Stable Diffusion上手路径与常用操作

AI绘画SD安装包、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,有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

SD上手路径与常用操作

从零快速入手Stable Diffusion webui,通常有以下几个环节:

  • 安装 (文末扫码可获取安装包,安装教程看我之前的文章)

  • 选择模型

  • 关键词

  • 扩展/插件安装

  • ControlNet

  • 模型训练

No.1

选择模型

1. 基础模型/大模型:SD 1.5 通用模型

下载地址:

推荐SD 1.5版本,由Runway发布:

https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5

老版本:

https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion

另有2.0版本,以及各版本的区别,详见本课视频。

用通用模型已经可以上手开始生成图像了,如果对某些特定风格有进一步要求,则可以进一步选择经过定制训练后的模型。

2. 经过定制训练的模型

这类模型训练属于Fine Tune训练。

SD模型训练方式最常见三种,Textual Inversion、Dreambooth、LoRA。

初上手直接在C站上挑选训练好的模型即可。类型标在C站模型预览图的左上角,见下图:

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### Stable Diffusion 3 安装使用教程 #### 安装指南 为了成功安装并配置 Stable Diffusion WebUI (SD webui),确保使用的 Python 版本不低于 3.10.6,因为较低版本可能会遇到兼容性问题[^4]。在安装过程中,务必勾选 `Add Python to PATH` 选项以便于后续通过命令行调用 Python。 完成 Python 安装之后,可以从官方 GitHub 页面下载最新的 SD webui 源码[^3]。对于 Windows 用户来说,推荐按照详细的图文教程进行操作,这能有效减少初次使用者可能遭遇的技术难题[^5]。 #### 使用教程 启动程序前,请先确认已正确设置好环境变量,并且所有依赖项均已妥善安装。打开终端或命令提示符,在解压后的文件夹路径下执行如下命令来启动应用程序: ```bash webui-user.bat ``` 首次加载时会自动检测缺失组件并尝试在线安装。待初始化完成后即可访问默认地址 http://127.0.0.1:7860/ 开始体验图形化界面带来的便捷创作流程[^2]。 该平台不仅支持文字转图片的基础功能,更提供了诸如图像编辑、风格迁移等多种高级玩法等待探索者发掘更多可能性。 #### 版本特性 Stable Diffusion 3 引入了一系列改进措施以提升用户体验和技术性能。其中包括但不限于优化过的算法结构使得生成速度更快;新增多种预训练模型供选择,覆盖不同领域应用场景;以及更加人性化的用户交互设计让初学者也能快速上手。 值得注意的是,随着社区贡献者的不断增加,第三方插件生态系统日益繁荣,极大地拓展了原生应用的功能边界。无论是追求效率还是创意表达,都能找到合适的解决方案满足个人需求。
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