给想玩AI的新手｜Stable Diffusion 保姆级入门手册_stablediffusion元素法典

最近，AI图像生成引人注目，它能够根据文字描述生成精美图像，这极大地改变了人们的图像创作方式。Stable Diffusion作为一款高性能模型，它生成的图像质量更高、运行速度更快、消耗的资源以及内存占用更小，是AI图像生成领域的里程碑。本篇文章作者将手把手教大家入门 Stable Diffusion，可以先收藏再浏览，避免迷路！（SD安装包，大模型，lora，关键词还是入门的基础资料等,都给大家打包好了！需要的小伙伴文末扫码找我获取就行啦！）

1 硬件要求

2 环境部署

2.1 手动部署

2.2 自动整合包
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3 关于插件

4 文生图最简流程——重点步骤与参数

5 提示词

5.1 提示词内容

5.2 提示词语法

5.3 Token

5.4 提示词模板
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6 Controlnet

6.1 基本流程

6.2 可用预处理/模型

6.3 多 ControlNet 合成
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7 模型：从下载、安装、使用到训练

7.1 模型下载

7.2 模型安装

7.3 模型使用

7.4 模型训练

7.5 环境搭建

7.6 环境更新

7.7 界面启动

7.8 训练流程
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8 风格训练与人物训练

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硬件要求

本篇我们将详细讲解SD模型的使用教程，各位读者可以在公众号后台回复**「AIGC」**直接获取模型以及实现快速部署的GPU服务器限量优惠券。

建议使用不少于 16GB 内存，并有 60GB 以上的硬盘空间。需要用到 CUDA架构，推荐使用 N 卡。（目前已经有了对 A 卡的相关支持，但运算的速度依旧明显慢于N卡，参见：

Install and Run on AMD GPUs · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki · GitHub。）

注意：过度使用，显卡会有损坏的风险。进行 512x 图片生成时主流显卡速度对比：

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环境部署

2**.1** 手动部署

可以参考 webui 的官方 wiki 部署：

Home · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki (github.com)

stable diffusion webui 的完整环境占用空间极大，能达到几十 G。值得注意的是，webui 需要联网下载安装大量的依赖，在境内网络环境下载较慢。接下来是手动部署的6个步骤：

1、安装 Python

安装 Python 3.10，安装时须选中 Add Python to PATH

2、安装 Git

在 Git-scm.com 下载 Git 安装包并安装。下载 webui 的 github 仓库，按下 win+r 输入 cmd，调出命令行窗口。运行下方代码，并请把代码中的 PATH_TO_CLONE 替换为自己想下载的目录。

cd PATH_TO_CLONE

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

3、装配****模型

可在如 Civitai 上下载标注有 CKPT 的模型，有模型才能作画。下载的模型放入下载后文件路径下的 models/Stable-diffusion 目录。

4、使用

双击运行 webui-user.bat 。脚本会自动下载依赖，等待一段时间（可能很长），程序会输出一个类似 http://127.0.0.1:7860/ 的地址，在浏览器中输入这个链接开即可。详细可参见模型使用。

5、更新

按下 win+r 输入 cmd，调出命令行窗口。运行下方，并请把代码中的 PATH_TO_CLONE 替换为自己下载仓库的目录。

cd PATH_TO_CLONE

git pull

2**.2 自动****整合包**

**觉得上述步骤麻烦的开发者可以直接使用整合包，解压即用。**比如独立研究员的空间下经常更新整合包。秋叶的启动器也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理会更方便。

打开启动器后，可一键启动：

如果有其它需求，可以在高级选项中调整配置。

显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。不过并不是指定了显存优化量就一定不会超显存，在出图时如果启动了过多的优化项（如高清修复、人脸修复、过大模型）时，依然有超出显存导致出图失败的几率。

xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。

如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。

Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新：

同样地，也请注意插件的更新：

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关于插件

Stable Diffusion 可配置大量插件扩展，在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件：

点击「加载自」后，目录会刷新。选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。

安装完毕后，需要重新启动用户界面：

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文生图最简流程——重点步骤与参数

4**.1 重点步骤**

主要是4步骤：

1、选择需要使用的模型（底模），这是对生成结果影响最大的因素，主要体现在画面风格上。

2、在第一个框中填入提示词（Prompt），对想要生成的东西进行文字描述。

3、在第二个框中填入负面提示词（Negative prompt)，对不想要生成的东西进行文字描述。

4、选择采样方法、采样次数、图片尺寸等参数。

4**.2 参数**

知道完大致的步骤后，下面我们来介绍一些重要的参数，选择不同将会带来较大差异：

• Sampler（采样器/采样方法）选择使用哪种采样器？

• Sampling Steps（采样步数）

Stable Diffusion 的工作方式是从以随机高斯噪声起步，向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多，可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减，取决于采样器。一般开到 20~30。

不同采样步数与采样器之间的关系：

• CFG Scale（提示词相关性）

图像与你的提示的匹配程度。增加这个值将导致图像更接近你的提示，但它也在一定程度上降低了图像质量。

可以用更多的采样步骤来抵消。过高的 CFG Scale 体现为粗犷的线条和过锐化的图像。一般开到 7~11。

CFG Scale 与采样器之间的关系：

• 生成批次

每次生成图像的组数。一次运行生成图像的数量为“批次* 批次数量”。

• 每批数量

同时生成多少个图像。增加这个值可以提高性能，但也需要更多的显存。大的 Batch Size 需要消耗巨量显存。若没有超过 12G 的显存，请保持为 1。

• 尺寸

指定图像的长宽。出图尺寸太宽时，图中可能会出现多个主体。1024 之上的尺寸可能会出现不理想的结果，推荐使用小尺寸分辨率+高清修复（Hires fix)。

• 种子

种子决定模型在生成图片时涉及的所有随机性，它初始化了 Diffusion 算法起点的初始值。

理论上，在应用完全相同参数（如 Step、CFG、Seed、prompts）的情况下，生产的图片应当完全相同。

• 高清修复

通过勾选 “Highres. fix” 来启用。默认情况下，文生图在高分辨率下会生成非常混沌的图像。如果使用高清修复，会型首先按照指定的尺寸生成一张图片，然后通过放大算法将图片分辨率扩大，以实现高清大图效果。最终尺寸为（原分辨率*缩放系数 Upscale by）。

放大算法中，Latent 在许多情况下效果不错，但重绘幅度小于 0.5 后就不甚理想。ESRGAN_4x、SwinR 4x 对 0.5 以下的重绘幅度有较好支持。

Hires step 表示在进行这一步时计算的步数。

Denoising strength 字面翻译是降噪强度，表现为最后生成图片对原始输入图像内容的变化程度。该值越高，放大后图像就比放大前图像差别越大。低 denoising 意味着修正原图，高 denoising 就和原图就没有大的相关性了。一般来讲阈值是 0.7 左右，超过 0.7 和原图基本上无关，0.3 以下就是稍微改一些。实际执行中，具体的执行步骤为 Denoising strength * Sampling Steps。

• 面部修复

修复画面中人物的面部，但是非写实风格的人物开启面部修复可能导致面部崩坏。点击“生成”即可。

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提示词

提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间，即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围，而非直接指定作画结果。

提示词的效果也受模型的影响，有些模型对自然语言做特化训练，有些模型对单词标签对特化训练，那么对不同的提示词语言风格的反应就不同。

5**.1** 提示词内容

提示词中可以填写以下内容：