（零）前言
关于Stable-Diffusion WEBUI，我发现网上各种教程真的很多。
写得很好很详细的也不少，读了感觉比我写的好多了，无论是原理和相关论文还是操作和细节。
所以准备记录下Stable-Diffusion WEB UI的方方面面，以及哪里去看相关的资料。
同时自己写的东西也有点乱，得整理一下。呃在整理完以前，本篇还是会包含不少具体的内容。
这篇Index应该会不断的补充。
（0.1）我的相关文章索引
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🔗浅谈【Stable-Diffusion WEBUI】(AI绘图)的基础和使用
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生成控制：🔗插件-骨骼姿态（OpenPose） ➕ 🔗插件-ControlNet 1.1 新版 ➕ 🔗插件-面部修复 ➕ 🔗分区域提示词
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界面翻译：🔗插件-界面与中文翻译 ➕ 🔗插件-神奇离线自动翻译中文提示词
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扩展功能：🔗画布扩绘 ➕ 🔗批量替换人脸 ➕ 🔗过程动画输出 ➕ 🔗作品艺术AI评分 ➕ 🔗不健康内容过滤
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抠图放大：🔗附加功能-图片缩放&抠图 ➕ 🔗插件-超分辨放大StableSR
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模型相关：🔗复刻属于你的女神：再谈模型与参数 ➕ 🔗训练自己的LoRA模型
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模型相关：🔗细数模型：谁是最适合的模型&从哪里找到它们 ➕ 🔗模型对应的VAE ➕ 🔗模型工具箱插件
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模型相关：🔗管好大量的模型：名称+预览图+备注+分组管理 ➕ 🔗Part2 ➕ 🔗Part3
配合DFL：
- 🔗【Stable-Diffusion】和【DeepFaceLab】配合：事半功倍……
编程API:
- 🔗关于【SD-WEBUI】的API：开发代码示例和帮助文档
配合Photoshop：
- 🔗关于Photoshop中的【Stable-Diffusion WEBUI】插件：Auto.Photoshop.SD.plugin
（0.2）本篇内容阅读提示
- 我想画更好看：适合的模型，好的提示词，合理的参数。
- 我要更多风格：（下载）更多的基础模型，LoRA模型。
- 我要画我自己：训练自己的模型（训练自己的画风）。
- 我的模型好么：可选附加网络(LoRA插件)，对比模型/权重参数等。
- 生成高分辨率：附加功能，插件：缩放。
- 更好控制细节：插件：ControlNet。
（一）绘图
（1.1）模型
已经合并入：
🔗浅谈【Stable-Diffusion WEBUI】(AI绘图)的基础和使用
（1.2）绘图方式（文生图）
已经合并入：
🔗浅谈【Stable-Diffusion WEBUI】(AI绘图)的基础和使用
（1.3）插件：可选附加网络(LoRA插件)（Additional networks）
⭐需要在WEBUI中安装插件。
用于对比各种参数/模型生成图的不同效果（平时主要用于测试模型）参考：
🔗关于【SD-WEBUI】的LoRA模型训练：怎样才算训练好了？文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-449721.html
（1.4）插件：ControlNet
⭐需要在WEBUI中安装插件。
🌟需要下载多个不同模型。
💡插件版本升级较大，相关内容请参考：
🔗探索【Stable-Diffusion WEBUI】的插件：ControlNet 1.1
配合ControlNet，可用骨骼姿态的插件来生成/编辑骨骼姿态图片，控制最终生成的图像中人物的动作：
可以参考这篇：
🔗探索【Stable-Diffusion WEBUI】的插件：骨骼姿态（OpenPose）
（1.5）脚本（Script）
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x/y/z图表
我只用过【x/y/z图表】，可以配合上面的可选附加网络，生成对比矩阵图片，一般用来测试模型。
但自己观察到的对比图，和实际输出的模型参数组合，似乎有偏差，目前仅作参考吧。 -
Controlnet-M2M
可以配合ControlNet把视频进行逐帧处理，最后形成一个GIF动图，参考：……制作跳舞小姐姐 m2m和mov2mov哪家强……
有意思的是，连你选的ControlNet模型生成的中间图，也做成动画了。。。
脚本可以通过安装插件扩充。
（1.6）绘图方式（图生图）
大部分设置和上面文生图一样，只是需要从某张已有的图片出发，可以：
- 参考已有的图片生成新的图片（图生图）。
- 从涂鸦开始生成新的图片。
- 修改图像部分内容（局部重绘）。
其实 局部重绘 功能特别有用，也特别好玩。
比如出了一张很满意的图，但是小部分画错了）。
比如去掉草坪上不和谐的石块。
比如让主角出现在任何可以重绘的场景中。
相对局部重绘，还有画布扩绘（脑补图片外围内容）。
甚至有【无限缩放视频】插件。参考：
🔗探索【Stable-Diffusion WEBUI】的插件：画布扩绘（Outpaint）
（1.7）图片处理（附加功能:放大/抠图等）
文生图/图生图以外的功能。
为了避免索引过长，这部分内容单独出去了。参考：
🔗探索【Stable-Diffusion WEBUI】的附加功能：图片缩放&抠图
（二）训练
已单独重新写过了，稍微详细一些。参考：
🔗关于【SD-WEBUI】的LoRA模型训练：怎样才算训练好了？
嗯，似乎比以前更明白了一些。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-449721.html
到了这里，关于关于【Stable-Diffusion WEBUI】方方面面研究（内容索引）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
