前向扩散过程（Forward Diffusion Process）：
- 这个过程将原始数据逐步转换为纯噪声数据。具体做法是逐步添加高斯噪声，使数据逐步丧失其原有结构，直至成为完全随机的噪声。
- 数学上，这一过程可以描述为一系列的随机变量X0,X1,...Xt，其中X0是原始数据，Xt是纯噪声数据。每一步都通过一个高斯噪声的转移概率Xt~q(Xt|Xt-1)来实现。
反向去噪过程（Reverse Denoising Process）：
- 这个过程从纯噪声数据开始，逐步去除噪声，重建出原始数据的结构。它需要学习一个去噪模型来反转前向扩散过程，通常通过一个神经网络来实现。
- 反向过程的目标是学习条件概率分布P0(Xt-1|Xt)，以逐步恢复数据，从噪声Xt到原始数据X0。

1.2 扩散模型的应用

扩散模型因其在图像生成中的出色表现而受到广泛关注。例如，在 AI 绘画中，扩散模型能够生成逼真的图像，捕捉细腻的纹理和复杂的结构。此外，扩散模型还可以用于图像修复、超分辨率和图像编辑等任务。

1.3 扩散模型的优势

扩散模型相较于传统生成模型具有以下优势：

稳定性更高：扩散模型在训练过程中较少出现模式崩溃（Mode Collapse）的问题。
生成质量优异：扩散模型能够生成高质量、细节丰富的图像。
多样性强：由于扩散过程的随机性，扩散模型生成的样本具有高度多样性。

AI绘画基本流程梳理

在理解了扩散原理后，我们来梳理一下 AI 绘画的基本流程。这一流程通常包括数据预处理、模型训练、图像生成和后处理等步骤。

1.4 数据预处理

数据收集：
- 从公开数据集或自有数据源中收集大量高质量图像。
- 确保数据集具有多样性，涵盖不同的风格、主题和内容。
数据清洗：
- 移除低质量、重复或不相关的图像。
- 对图像进行规范化处理，例如调整大小、裁剪和颜色标准化。
数据标注：
- 为图像添加标签，描述其内容或风格。这有助于在训练过程中引导模型学习不同的图像特征。

1.5 模型训练

选择模型架构：
- 根据任务需求选择合适的扩散模型架构。例如，DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）是常用的架构之一。
设置训练参数：
- 确定训练参数，包括学习率、批次大小、训练轮次等。
- 配置硬件加速器（如 GPU）以加速训练过程。
模型训练：
- 使用预处理后的数据集对扩散模型进行训练。
- 监控训练过程中的损失函数，确保模型逐步收敛。

1.6 图像生成

输入描述：
- 用户输入描述性文本或关键词，指定希望生成的图像内容。
生成图像：
- 使用训练好的扩散模型，根据输入描述生成相应的图像。
- 生成过程可能需要多次迭代，以逐步去除噪声，最终得到清晰的图像。

1.7 后处理

图像编辑：
- 对生成的图像进行细节调整和优化，例如色彩校正、锐化和去噪。
- 使用图像编辑工具进行额外的艺术处理。
保存与分享：
- 将最终生成的图像保存到本地或云端存储。
- 通过社交媒体、博客或其他平台分享生成的作品。

第二部分：电脑配置需求

2.1 硬件配置需求

为了确保 Stable Diffusion 能够高效运行，建议使用具有以下硬件配置的计算机：

1. 显卡（GPU）

Stable Diffusion 对显卡的性能要求较高，推荐使用 NVIDIA 系列的 GPU，因为它们提供了良好的 CUDA 支持，有助于加速深度学习模型的训练和推理过程。以下是一些推荐的显卡型号：

NVIDIA RTX 4060（或3060）: 性能良好，适合入门级用户。
NVIDIA RTX 4070（或3070）: 性价比高，适合大多数中级用户。
NVIDIA RTX 4080（或3080）: 高性能显卡，适合高级用户和专业应用。
NVIDIA RTX 4090（或3090）: 顶级显卡，适合需要处理大量图像生成任务的用户。

2. 显存（VRAM）

显存大小是影响图像生成速度和质量的重要因素。一般来说，显存越大，能够处理的图像尺寸和复杂度就越高。以下是一些推荐的显存配置：

8 GB 显存：能够处理中等大小的图像生成任务。
10 GB 显存：提供更大的图像生成能力，适合处理更复杂的任务。
12 GB 及以上显存：支持处理大型图像和复杂场景，适合专业应用。

3. 其他硬件要求

处理器（CPU）：虽然 GPU 是关键，但一个强大的 CPU 也能提升整体性能，推荐使用多核处理器，如 Intel i7 或 AMD Ryzen 7 系列。
内存（RAM）：至少 16 GB 内存，推荐 32 GB 或更高，以确保在处理大型数据集和模型训练时系统运行流畅。
存储空间：稳定性和速度都很重要，推荐使用 NVMe SSD 存储，以提供快速的数据读取和写入能力。至少需要 500 GB 存储空间，以存储模型、数据集和生成的图像。

4. 软件要求

操作系统： Windows 10 及以上，macOS，或 Linux（推荐 Ubuntu）。
Python 版本： 3.7 及以上版本。
其他依赖库：包括 PyTorch、Transformers 等，具体安装步骤将在后续章节详细介绍。

第三部分：主流AI绘画软件对比及Stable Diffusion优势

随着人工智能技术的快速发展，AI 绘画软件已经成为艺术创作的重要工具。以下是几款主流的 AI 绘画软件，以及 Stable Diffusion 在其中的优势。

3.1 主流AI绘画软件

1. DeepArt

简介： DeepArt 是一款基于深度神经网络的图像风格转换工具，可以将用户的照片转化为著名艺术家的画风。

特点：

简单易用，用户只需上传照片并选择艺术风格。
支持多种艺术风格的转换。
云端处理，节省本地计算资源。

缺点：

受限于风格转换，无法生成完全新的图像。
依赖网络连接，处理速度受限。

2. DALL-E

简介： DALL-E 是由 OpenAI 开发的，可以根据文本描述生成图像的 AI 模型。

特点：

能够根据详细的文本描述生成新图像。
生成的图像质量高，细节丰富。
具有创意性，能够生成各种风格和主题的图像。

缺点：

需要大量计算资源，运行成本高。
生成过程复杂，初学者上手难度较大。

3. Artbreeder

简介： Artbreeder 是一个通过基因算法来生成和编辑图像的工具，用户可以混合和调整不同图像的特征。

特点：

支持图像混合和编辑，可以轻松调整图像特征。
适合创意工作，用户可以快速生成各种变体。
基于社区的协作平台，用户可以共享和浏览他人的作品。

缺点：

图像生成的控制精度较低。
需要在线操作，依赖网络环境。

4. MidJourney (MJ)

简介： MidJourney 是一个基于 AI 的艺术生成平台，通过 Discord 服务器提供服务，用户可以通过输入文本描述生成图像。

特点：

通过简单的文本描述生成艺术图像。
生成的图像具有高度艺术性和创意性，常用于创意设计和概念艺术。
社区活跃，用户可以在 Discord 服务器上分享和讨论作品。

缺点：

需要加入 Discord 服务器并使用命令进行操作，使用体验上可能不如专用应用程序直观。
免费用户的使用限制较多，专业版需要订阅付费。

3.2 Stable Diffusion 的优势

1. 开源与可定制性

特点：

开源代码： Stable Diffusion 是开源项目，用户可以自由获取和修改源码，满足特定需求。
高度可定制：用户可以根据需要调整模型参数、训练数据和生成过程，灵活性高。

优势：

开源社区提供丰富的支持和资源，用户可以快速上手并进行深度定制。
适合研究人员和开发者用于实验和创新。

2. 图像质量与多样性

特点：

高质量图像生成： Stable Diffusion 能够生成细节丰富、质量高的图像，媲美专业艺术作品。
多样性强：通过扩散模型的随机性，生成的图像具有高度多样性，避免模式崩溃问题。

优势：

生成的图像不仅逼真，而且在艺术风格和内容上具有高度的多样性，适合创意工作。

3. 性能与效率

特点：

高效的生成过程：通过优化的扩散模型，Stable Diffusion 在图像生成过程中具有较高的效率。
支持本地运行：用户可以在本地计算机上运行，避免云服务的延迟和成本问题。

优势：

高效的生成过程使得用户可以在较短时间内生成高质量图像。
本地运行的能力使得用户可以在没有网络连接的情况下进行创作，提升了工作效率。

4. 用户友好的WebUI

特点：

直观的用户界面： Stable Diffusion 提供了易于使用的 Web 界面，用户无需编程技能即可操作。
多功能集成： WebUI 集成了图像生成、编辑和管理等多种功能，用户体验良好。

优势：

直观的界面设计降低了使用门槛，适合各种水平的用户。
集成的多功能工具提升了创作的便捷性和效率。

通过以上对比，我们可以看出，Stable Diffusion 在开源与可定制性、图像质量与多样性、性能与效率以及用户友好的 WebUI 方面具有显著优势。这使得它在众多 AI 绘画软件中脱颖而出，成为创作者和开发者的理想选择。

第四部分：WebUI的安装与应用

4.1 是谁开发了“Stable Diffusion”？

Stable Diffusion 是由 CompVis（Computational Vision Group）开发的，这是一个位于德国慕尼黑大学的研究小组。该小组致力于计算机视觉和机器学习领域的研究，尤其是生成模型和图像处理技术。

CompVis 的研究团队包括多个领域的专家，他们在图像生成、深度学习和计算机视觉方面拥有丰富的经验。Stable Diffusion 的开发得到了开源社区的广泛支持和参与，使其成为目前最受欢迎的图像生成模型之一。

4.2 通过多种途径下载安装

最原始的方式，便是通过Github官方项目仓库主页进行下载和安装。

地址如下：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

在仓库页面，找到最新版本的发布页面（Releases）载适合你操作系统的一键安装包，然后解压到本地计算机的任意目录启动即可。

但我这里要分享的是更适合我们小白的整合包，由B站的秋叶大佬整合发布，2024年4月版的地址如下：https://pan.quark.cn/s/2c832199b09b，后期如有更新，请自行关注其B站账号。

它整合了Webul所需的本地环境与常用扩展插件，以更为成熟的用户界面优化了使用体验，并通过镜像链接的方式解决了国内用户在下载模型、安装扩展时面临的一些网络连接问题

步骤 1：下载一键安装包

下载你的Stable Diffusion整合包至你的电脑硬盘中。

步骤 2：解压安装包

下载完成后，将安装包解压到本地计算机的任意目录，例如，可以解压到 D:\StableDiffusion 目录（注意文件夹所在路径不要包含中文）。但务必要下载到磁盘空间足够大的分区中，因为随着你模型的增多和生成图片的增加，软件文件夹所占据的磁盘空间是非常大的，我建议至少要留出300G以上的磁盘空间。
确保解压后的文件夹包含所有必要的文件和子目录。

步骤 3：安装和配置

打开解压后的文件夹，找到 install.bat 文件（Windows）或 install.sh 文件（macOS/Linux）。
双击 install.bat 文件（Windows）或在终端中运行 ./install.sh 文件（macOS/Linux），开始安装过程。
安装脚本将自动下载所有必要的依赖项，并配置环境。请耐心等待安装完成。

步骤 4：启动 WebUI

解压完成后，找到文件夹内的A绘世启动器打开软件界面，点击右下角的一键启动即可。
经过一段时间的模型加载和软件更新，便自动打开了软件界面。
一般来说，网址为http://localhost:7860。你也可以在软件界面中自行更改网址的端口号，也可以将IP地址设置为0.0.0.0，这样你局域网内的其他电脑就都可以通过你的主机来使用Stable Diffusion WebUI了。

步骤 5：开始使用

登录后，你将看到 WebUI 的主界面。在这里，你可以输入文本描述，设置生成参数，开始生成图像。
你还可以探索其他功能，如图像编辑、模型管理和批量处理。

通过以上步骤，你已经成功安装并启动了 Stable Diffusion WebUI。接下来，你可以开始体验 AI 绘画的乐趣，并根据自己的需求进行创作。在下一部分中，我们将详细介绍 WebUI 的各项功能及其使用方法。请继续关注！

第五部分：WebUI基础操作指南

4.1 WebUI的基本界面及常用标签

在这一部分，我们将介绍 Stable Diffusion WebUI 的基本界面布局和常用标签，以帮助你快速上手并熟悉其操作。

主界面介绍

打开 WebUI 后，你将看到一个简洁直观的界面，主要分为以下几个部分：

顶部导航栏：
- 包含文生图、图生图等功能菜单。
- 还包括Stable Diffusion 模型、外挂 VAE 模型等选项。
主操作区：
- 根据选择的功能模块，主操作区会显示相应的操作界面。
- 在“图像生成”模块下，这里会显示文本输入框、参数设置和生成按钮。
右侧信息栏：
- 显示生成的图像预览、生成日志和系统状态。
- 可以查看生成过程中的详细信息和历史记录。

常用标签

文本输入框：输入希望生成图像的描述性文本或关键词。
参数设置：设置图像生成的参数，包括分辨率、步数、种子值等。
生成按钮：点击生成按钮，开始图像生成过程。
预览窗口：显示生成的图像预览，可以放大查看细节。
日志窗口：显示生成过程中的日志信息，包括生成时间、使用的模型等。

4.2 主要功能简介

我们首先简单介绍一下我们常用到的一些主要功能。

1：文生图和图生图

这是两种最基本的AI绘图形式和最基本的方式。

2：后期处理

主要用于对图片的AI放大处理，可以为我们生成清晰的大图。

3：设置

在设置中可以进行一系列软件参数的调节和绘图过程中的一些参数设置的选项。

4：扩展

用于安装和管理一些额外的插件。

4.3 Stable Diffusion模型（Checkpoint）的概念

想象一下你正在建造一个巨大的乐高城市。这个城市由成千上万个乐高积木组成，每个积木都代表着一个信息或特征。建造这样一个复杂的城市需要大量的时间和精力。你希望在建造过程中不时保存进度，这样即使遇到问题，也可以从之前保存的进度继续建造，而不必从头开始。这就是 checkpoint 的概念。

在深度学习和人工智能的领域，训练一个大型模型就像建造一个乐高城市。这个过程需要处理海量的数据和复杂的计算。因此，我们会在训练过程中定期保存模型的状态，这些保存的状态就称为 checkpoint。

我们可以把Stable Diffusion（Checkpoint）模型理解为不同的AI绘画风格。

示例操作

选择一个Stable Diffusion（Checkpoint）模型，等待加载完毕。
打开文生图（Text to Image），输入正向提示词： “An old castle surrounded by dense forest by the lake at sunset.”(在夕阳下的湖边，一座古老的城堡，周围环绕着茂密的森林。)因为提示词不认识中文，所以我们需要用英文来输入。
但是这还不够，为了让AI更能准确高质量的理解我的意思，这里我们再加上这些示例内容（注意：所有的单词和语句用英文逗号来分隔）：(masterpiece:1.2), best quality,masterpiece, highres, original, extremely detailed wallpaper, perfect lighting,(extremely detailed CG: 1.2),drawing, paintbrush,
正向提示词输入的是你希望在图里生成的内容，反向提示词就是你不希望在图里生成的内容，这里我们在反向提示词里加上这些示例内容（使用反向提示词可以让你的画面内容生成更加准确，画质更加精致，也可以避免一些错误细节的产生）：NSFW, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres,normal quality,((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes,skin blemishes, age spot,(ugly:1.331),(duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21), (tranny:1.331), mutated hands,(poorly drawn hands:1.5),blurry,(bad anatomy:1.21), (badproportions:1.331), extra limbs,(disfigured:1.331),(missingarms:1.331),(extra legs:1.331),(fused fingers:1.61051),(too many fingers:1.61051),(unclear eyes:1.331),lowers,bad hands,missing fingers, extra digit,bad hands, missing fingers, (((extraarms and legs)))
在下方的参数调节区域调节一系列的参数，可以调整生成图片的细节、分辨率等，你可以先参考我的配置来进行尝试。
点击右上角的生成，等待图片加载便可以生成一张图片了：
如果你对生成的图片不满意，你可以继续修改你的提示词来和AI对话生成新的图片。

第五部分：保存与导出

在使用 Stable Diffusion WebUI 进行图像生成之后，合理地保存和导出你的作品是非常重要的。本部分将介绍如何找到本地保存路径，以及如何从 Stable Diffusion WebUI 导出做好的成品图。

5.1 本地保存路径

本地保存路径

生成的图像会自动保存在本地计算机的指定路径中，你可以根据需要更改保存路径。

默认保存路径：
- 默认情况下，图像会保存在 WebUI 安装目录下的 outputs 文件夹中。
- 你可以通过文件浏览器访问此文件夹，查看和管理生成的图像。
更改保存路径：
- 在 WebUI 的设置中，你可以更改图像的保存路径。
- 选择一个方便访问的目录，例如 C:\Users\你的用户名\Pictures\StableDiffusion。

通过本期教程，你已经掌握了 Stable Diffusion WebUI 的基本使用方法和高级功能。你可以安装并配置 WebUI，进行图像生成和编辑，使用正向和反向提示词精确控制生成结果，并有效管理和导出你的创作成果。希望这些内容能帮助你更好地使用 Stable Diffusion WebUI 进行创作。

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