Stable Diffusion 教程

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Stable Diffusion 模型种类介绍

  • Checkpoint Models ，主模型，包含了很多场景素材，所有体积很大，其他模型通常都是在此基础上进行细节的定制
  • Lora Model ，微调模型，主要用来定制人物（当然也可以做其他方面的场景），轻巧，训练高效
  • VAE Model ，主要用于美化图片色彩，很多模型都自带
  • Embedding Model ，主要用于调教文本理解能力
  • Hypenetwork Model ，主要用于定制风格、画风

提示词和反向提示词

  • 提示词（Positive Prompt） ，画面描述
  • 反向提示词（Negative Prompt） ，画面中不应该包含的内容

所有字符必须为英文字符

提示词（Prompt）使用原则

  • 通常越靠前的词汇，其权重越高

采样方法

采用方法（Sampler）有很多，以下是几种常用的

Eular A

速度最快的采样方式，对采样步数（Sampling Steps）要求很低。随着采样步数增加并不会提高图像的细节。在采样步数增加到一定程度时，会构图突变，所以不要在高步数场景下使用

Windows 部署 Stable Diffusion

系统要求

项目 推荐
显卡 NVIDIA GTX 1660 或更高，至少 4GB 显存（最好 6GB 以上）
系统 Windows 10 / 11（64 位）
存储 至少 10GB 可用空间
依赖 安装好 Git 和 Python 3.10.6（推荐，不要更高，更高 torch 依赖无法安装） 
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

Stable Diffusion 需要至少一个模型（例如 v1-5-pruned-emaonly.safetensors ）才能运行。

推荐下载 SD 1.5 的基础模型：

  • civitai、huggingface 等网站可搜索 v1-5-pruned-emaonly

  • 下载 .safetensors 或 .ckpt 文件

将模型放入： stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

启动 WebUI
在 stable-diffusion-webui 目录下运行： webui-user.bat ，首次启动会自动安装依赖，耗时较长（约 5~15 分钟，取决于网速和配置）。

启动成功后，浏览器中访问： http://127.0.0.1:7860