一、本地部署 Stable Diffusion
前言
目前市面上比较权威，并能用于工作中的AI绘画软件其实就两款。一个叫Midjourney（简称MJ），另一个叫Stable-Diffusion（简称SD）。MJ需要付费使用，而SD开源免费，但是上手难度和学习成本略大，并且非常吃电脑配置（显卡、内存）。
E和Midjourney相比，Stable Diffusion 最大的优势是开源，这意味着Stable Diffusion的潜力巨大、发展飞快。由于开源免费属性，SD 已经收获了大量活跃用户，开发者社群已经为此提供了大量免费高质量的外接预训练模型（fine-tune）和插件，并且在持续维护更新。在第三方插件和模型的加持下，SD拥有比Midjourney更加丰富的个性化功能，在经过使用者调教后可以生成更贴近需求的图片，甚至在 AI 视频特效、AI音乐生成等领域，Stable Diffusion 也占据了一席之地。
Stable Diffusion是一种潜在扩散模型（Latent Diffusion Model），能够从文本描述中生成详细的图像。它还可以用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。简单地说，我们只要给出想要的图片的文字描述在提Stable Diffusion就能生成符合你要求的逼真的图像！
电脑配置
电脑配置最核心的关键点：看显卡、看内存、看硬盘、看CPU。其中最重要的是看显卡。N卡（英伟达Nvida独立显卡）首选，效率远超集显/AMD/Intel显卡和CPU渲染，最低10系起步，体验感佳用40系，显存最低4G，6G及格，上不封顶；内存最低8G，16G及格，上不封顶；硬盘可用空间最好有个500G朝上，固态最佳。
系统要求：支持 Win10/Win11/macOS（仅限Apple Silicon，Intel 版本的 Mac 无法调用 Radeon 显卡）和 Linux 系统，苹果版 SD 兼容的插件数量较少，功能性不及 Windows 与 Linux 电脑。
如果身边没有合适的电脑可以考虑购买云主机，比如腾讯GPU云服务器。若无法使用独立显卡和云服务，亦可修改启动配置，使用CPU渲染（兼容性强，出图速度慢，需要16G以上内存）。
从图中可看出，与AMD或英特尔的任何产品相比，Nvidia的GPU提供了卓越的性能--有时是以巨大的优势。随着Torch的DLL修复到位，RTX 4090的性能比带有xformers的RTX 3090 Ti高出50%，而没有xformers的性能则高出43%。生成每张图片只需要三秒多。
安装方法
SD开源地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki
目前大家普遍采用的Stable Diffusion Web UI是发布于开源程序分享网站 Github 的 Python 项目，和平常软件安装方法有所不同，不是下载安装即可用的软件，需要准备执行环境、编译源码，针对不同操作系统（操作系统依赖）、不同电脑（硬件依赖）还有做些手工调整，这需要使用者拥有一定的程序开发经验（可以现学），已经有很多大佬们写了详细的安装教程。（如https://www.tonyisstark.com/846.html @托尼不是塔克）
如果像我一样是小白不会装，现在可以直接使用大佬们做的一键启动程序包，比如国内@秋葉aaaki大大开发的整合包，极大的降低了安装门槛（强烈推荐！）
（详见https://www.bilibili.com/video/BV1ne4y1V7QU）一键启动包只是封装了可视化的一键界面，不影响出图效果，只是降低了本地部署的门槛。
Nvidia 显卡用户须知：在使用SD前，请登录 Nvidia 官网https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/下载安装对应显卡最新版驱动程序，与https://blog.csdn.net/weixin_44177494/article/details/120444922显卡支持的最新版 CUDA 驱动。
启动SD
进入SD安装文件夹，双击 webui-user.bat，待其加载完成方可使用浏览器（Chrome/Edge）登录默认的加载IP http://127.0.0.1:7860/
界面汉化
如果需要中文语言包，可以下载如下中文语言包扩展，下载界面网址为：https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
方法1：通过WebUI拓展进行安装
1.打开stable diffusion webui，进入"Extensions"选项卡
2.点击"Install from URL"，注意"URL for extension's git repository"下方的输入框
3.粘贴或输入本Git仓库地址https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
4.点击下方的黄色按钮"Install"即可完成安装，然后重启WebUI(点击"Install from URL"左方的"Installed"，然后点击黄色按钮"Apply and restart UI"网页下方的"Reload UI"完成重启)
5.点击"Settings"，左侧点击"User interface"界面，在界面里最下方的"Localization (requires restart)"，选择"Chinese-All"或者"Chinese-English"
6.点击界面最上方的黄色按钮"Apply settings"，再点击右侧的"Reload UI"即可完成汉化
二、界面基础
了解界面
接下来是具体的使用方法简介。目前SD并不存在通行可靠的使用规范，每个人的电脑配置、需求都不尽相同，cpkd/Safetensors大模型、VAE、embeding、lora等AI模型、各类插件、提示词、输出参数的组合牵一发则动全身，需要大家有足够的耐心查阅插件开发者的说明文档和来自https://civitai.com/等分享网站的使用心得，大家可以先到civitai上搜索中意的图例，复用原作者的出图提示词、参数和模型，再以此修改，这样学习的效果最为直观。
文生图：根据文本提示生成图像
图生图：根据提供的图像作为范本、结合文本提示生成图像
更多：优化(清晰、扩展)图像
图片信息：显示图像基本信息,包含提示词和模型信息（除非信息被隐藏）
模型合并：把已有的模型按不同比例进行合并生成新模型
训练：根据提供的图片训练具有某种图像风格的模型
描述语分为正向/负向描述，它们也叫tag(标签）或prompt(提示词）
正面提示词：相比Midjourney需要写得更精准和细致，描述少就给AI更多自由发挥空间。
负面提示词：不想让SD生成的内容。
正向：masterpiece, best quality, 更多画质词，画面描述
反向：nsfw, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers,extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry,根据画面产出加不想出现的画面。
生成下面的5个小图标（从左到右依次分别是）
- 复原上次生成图片的提示词（自动记录）
- 清空当前所有提示词
- 打开模型选择界面
- 应用选择的风格模板到当前的提示词
- 存档当前的正反向提示词
采样方法
1.建议根据自己使用的checkpoint使用脚本跑网格图（用自己关心的参数）然后选择自己想要的结果。
2.懒得对比：请使用DPM++ 2M或DPM++ 2M Karras（二次元图）或UniPC，想要点惊喜和变化，Euler a、DPM++ SDE、DPM++ SDE Karras（写实图）、DPM2 a Karras（注意调整对应eta值）
3.eta和sigma都是多样性相关的，但是它们的多样性来自步数的变化，追求更大多样性的话应该关注seed的变化，这两项参数应该是在图片框架被选定后，再在此基础上做微调时使用的参数。
采样步数
稳定扩散通过从充满噪音的画布开始创建图像，并逐渐去噪以达到最终输出。此参数控制这些去噪步骤的数量。通常越高越好，但在一定程度上，我们使用的默认值是25个步骤。以下是不同情况下使用哪个步骤编号的一般指南：
- 如果您正在测试新的提示，并希望获得快速结果来调整您的输入，请使用10-15个步骤
- 当您找到您喜欢的提示时，请将步骤增加到25
- 如果是有毛皮的动物或有纹理的主题，生成的图像缺少一些细节，尝试将其提高到40
面部修复：修复人物的面部，但是非写实风格的人物开启面部修复可能导致面部崩坏。
平铺：生成一张可以平铺的图像
高分辨率重绘：使用两个步骤的过程进行生成，以较小的分辨率创建图像，然后在不改变构图的情况下改进其中的细节，选中该选项会有一系列新的参数，
其中重要的是：
放大算法：Latent 在许多情况下效果不错，但重绘幅度小于 0.5 后就不甚理想。ESRGAN_4x、SwinR 4x 对 0.5 以下的重绘幅度有较好支持。
放大倍数: 通常2倍即可
重绘幅度：决定算法对图像内容的保留程度。该值越高，放大后图像就比放大前图像差别越大。低 denoising 意味着修正原图，高 denoising 就和原图就没有大的相关性了。一般来讲阈值是 0.7 左右，超过 0.7 和原图基本上无关，0.3 以下就是稍微改一些，0什么都不会改变，1会得到一个完全不同的图像。具体的执行步骤为 重绘强度 * 重绘步数。
长宽尺寸(分辨率）
长宽尺寸并非数值越大越好，最佳的范围应在512至768像素之间，比如正方形图多是512*512和768*768，人像肖像 512x768，风景画 768×512，可按比例加大或减小，这个值必须是 8 的倍数。如果不希望主题对象出现重复，应在此范围内选择适当的尺寸。如果需要更高分辨率的图片，建议先使用SD模型生成图片，然后再使用合适的模型进行upscale。
生成批次：每次生成图像的组数。一次运行生成图像的数量为生成批次 * 每批数量。
每批数量：同时生成多少个图像。增加这个值可以提高性能，但你也需要更多的 VRAM。图像总数是这个值乘以批次数。除 4090 等高级显卡以外通常保持为 1。
提示词相关性CFG：较高的数值将提高生成结果与提示的匹配度。
OpenArt上使用的默认CFG是7，这在创造力和生成你想要的东西之间提供了最佳平衡。通常不建议低于5。
CFG量表可以分为不同的范围，每个范围都适合不同的提示类型和目标
CFG 2 – 6：有创意，但可能太扭曲，没有遵循提示。对于简短的提示来说，可以很有趣和有用
CFG 710：推荐用于大多数提示。创造力和引导一代之间的良好平衡
CFG 10-15：当您确定您的提示是详细且非常清晰的，您希望图像是什么样子时
CFG 16-20：除非提示非常详细，否则通常不推荐。可能影响一致性和质量
CFG >20：几乎无法使用
随机种子（Seed）:生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可。
提示词生成
开始不知道怎么写提示词，可以先参考优秀的风格模板作为起手式，还可以借助描述语工具和网站，多出图多研究，掌握了出图规律，慢慢就可以自己写提示词啦，写提示词要尽可能写的详细。跑AI的过程就像抽卡，抽出一堆卡，选出你审美范畴里觉得好看的。
找tag关键词网站：
可参考Civitai | Stable Diffusion models, embeddings, hypernetworks and more中优秀作品的提示词作为模板。
其他网站还有：
ChatGPT：https://chat.openai.com/
AI Creator：https://ai-creator.net/arts
NovelAI：https://spell.novelai.dev
魔咒百科词典：https://aitag.top
AI咒术生成器：https://tag.redsex.cc/
AI词汇加速器 AcceleratorI Prompt：
词图 PromptTool：https://www.prompttool.com/NovelAI
鳖哲法典：http://tomxlysplay.com.cn/#/
Danbooru tag：Tag Groups Wiki | Danbooru (http://donmai.us)
总结
使用AI绘图工具Stable Diffusion确实能提高美术工作者的生产效率，但是请记住：人工智能，没有人工就没有智能。Stable Diffusion并不是简单易上手的APP，我们需要花费一定的时间和精力去学习和不断调试，才能使其真正为我们所用，高效产出效果符合需求的图片。
最后，我为大家简单罗列一下使用SD的几项核心能力：
1.Github使用能力，使用者在熟练掌握Github开源项目的安装、调参、排错、编程环境设置等技能后，就不会在SD报错时六神无主了。
2.基础出图调试能力，这项能力能够让使用者无需协助就能自行摸索稳定输出可用的图片。
3.Controlnet构图能力，基于Controlnet的构图控制是美术从业者驾驭SD的缰绳，不会用Controlnet，你只会被随机噪声牵着走。
4.学习插件并组合使用的能力。
5.Lora等小模型的训练能力（进阶）。
站在巨人的肩膀上文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-792461.html
https://avoid.overfit.cn/post/acbb609d015a40fc8d0cd26f8e215dd9
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#attentionemphasis
https://muhou.net/document/236688.html
https://guide.novelai.dev/guide/prompt-engineering/practice
【Stable Diffusion】ControlNet 详解篇 - 知乎
stable diffusion webui如何工作以及采样方法的对比 - 知乎
https://www.163.com/dy/article/I22IV66G0518R7MO.html
https://stable-diffusion-art.com文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-792461.html
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