零基础入门Stable Diffusion图生图功能全攻略

前言

嘿,小伙伴们!今天我要带你们一起探索Stable Diffusion的神奇世界,从零开始,一步步搭建环境,学习如何使用图生图功能,甚至对图片的局部进行重绘。如果你是AI绘画的小白,那就跟着我一起来吧!

所有的AI设计工具,安装包、模型和插件,都已经整理好了,👇获取~在这里插入图片描述

第一步:环境搭建——秋叶大神整合包

首先,我们需要搭建Stable Diffusion的环境。这里我们使用的是秋叶大神提供的整合包,它让安装变得超级简单。

• 下载秋叶大神整合包

• 访问优快云博客,找到秋叶大神整合包的下载地址:[秋叶aaakiStable Diffusion webui整合包v4.9版本夸克网盘下载]。你也可以在B站UP主秋叶大神的视频下方获取夸克网盘链接密码下载。

• 解压整合包

• 下载完成后,解压整合包到你电脑上的一个文件夹中。确保安装路径中没有中文和空格,以免出现错误。

• 安装运行环境

• 如果你的电脑是第一次安装,先双击启动器运行依赖,再解压整合包。

• 运行启动器

• 进入解压后的文件夹,双击打开“A启动器”程序。

• 一键启动Stable Diffusion

• 在启动器界面点击“一键启动”按钮,等待启动器自动完成启动过程。

• 打开WebUI界面

• 启动成功后,Stable Diffusion的操作页面将自动打开在浏览器中,如果没有自动打开,可以在运行中复制网址,粘贴到浏览器中打开。

第二步:图生图功能初体验

现在环境已经搭建好了,我们可以开始图生图的初体验。

• 上传图片

• 在WebUI界面中,找到图生图模块。点击“上传图片”按钮,选择你想要生成新图的参考图片。

• 输入提示词

• 在提示词输入框中,输入你想要生成的图片的描述。比如,如果你想让图片看起来更梦幻,可以输入“梦幻风格”。

• 设置参数

• 根据需要调整迭代步数(Steps)和采样方法(Sampler)。这些参数会影响生成图片的效果和风格。

• 生成图片

• 一切设置好后,点击“生成”按钮。耐心等待片刻,Stable Diffusion就会根据你的参考图和提示词生成新的图片了。

第三步:图片局部重绘技巧

Stable Diffusion的图生图功能还支持对图片的局部进行重绘,这让我们的创作更加灵活。

• 局部重绘

• 在图生图模块中,选择“局部重绘”功能。上传你的图片后,使用涂抹工具对想要重绘的部分进行涂抹。

• 调整重绘参数

• 你可以根据需要调整重绘幅度(Denoising strength),这个参数决定了重绘的强度。

• 生成重绘图片

• 设置好参数后,再次点击“生成”按钮。Stable Diffusion会根据你的涂抹区域和提示词,对图片的局部进行重绘。

第四步:下载模型

为了更好地使用Stable Diffusion,你可能需要下载一些模型。以下是如何下载模型的步骤:

• 找到模型资源

• 你可以在哩咘哩咘(B站)找到秋叶大神推荐的模型资源。通常,UP主会在视频描述中提供下载链接或者在评论区置顶留言中分享。

• 下载模型

• 点击链接,使用网盘服务下载模型文件。确保你有足够的空间来存储这些文件,因为它们可能会很大。

• 放置模型文件

• 下载后,将模型文件放到整合包指定的目录下。通常,Stable Diffusion模型存储位置是`models/Stable-diffusion`,而VAE模型存储位置是`models/VAE`。

• 刷新模型列表

• 在WebUI界面,点击“🔄”刷新模型列表,这样你就可以在下拉菜单中选择新下载的模型了。

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### Stable Diffusion 成的使用方法 #### 一、Stable Diffusion 的基本概念 Stable Diffusion 是一种先进的文成模型,其核心原理在于通过在潜在表示空间中进行迭代去噪操作,并最终将处理后的潜变量解码为完整的像[^2]。该模型不仅支持高质量成,还能依据特定条件成满足需求的像。 此外,Stable Diffusion 完全开源免费,用户可以在本地或云端自行部署并运行此工具[^1]。这种灵活性使其成为 AI 领域中的重要技术之一,在艺术创作和商业应用中有广泛的潜力[^3]。 --- #### 二、本地环境下的安装与配置 如果希望在本地环境中运行 Stable Diffusion,以下是具体的操作流程: 1. **准备开发环境** - 确保计算机具备 NVIDIA GPU 和 CUDA 支持(推荐至少有 8GB 显存),因为训练和推理过程依赖于高性能计算资源。 - 下载 Python (建议版本 >= 3.9),以及必要的库文件如 PyTorch 和 Transformers。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 2. **克隆官方仓库** 访问 GitHub 上的 Stable Diffusion 开源项目页面,下载最新代码至本地机器。 ```bash git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git cd stablediffusion ``` 3. **加载预训练权重** 模型本身并不附带任何参数;因此需要单独获取已发布的 checkpoint 文件,并将其放置到指定目录下以便后续调用。 4. **启动服务端口** 利用内置脚本快速搭建 WebUI 接口供交互测试之用。 ```bash python scripts/webui.py ``` 此时应该可以通过浏览器访问 `http://localhost:7860` 来查看形化界面[^1]。 --- #### 三、云平台上的部署方案 对于缺乏足够硬件设施或者更倾向于利用第三方基础设施的情况来说,则可以选择借助云计算服务商来完成整个项目的迁移工作。例如 AWS 提供了一个名为 Amazon SageMaker 的托管服务平台,允许开发者轻松构建大规模机器学习流水线而无需担心底层架构管理等问题存在。 在此过程中需要注意的是,虽然理论上所有主流公有云厂商均能胜任这项任务,但由于实际成本考量加上不同区域可用实例类型的差异性等因素影响,最好提前做好充分调研再做决定[^3]。 --- #### 四、成高分辨率片技巧 为了获得最佳视觉效果,请遵循以下几点建议: - 调整采样步数(step count): 更高的数值通常意味着更好的质量但也消耗更多时间; - 设置合适的引导比例(guidance scale): 这决定了结果贴近提示词的程度,默认值设为7.5较为平衡; - 尝试多种风格模板(prompt templates): 不同描述方式可能会带来截然相反的艺术表现形式。 以上就是关于如何开始探索并实践Stable Diffusion的一些基础指导信息了! ---
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