【AI绘画】2024年最新Stable Diffusion实战:入门详细教程（环境安装，插件，参数，提示词）_stable diffusion插件

Stable Diffusion 是利用扩散模型进行图像生成的产品，可以支持 text2image、image2image。并且由于“论文公开+代码开源”，其用户群体远大于其他 AI 图像生成产品，之后小编会连续更新一些关于AI绘画的干货教程

目标：了解入门Stable Diffusion相关背景，环境安装，插件，文生图参数，提示词等相关知识

参考：

在线体验：
dreamstudio.ai/
git地址：
github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
文档：
github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki
论文地址：
arxiv.org/abs/2112.10752

目录：

1 环境部署
2 关于插件
3 文生图参数
4 提示词

一 环境部署

512x生图 主流显卡速度对比：

安装步骤可参考前期文章-AI绘画：搭建自己的AI绘画网站(StableDiffusion)（todo）；

其他方式：

启动器一键安装（秋葉 aaaki），适合没有开发经验的同学

地址放到了文末，有需要自行提取

二 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，需要在右侧点击重新启动用户界面

好用插件：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/579538165

三 文生图参数

首先不同模型所生成的图风格是会完全不一样的，在 C 站 上可以直接下载模型。具体可参照文章AI绘画：搭建自己的AI绘画网站(Stable Diffusion)（todo）；

参数介绍：

1 Sampler采样器：
其实就是在做图像生成的步骤，选用哪种模型（或扩散模型）

2 Sampling Steps采样步数：
其实就是扩散模型进行扩散的 step，一般设置为 20~30
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。

3 height高度/width宽度：
生成图片的 size

4 Batch size生成批次/Batch count每批数量：
最终会生成“生成批次 x 每批数量”张图片

5 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，一般开到 7~11

5 seed随机种子
种子决定模型在生成图片时涉及的所有随机性

6 Highres. fix高清修复，restore faces面部修复
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;
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

7 Aditional Networks
是一个插件，可以为模型加上一些其他结构（如 LoRA 等），关于模型训练和组合，后期详细介绍

8 ControlNet
是一个插件，可以通过输入一张图片，来控制生成结果与输入图片相似，后期详细介绍

9 Script脚本
尾部有一个脚本的选项

text2image 功能支持 4 个脚本选择

1 Prompt matris
提示词矩阵:当我们有多个提示词时，该脚本提供一个能够看不同组合效果的功能。例如我们输入"girl with skirt|gun|blue hair"作为 prompt，其中包含 3 个提示词，且用"|"分割
2 Prompts from file or textbox
从文本框或文件载入提示词 ：就是让用户能够从文件中导入提示词
3 X/Y/Z plot
X/Y/Z 图表 ：针对特定 prompt，对比不同纬度的参数取不同值时的效果
4 controlnet m2m
这个是一个视频处理功能，本质上是把用户上传的视频切帧，并分别进行 image2image，最后捏成一整个新的视频

四 提示词

提示词中可以有3种方式填写

1 句子描述：可以使用描述物体的句子作为提示词。大多数情况下英文有效，也可以使用中文。勿复杂语法

2 单词标签：可以使用逗号隔开的单词作为提示词。一般使用普通常见的单词。单词的风格要和图像的整体风格搭配，勿拼写错误（donmai.us)

3Emoji：Emoji (