SD(Stable Diffusion) 简易教程来啦！

于 2025-04-14 11:23:26 发布
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文章标签： stable diffusion 人工智能 AI作画 AIGC AI绘画 SD
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SD 安装与部署

SD的安装和使用可以在本地电脑进行，也可以通过云端来实现。两种方式各有其优缺点：

  • 本地安装：对电脑硬件有一定要求，尤其是显卡、内存、硬盘和CPU。显卡是最关键的，推荐使用Nvidia的独立显卡，至少10系列，想要更好的体验可以选择40系列，显存至少4GB，建议8GB以上。内存至少8GB，硬盘最好是固态硬盘，能加快数据读取速度。支持的操作系统包括Windows 10/11、macOS（仅限搭载Apple Silicon的Mac，Intel芯片的Mac无法使用Radeon显卡）、以及Linux系统。不过，macOS系统上可用的插件可能较少，功能上可能不如Windows和Linux系统全面。

  • 云端安装：对本地电脑的硬件要求较低，因为计算和存储主要在云端进行，但需要支付给云服务商一定的使用费用。

如果本地电脑不满足上述硬件要求，可以考虑使用云端虚拟主机服务。对于那些既没有独立显卡也无法使用云服务的情况，可以通过调整软件设置，使用CPU进行渲染。虽然这种方式兼容性好，但渲染速度较慢，且内存需求至少为16GB。此外，还有一些第三方平台提供有限的免费体验，例如LibLib，每天可以免费生成100张图片。

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本地安装与部署

目前普遍采用的 SD UI 是 Github 上的 Python 项目，在使用时需要对项目项目在不同的电脑和系统上编译源码，这需要使用者拥有一定的程序开发经验，所以这里我们直接使用 B 站秋叶大佬的整合包，直接安装使用。

1**.软件下载(文末获取籽料哦~）

2**.软件安装**

- 下载后，解压文件，首先安装运行依赖。

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- 解压 sd-webui-v4.2

在刚刚解压的文件夹内找到启动器，双击后可以启动。

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软件启动后，点击右下角的 “一键启动” 。

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点击后会跳出如下界面，等待加载一段时间后，会自动跳转到网页操作页面。

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云端安装与部署

云端服务厂商比较多，如果只是平时使用，不作为生成工具建议直接使用 第三方免费体验的功能。我这里免费体验使用的是 LibLib， 每天可以免费生成300张图片。

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认识模型和插件

在使用 SD 中，我们需要了解大模型，LORA，另外还有 VAE ，hypernetworks（超网络模型），Embedding（嵌入式模型）等的一些常见基础知识。

模型

**- 大模型

**Checkpoint 是 SD 的核心，是最基本的必备模型，体积较大，也被称为大模型。越大的模型代表融合的元素越多，表现的效果细节越丰富。不同的大模型使用不同的图片训练而成，对应不同的风格，相当于最底层的引擎。我们在模型网站筛选 Checkpoint 就是筛选大模型。

大模型后缀分两种，ckpt 和 safetensor 。
一般 ckpt 融合的数据多一点，safetensor 融合的数据少一点，模型侧重不同，各有优略，不代表好坏。
模型存放位置：\models\Stable-diffusion
本地和云端部署模型在 SD 存放位置都是一样的。

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- Lora

为某一风格特色的细分，是特征模型，体积较小，使用大模型后需要加一些独特的风格，就可以找这种风格的 Lora，或者自己训练。

多个 Lora 模型混合使用可以起到叠加效果，譬如一个控制面部的 Lora 配合一个控制画风的 Lora 就可以生成具有特定画风的特定人物。因此可以使用多个专注于不同方面优化的Lora，分别调整权重，结合出自己想要实现的效果。

lora的后缀：safetensors。

模型存放位置：\models\Lora
本地和云端部署模型在 SD 存放位置都是一样的。

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**- VAE

**VAE 模型类似滤镜 + 模型微调，对画面进行调色与微调，一般需要搭配相应的模型一起使用。（如果图片比较灰，颜色不太靓丽，就可能是没加载对应的 VAE)
模型存放位置：\models\VAE
本地和云端部署模型在 SD 存放位置都是一样的。

- Textual inversion（Embedding）

关键词预设模型，即关键词打包，即等于预设好一个关键词打包，进而来指代特定的对象/风格。比如在描述一个叫 Jam 的人物的关键词时可以把描述词打包成 Jam。
模型存放位置：\models\Embedding
本地和云端部署模型在 SD 存放位置都是一样的。

- hypernetworks（超网络模型）

Hypernetwork 是一个比 Lora 更早的模型微调技术，现在使用的人数越来越少。

模型存放位置：\models\hypernetworks

本地和云端部署模型在 SD 存放位置都是一样的。

模型下载

模型下载模型下载的渠道很多，一种是网站下载，一个是本地部署的启动器内下载。

1.网站下载模型网站很多，这里主要介绍 2 个：

国内 - 哩布哩布：https://www.liblib.ai

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每个模型详细页面也有模型的参数、使用建议和效果图的具体信息，包括正反提示词，使用的什么模型，以及参数细节。

国外 - C站：https://civitai.com

备注：需要魔法访问

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2.启动器下载，可以在启动器模型管理选择对应的模型直接下载。

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模型切换

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插件安装

众多开发者针对 SD 的应用开发出来的插件，使得 SD 的应用门槛降低，也增加了很多的玩法，插件的应用是 SD 的一大特色。

插件我们一般分为两种，辅助类和控制类。

插件存放位置：\extensions

本地和云端部署插件在 SD 存放位置都是一样的。

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可以从 https://gitcode.net 下载相关的插件。

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输入 SD-webui 查找对应的插件。

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如果需要更新插件,可以在本地启动器中更新对应的插件。

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基础使用教程

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这是不是一下就可以看明白了，接下来我们试试吧~

输入正向提示词和反向提示词

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正向词：

car,ground vehicle,3D product render,finely detailed,purism,ue 5,a computer rendering,minimalism,octanerender{bestquality},highres,8k,wlop,stunning,muchdetail,UHD,full-size photograph,futuristic feeling,vision avtr concrpt,

反向词：

(nsfw)EasyNegative,drawbybad-artist,sketchbybad-artist-anime,(bad_prompt:0.8),(artistname,signature,watermark:1.4),(ugly:1.2),(worst quality,poordetails:1.4),bad-hands-5,badhandv4,blur,NSFW,blurry,low quality,worstquality,

点击生成等待一会

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生成图片后还可以通过修改提示词和其他参数重新生成想要的图片。

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stable diffusion 笔记本
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### 安装和运行 Stable Diffusion 模型 #### 选择合适的操作系统版本 对于 Windows、Linux 和 macOS 平台，Stable Diffusion WebUI 均有对应的版本提供支持[^2]。 #### 使用 Colab 进行简易部署 一种简便的方法是在 Google Colab 中启动 Stable Diffusion WebUI。这不需要本地安装任何软件，仅需访问项目 GitHub 页面，选取适合需求的 Colab 笔记本版本，并通过点击 "Open in Colab" 来开启笔记本，在其中依照指引完成环境搭建与模型加载操作后即可进入 WebUI 界面开始创作工作流程[^4]。 #### 本地安装步骤概览 如果偏好于本地执行，则可以考虑如下方案： - **准备依赖项** - 更新 Python 至最新版。 - 利用 pip 或 conda 工具来获取所需的库文件集合。 - **克隆仓库** ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1788/Auto-GPTQ-webui.git cd Auto-GPTQ-webui ``` - **创建虚拟环境并激活** ```bash conda create --name sd python=3.9 conda activate sd pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 pip install -r requirements.txt ``` - **下载预训练权重** 可以从 Hugging Face 或者其他公开资源处取得官方发布的 checkpoint 文件。 - **启动服务端口监听** 执行 `webui-user.bat` (Windows) 或者 `./webui.sh` (Unix-like)，随后浏览器会自动跳转至指定地址显示图形化交互面板。 ```python import gradio as gr from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-base" scheduler = EulerAncestralDiscreteSampler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler) def generate_image(prompt): image = pipe(prompt).images[0] return image gr.Interface(fn=generate_image, inputs="text", outputs="image").launch() ```
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