当下如火的AI绘画，手残党也能成为设计师_如何成为ai设计师-优快云博客

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本文介绍了AIGC技术中的Stable-Diffusion软件，包括其文本到图像生成能力、模型种类（如Checkpoint、LoRA等）、插件安装以及ControlNet的作用。作者分享了安装步骤和实用插件，展望了AIGC技术的未来应用和发展趋势。

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随着技术的不断迭代，AIGC 能力的可控性得到了进一步提升，可应用的场景也越来越多，带着好奇心的驱使，先后注册了ChatGPT、Midjourney等软件，感受了一波AI的魅力，同时也注意到了另一款本地部署的AI绘图的专业软件:Stable-Diffusion。

这里先用一句话介绍一下 Stable Diffusion：它是一种基于深度学习的文本到图像的生成模型（简单说，可以文生图）。

对了这款火了很久的Stable Diffusion，我也是最近才学习。

那么，大概介绍一下学习思路：

1 软件安装

2 Stable Diffusion模型选择与安装

3 插件选择与安装

4 软件应用

一、软件安装

因为这款软件需要本地化部署，对安装略有门槛，故而劝退很多人，但经过我的不懈努力（其实也找了很多人帮忙），查阅各种资料，终于成功的在 Mac 本地部署了Stable Diffusion（以下简称SD）。

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二、Stable diffusion模型选择与安装

大家都知道，SD可以生成各种风格的图，如写实，如漫画，如中国风，如3d等等，那么在了解这些风格之前，可以先去了解一下模型的分类。（不同模型的类型不同，安装的方法也不一样）

据我了解，模型大概分类：Checkpoint、LoRA、Textual Inversion、Hypernetwork。

Checkpoint

通过Dreambooth训练方式得到的大模型，特点是兼容的风格种类多，但由于训练的是一个完整的新模型，所以训练速度普遍较慢，生成模型文件较大，一般1g-8g不等，文件格式为 safetensors 或ckpt。如niji3dstyle模型。
下载下来的存放位置:sd根目录/models/Stable-diffusion/

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LoRA

一种轻量化的模型微调训练方法，是在原有大模型的基础上，对该模型进行微调，用于输出固定特征的人或事物。特点是对于特定风格特征的出图效果好，训练速度快，模型文件小，一般几十到一百多MB，需要搭配大模型使用。如blindbox模型。
下载下来的存放位置:sd根目录/models/Lora

Textual Inversion

一种使用文本提示来训练模型的方法，可以简单理解为一组打包的提示词，用于生成固定特征的人或事物。特点是对于特定风格特征的出图效果好，模型文件非常小，但是训练速度较慢，需要搭配大模型使用。
下载下来的存放位置:sd根目录/models/embeddings

Hypernetwork

类似 LoRA，但模型效果不如LoRA，需要搭配大模型使用
下载下来的存放位置:sd根目录/models/hypernetworks

那么说说，模型安装～这里说说模型可以从哪里安装，比如官方的地址，比如civitai（https://civitai.com/）。

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下载模型后，根据不同模型类型放置在对应文件夹里就安装好了，刷新页面就能显示了。

三、插件的选择与安装

说起这个，我也很头疼。有时候，找到了插件呢，又不一定能安装好。各种问题，只是对应的问题都有解决方案，寻找专业的人来解决就好。

这里推荐几款不错的插件：

Tag反推（Tagger）|关键词反推

这款插件，我也没安装成功。嗯是安装了，没加载出来。可能方式不对。这里就不分享资源了。

动态提示词

在界面上找到扩展，从网址安装。（https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts），安装好后重启应用就有了。

对于提示词，大家其实也可以不安装插件，通过在线反推提示词插件，或者AI生成提示词，提示词就是对需要的东西详细描述，细节了解。也可以根据自己想要的画面，针对风格，写细节，然后谷歌翻译一下。

Controlnet

学过Stable Diffusion的小伙伴估计都知道ControlNet的鼎鼎大名，正是有了ControlNet才让SD变的更加强大，可以说只有玩熟了ControlNet才能称得上登堂入室。最近官方就更新了ControlNet 1.1版，新增功能更加强大。

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四、软件应用

做为菜鸟级的我，也是反复试了，才生成这么个看上去还行的兔子～

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写在最后

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