Stable Diffusion 入门教程，让你轻松掌握！

最近有在研究AI绘画的同学们，肯定对相关的软件有一些认知了，不知道你们有没有体验过用这些软件怎么制图？今天我们就好好来研究一下Stable Diffusion这个软件！
想学习SD的小伙伴，我已经为您打包好了安装包、大模型、lora和关键词文件，无需自行查找,需要的小伙伴文末扫码获取~

简单来说，Stable Diffusion（简称SD）就是一个AI自动生成图片的软件。通过输入文字，SD就能生成对应的一张图片，不再需要像以前一样要把图片“画”出来，或者是“拍”出来。

这款软件不但可以生成AI人物模型、头像壁纸，还能帮助艺术创作者绘制漫画、做室内设计图等。

今天给大家准备了一篇干货级的分享。从Stable Diffusion的本地部署、操作页面以及插件使用，再到最后的实操案例，一步一步教大家学会使用Stable Diffusion！记得点赞收藏~

1、Stable Diffusion本地部署

Stable Diffusion的配置要求并非很高，显存4G以上就可以，不过要求硬盘至少要有50G以上（建议100G），适用于Win10-11版本。

如果你的电脑满足以上要求，那么就可以进行Stable Diffusion的本地部署了。

（1）下载整合包。将文件解压在全英文的安装路径中，减少后期报错的可能。

（2）点击"启动器运行依赖"完成启动环境搭建。

（3）点击启动器应用程序，一键启动Stable Diffusion。

（4）待启动器页面弹出后，点击“一键启动”。

（5）首次启动Stable Diffusion可能需要较长的时间，请耐心等待：

（6）当Stable Diffusion界面自动弹出时，就代表着你已经完成其本地部署。

2、熟悉Stable Diffusion界面

（1）在界面的左上角，你可以选择进行创作的基础模型。

（2）在模型选择的下方，是输入提示词的文本栏。

与Midjourney不同的是，Stable Diffusion还拥有一行反提示词文本栏，你可以将不希望呈现在画面中的元素输入进去以贴合创作需求。

（3）提示词文本栏的下方，是采样方法与迭代步数。

简单的来讲，迭代步数影响的是创作画面的细节丰富程度。迭代步数越多，产生的细节就越多。

不是迭代步数越多越好，这需要结合创作项目来进行实际调试。

（4）下方是图片宽度、高度、生成批次、每批数量。

值得注意的是在它们下方的提示词相关性。它控制着产出图片受输入提示词的影响程度。一般取值范围在7-15。

（5）提示词相关性的下方，是十分重要的随机种子参数以及ControlNet插件。

可以说，正是因为有了ControlNet插件，才使得Stable Diffusion区别于Midjourney等“抽盲盒”式AI生成工具，更能应用于建筑、室内设计方向的实际项目之中。

3、Control Net 插件入门

Stable Diffusion安装Control Net插件的方法：

A. 点击页面中的“扩展”。

B. 点击扩展界面中的“可用”。

C. 点击可用界面中的"加载自"。

D. 按住键盘 contorl 键后，按 F键调出检索文本框。

E. 在检索文本框内输入 con-trolnet。

F. 找到“扩散控制网络 (con-trolnet)”,并点击后方的安装。

G. 点击“应用并重启用户界面”等待安装完成。

在确保已经安装 Control Net 插件之后，需要将 Control Net 的根路径进行更改，具体流程如下：

A. 点击“设置”找到 Control Net 选项。

B. 复制 Control Net 的根路径。

C. 将 Control Net 根路径粘贴更改到保存路径中。

需要注意的是，该操作需在"科学上网"前提下进行。

4、室内设计实操案例分享

（1）获得室内线稿图

首先，打开3ds max ，简单用box堆一个室内场景出来，你用其他三维软件也可以，然后将这个场景渲染出一个线稿图出来。

（2）设置提示词

选择文生图，正向关键词和负向关键词见下方，初始迭代步数可以调低一些，宽高比注意和线稿图一致。

正向关键词：

The interior design of a beautiful living room with a big glass windows with heavy curtains,bay window,tv wall

反向关键词：

ugly,poorly designed,amateur,bad bad proportions, bed lighting,direct sunlight,people,person,cartoonish

（3）设置 Control Net

打开 Control Net，将之前渲染得到的线稿拖到 ControlNet 的参考图中，勾选启用，因为是白色背景图片，所以要勾选反色模式。

如果显卡显存低，要勾选低显存优化。因为参考图本身就是线稿，所以预处理器不需要选择，在模型里选择 canny。

引导介入时机 设置为0.1左右，引导退出时机设置为0.6左右。

最后不要忘记尺寸，要设置为和原图比例一致。

出图结果如下。如果这张不满意，可以多出几张，直到有自己喜欢的为止。

需要注意的是：打开 Control Net 后，出图速度会变得非常慢，所以，开始时建议大家把迭代步数和尺寸设置小一些，生成图片批次多设几张，待找到自己满意的图片后，保留种子数，然后再出大图。

选择比较满意的图片后，保留种子数，然后再生成大图。

怎么保留种子数？点击想保留种子数的图片，在左侧有个绿色的按钮，点一下会出来一段数字，这个就是种子数。

（4）得到4K大图

下面对图片进行放大处理。点击图片下方的图生图，来到图生图界面，你会发现之前在文生图我们用的提示词还有种子数全复制过来了。

接下来设置好采样器、提高迭代步数，按比例提高画面尺寸，最后注意重绘幅度不要太大，否则出图会发生比较大的变化。

最后再到附加功能里，将刚刚图生图得到的图片再进行放大2倍，得到4K高清大图。

如果你花了一些时间，认真的阅读了上述内容，跟着操作了一遍。那么相信你已经成功入门了Stable Diffusion这个AI出图利器。

软件的学习并不难，掌握使用方法，大多数的我们只是要能够学会熟练使用它就够了！大家多多尝试玩起来吧！

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

写在最后

AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。

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