一张图的结构不错，但对风格不满意，可以将种子数固定，再调整 prompt 生成

图生图

img2img 功能可以生成与原图相似构图色彩的画像，或者指定一部分内容进行变换。可以重点使用 Inpaint 图像修补这个功能：

1. Resize mode：缩放模式，Just resize 只调整图片大小，如果输入与输出长宽比例不同，图片会被拉伸。Crop and resize 裁剪与调整大小，如果输入与输出长宽比例不同，会以图片中心向四周，将比例外的部分进行裁剪。Resize and fill 调整大小与填充，如果输入与输出分辨率不同，会以图片中心向四周，将比例内多余的部分进行填充
2. Mask blur：蒙版模糊度，值越大与原图边缘的过度越平滑，越小则边缘越锐利
3. Mask mode：蒙版模式，Inpaint masked 只重绘涂色部分，Inpaint not masked 重绘除了涂色的部分
4. Masked Content：蒙版内容，fill 用其他内容填充，original 在原来的基础上重绘
5. Inpaint area：重绘区域，Whole picture 整个图像区域，Only masked 只在蒙版区域
6. Denoising strength：重绘幅度，值越大越自由发挥，越小越和原图接近

ControlNet

安装完 ControlNet 后，在 txt2img 和 img2img 参数面板中均可以调用 ControlNet。操作说明：

1. Enable：启用 ControlNet
2. Low VRAM：低显存模式优化，建议 8G 显存以下开启
3. Guess mode：猜测模式，可以不设置提示词，自动生成图片
4. Preprocessor：选择预处理器，主要有 OpenPose、Canny、HED、Scribble、Mlsd、Seg、Normal Map、Depth
5. Model：ControlNet 模型，模型选择要与预处理器对应
6. Weight：权重影响，使用 ControlNet 生成图片的权重占比影响
7. Guidance strength(T)：引导强度，值为 1 时，代表每迭代 1 步就会被 ControlNet 引导 1 次
8. Annotator resolution：数值越高，预处理图像越精细
9. Canny low/high threshold：控制最低和最高采样深度
10. Resize mode：图像大小模式，默认选择缩放至合适
11. Canvas width/height：画布宽高
12. Create blank canvas：创建空白画布
13. Preview annotator result：预览注释器结果，得到一张 ControlNet 模型提取的特征图片
14. Hide annotator result：隐藏预览图像窗口

LoRA 模型训练说明

前面提到 LoRA 模型具有训练速度快，模型大小适中（100MB 左右），配置要求低（8G 显存），能用少量图片训练出风格效果的优势。

以下简要介绍该模型的训练方法：

第 1 步：数据预处理

在 Stable Diffusion WebUI 功能面板中，选择 Train 训练功能，点选 Preprocess images 预处理图像功能。在 Source directory 栏填入你要训练的图片存放目录，在 Destination directory 栏填入预处理文件输出目录。width 和 height 为预处理图片的宽高，默认为 512x512，建议把要训练的图片大小统一改成这个尺寸，提升处理速度。勾选 Auto focal point crop 自动焦点裁剪，勾选 Use deepbooru for caption 自动识别图中的元素并打上标签。点击 Preprocess 进行图片预处理。

第 2 步：配置模型训练参数

在这里可以将模型训练放到 Google Colab 上进行，调用 Colab 的免费 15G GPU 将大大提升模型训练速度。LoRA 微调模型训练工具我推荐使用 Kohya，运行 Kohya Colab：https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/fast-kohya-trainer.ipynb

配置训练参数：

先在 content 目录建立 training_dir/training_data 目录，将步骤 1 中的预处理文件上传至该数据训练目录。然后配置微调模型命名和数据训练目录，在 Download Pretrained Model 栏配置需要参考的预训练模型文件。其余的参数可以根据需要调整设置。

第 3 步：训练模型

参数配置完成后，运行程序即可进行模型训练。训练完的模型将被放到 training_dir/output 目录，我们下载 safetensors 文件格式的模型，存放到 stable-diffusion-webui/models/Lora 目录中即可调用该模型。由于直接从 Colab 下载速度较慢，另外断开 Colab 连接后也将清空模型文件，这里建议在 Extras 中配置 huggingface 的 Write Token，将模型文件上传到 huggingface 中，再从 huggingface File 中下载，下载速度大大提升，文件也可进行备份。

2. Prompt 语法技巧

文生图模型的精髓在于 Prompt 提示词，如何写好 Prompt 将直接影响图像的生成质量。

提示词结构化

Prompt 提示词可以分为 4 段式结构：画质画风 + 画面主体 + 画面细节 + 风格参考

1. 画面画风：主要是大模型或 LoRA 模型的 Tag、正向画质词、画作类型等
2. 画面主体：画面核心内容、主体人/事/物/景、主体特征/动作等
3. 画面细节：场景细节、人物细节、环境灯光、画面构图等
4. 风格参考：艺术风格、渲染器、Embedding Tag 等

提示词语法

1. 提示词排序：越前面的词汇越受 AI 重视，重要事物的提示词放前面
2. 增强/减弱：(提示词:权重数值)，默认 1，大于 1 加强，低于 1 减弱。如 (doctor:1.3)
3. 混合：提示词 | 提示词，实现多个要素混合，如 [red|blue] hair 红蓝色头发混合
4. + 和 AND：用于连接短提示词，AND 两端要加空格
5. 分步渲染：[提示词 A:提示词 B:数值]，先按提示词 A 生成，在设定的数值后朝提示词 B 变化。如[dog:cat:30] 前 30 步画狗后面的画猫，[dog:cat:0.9] 前面 90%画狗后面 10%画猫
6. 正向提示词：masterpiece, best quality 等画质词，用于提升画面质量
7. 反向提示词：nsfw, bad hands, missing fingers……, 用于不想在画面中出现的内容
8. Emoji：支持 emoji，如
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