【Stable Diffusion】SD安装、常用模型(checkpoint、embedding、LORA)、提示词具、常用插件

Stable Diffusion,一款强大的AI模型,让我们能够创造出惊人的艺术作品。本文将为您介绍如何安装StableDiffusion以及深入使用的学习教程

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1. 安装Stable Diffusion

(主义需要的小伙伴可以文末自行扫描获取)

StableDiffusion的安装可能是第一步,但它绝对是重要的一步。以下是一些安装方式:**AutoDL:**AutoD镜像版本,现在维护到V16。镜像地址:AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/tzwm_sd_webui_A1111。webui 1.6.0 整合版,支持 SDXL,一键启动,带视频教程。预置ControlNet v1.1.410 所有模型含 IP-Adapter、汉化、tagger等常用插件、模型路径优化。有问题可以在微信交流讨论群咨询。

● 秋叶整合包:**可在B站搜索,Stable Diffusion,第一个就是秋叶大佬。StableDiffusion整合包有适合不同环境的版本。Stable Diffusion整合包v4.4发布

● 星空大佬:**AI绘画整合包(新增 Controlnet1.1和SadTalker)

● kaggle:**Kaggle上也可以找到稳定的版本。stable-diffusion-webui-kaggle、zh-stable-diffusion-webui-kaggle

● 腾讯云:**腾讯云也提供了低成本的Stable Diffusion部署方式。

2. 模型Checkpoint
Checkpoint文件对于训练模型的作者和使用者都至关重要。它们包含了模型参数和优化器状态等信息,是训练过程中的状态快照。对于使用者而言,可以将

Checkpoint 文件理解为一种风格滤镜,例如肖像、漫画、水墨、写实风等。通过选择对应的 Checkpoint 文件,您可以将 Stable
Diffusion 模型生成的结果转换为您所选择的特定风格。

下载Checkpoint文件时,请查看相关的模型说明,作者通常提供了文件和使用说明,以帮助您更好地使用和理解文件。

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Checkpoint按画风可以分为三类:

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官方发布的Stable
Diffusion1.4/1.5/2.0/2.1等模型效果都比较一般,现在大家用的比较多的,都是私炉模型。目前主流的模型下载网站有:Hugging
Face、Civitai(需要有魔法) 、libilibi等。

3. VAE(变分自解码器)

VAE负责将加噪后的潜空间数据转为正常图像,可以简单理解为模型的调色滤镜,主要影响画面的色彩质感。目前大多数新模型在文件中已经融合了VAE,还有一些作者会在model介绍中推荐合适的VAE。

VAE文件后缀一般是.pt,或者是.safetensor,存放路径是将VAE文件也放在models/Stable-diffusion文件夹下,然后将文件名改成和模型名一致,再在后缀.pt前添加.vae字段,这样就可以在加载模型时选择自动加载VAE了。

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4. Embeddings

Embeddings技术可以将输入数据转化为向量表示,以便模型更好地进行处理和生。Embeddings可以用于控制人物特征、动作和风格。与其他模型(如LORA)相比,Embeddings的大小较小,更加方便存储和使用。它通常用于生成特定的样本,而不需要手动输入大量描述词汇。下面是一些常用的Embeddings:

● 特定人物形象:例如Corneo’s D.va,这些Embeddings用于控制特定角色的特征。

● 风格Embeddings:用于控制生成图片的风格。

● 画风Embeddings:用于赋予生成图片不同的画风。

● 概念(Concept)Embeddings:用于实现不同概念或主题的图片生成。

● 服饰Embeddings:用于控制角色的服装。

在C站或者liblibai网站上,常用的负面embeddings:

badhandv4、EasyNegativeV2(针对二次元模型训练的,解决肢体混乱、颜色混杂、灰度异常等等一系列负面问题,触发词easynegative)、Deep
Negative
V1.x(针对真人模型训练的。解决包括错误的人体解剖结构、令人反感的配色方案、颠倒的空间结构等等问题。触发词NG_DeepNegative_V1_75T。)

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5. LORA(Local Operation Repeatedly Applied)

LORA是一种重要的技术,用于改善整体的画风,使生成的图片更具特定特征。LORA模型可以被用来实现以下几种效果:

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● 人物角色LORA:用于控制特定人物的外貌和特征。

● 画风LORA:改变生成图片的整体画风。

● 概念(Concept)LORA:用于实现特定概念或主题的图片生成。

● 服饰LORA:用于控制角色的服装。

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新手必备的lora:

Detail Tweaker LoRA (细节调整LoRA)、leosam’s filmgirl 胶片风 lora、Adjuster 衣物增/减LoRA、Polaroid LoRA(拍立得LORA)、娜乌斯嘉角色lora、墨幽角色LoRa、国风未来lora、汉服宋服lora、小李国风系列。

需要注意的是,在LORA作者的信息总,会介绍 LORA 模型对应的底模和触发、权重,需要注意查看。

加载LORA扩展模型方法:

SD1.5版本:我们点击文生图下面红色小按钮,就可以显示扩展模型选项。

SD1.6版本如下图:点击窗口中的lora,TAB页切换。
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点击lora图片上的图标,可在弹出窗口页面维护触发词和权重,下次使用时可自动带出。

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在设置——扩展模型中,可以设置一些细节。比如设置模型展示方式是卡牌还是缩略图,卡牌宽高尺寸、LORA模型加载权重等等。

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LORA使用介绍:

使用真实系大模型+角色LORA,就可以得到一个真人coser形象。结合controlnet还可以设计角色的姿势及构图,定制自己的作品。

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idillustration互联网插画风模型
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真实室内模型_realistic interior design v1

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永一丨凤冠霞帔

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当想强化作品中某种方面的特质时,可以叠加使用多个lora,例如使用人物+服装+风格lora来生成图片。具体使用时,你可以通过控制不同lora的权重,使得作品更像某一种lora。

6. Hypernetwork

Hypernetwork与LORA类似,但通常用于改善整体的画风,而不是改变画风。Hypernetwork的效果更细腻,可以处理不同画风之间的微小差异。这对于创造特定的画面风格非常有用。

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7. 插件安装

为了更好地使用Stable
Diffusion,您可以安装一些插件,例如图库浏览器、提示词补全、提示词反推、局部细节重绘等。这些插件可以提供更多的功能和便捷性。

1. 安装方法:网址安装

打开可安装选框,点击load form就可以看到所有可安装的插件。在搜素框搜索到要安装的插件,点击右侧install就可以自动安装了。

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2. 安装方法:可下载-加载可安****装应用

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3. 安装方法:下载安装

前两种方式在网络不好时可能会安装错误,更彻底的方式是直接下载插件安装包进行安装。比如将下载好的压缩包解压后放到extensions文件夹下。https://github.com/Physton/sd-
webui-prompt-all-in-one.git

安装完后点击重启webui进行刷新,插件安装正确就会出现在已安装列表中。

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如果某个插件不能用了,点击右侧的检查更新按钮,一般更新到最新版本就可以解决了。如果某个插件还是有问题,可以点击前面的复选框暂时取消使用。

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也可以在启动器中的模型管理–扩展栏目进行更新,卸载。

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介绍几款常用插件:

中文语言包:搜索zh(取消勾选本地化/Localization的筛选)

图库浏览器:搜索image browser

提示词补全: 搜索tag complete,中文词库见网盘

提示词反推:搜索tagger

Ultimate Upscale脚本:SD upscale升级版,用于图片放大。 搜索ultimate upscale

Local Latent Couple:局部细节重绘,搜索llul

Cutoff:精准控色,防止串色,搜索cut off

prompt-all-in-one:prompt综合插件,《提示词补全插件》

8.提示词工具:

魔咒百科词典、NovelAi魔导书、AI提示词加速器、AI tag生成工具、NovelAI tag生成器 V2.1、:可以简单生成提示词:

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提示词参考网站:Civitai(魔法)
、libilibi、炼丹阁、DesAi、openart(偏欧美)、arthub(偏亚洲)这几个网站都有很多优秀的图片可以参考。

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总结

StableDiffusion是一款令人印象深刻的AI模型,它让我们能够创造出惊人的艺术作品。通过安装合适的Checkpoint文件、使用Embeddings、LORA和Hypernetwork,以及使用插件,您可以发挥StableDiffusion的最大潜力,创造出独一无二的艺术作品。

Stable Diffusion正在改变艺术创作的方式,它的潜力无限。让我们一起探索这个充满创意和可能性的世界!
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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