【Stable Diffusion】太方便了!WebUI一键保存工作流插件

本文介绍了LightDiffusionFlow插件,它简化了StableDiffusion的参数设置过程,允许用户在webUI中一键保存和载入工作流,提高了工作效率。同时,还提及了插件的开源社区和AIGC技术的应用前景。

在使用Stable diffusion的过程中,最麻烦的可能就是设置参数了。从模型选择,到提示词填写,再到迭代步数、采样、尺寸、CFG等各项参数,后面还有诸如controlnet等其他插件的设置。这一套下来,弄错一个结果可能都相差千里,然后不同的工作流程对应的参数也不一样,每次打开都要重新设置一遍,属实很麻烦。

之前讲到过的comfyUI,它最大的优势就是在于可以自定义并保存工作流,下次要用的时候可以一键调取。但是呢,comfyUI的入门门槛偏高,很多小伙伴看到那种错综复杂的线条就头皮发麻。

那今天要介绍的这款插件就相当厉害了,它帮我们实现了在webUI中一键保存工作流的愿望,它就是由腾讯出品的——lightdiffusionflow。

文件放在我的网盘中,有需要可看文末自行获取哦。

01、保存工作流

插件安装完成并重启之后,我们可以在图像生成框的下面看到这个插件的面板。

比如,我这边先设置一个制作角色肖像的15视图的工作流程

我们设置好参数,和controlnet要加载的图片。

接下来,在插件中点击“导出”。

就会下载一个格式为flow的文件,它的作用就和comfyui中的json格式的工作流文件一样,你可以给它改个名字方便以后好找。

02、载入工作流

设置完之后,我们接下来测试一下这个功能是否好用。

重启webUI,恢复到一个空白界面。

然后将刚才的工作流载入进来。

在这里插入图片描述

很快就全部加载好了,controlnet中需要的图片也自动载入了。

测试一下出图,没毛病,这下的效率就一下子提高了不少了。

03、开源社区

除了我们自建流程之外,这个插件还配套有一个开源社区,我们可以在里面下载别人的工作流程。

这里面有很多别人分享的工作流程。

我们可以选择其中一个进行下载。

载入之后,如果是缺少的内容会以黄色字体显示,比如这里是缺少模型,我给它补上就可以了。

在这里插入图片描述

适当改一改提示词,就能做出很多类似的效果,是不是很方便?

在这里插入图片描述

以上,就是关于LightDiffusionFlow插件的使用方法,保存工作流可以极大地提高我们的工作流效率,也能让创作者之间的分享交流变得更加便捷了。

这个插件我会放在网盘中,大家想要的话可以看文末获取哦

写在最后

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

在这里插入图片描述

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
在这里插入图片描述

三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

在这里插入图片描述

五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

若有侵权,请联系删除
<think>嗯,用户询问的是Stable DiffusionStable Diffusion WebUI之间的区别。这是一个关于AI图像生成工具的基础概念问题,需要从技术架构和用户交互两个层面进行解释。 用户可能刚接触AI绘画领域,对底层模型和前端界面的关系感到困惑。从问题表述看,ta应该已经看过一些教程(比如引用中提到的内容),但需要更清晰的区分说明。这类用户通常更关注实际应用而非技术细节,所以解释时要避免过多术语。 先拆解核心概念:Stable Diffusion本质是深度学习模型,就像汽车的发动机;而WebUI是包裹它的操作界面,如同方向盘和仪表盘。引用[2]提到WebUI基于gradio搭建,这个技术细节值得强调,因为正是gradio让命令行工具变成了网页应用。 注意到用户引用的资料版本较新(提到SDXL 2.0),说明可能关注最新技术动态。在回答时需要点出版本差异的影响——比如SDXL模型需要特定版本的WebUI支持,这点在引用[3]的checkpoint指南里也有印证。 用户没有说明使用场景,但结合问题性质,应该侧重对比两者的功能边界:模型负责图像生成的计算逻辑(如扩散过程),WebUI负责参数调节(如采样步数设置)。特别要突出WebUI特有的img2img等模块化功能,引用[2]对此描述得很完整。 最后考虑补充常见误区:比如模型更新(如SD 2.1)和WebUI更新(如扩展插件)是相互独立的。这点在安装教程的引用[4]中也有体现——Python环境依赖属于WebUI层面,与模型本身无关。</think>Stable Diffusion(SD)与 Stable Diffusion WebUI(SD WebUI)是紧密相关但**功能定位和表现形式完全不同的两个部分**,主要区别如下: | **特性** | **Stable Diffusion (SD)** | **Stable Diffusion WebUI (SD WebUI)** | |------------------|---------------------------------------------------|--------------------------------------------------| | **本质** | **核心AI图像生成模型** | **模型的图形化操作界面** | | **技术基础** | 深度学习模型(扩散模型) | 基于 Web 的交互框架(如 Gradio) | | **用户交互方式** | 命令行、API 调用、编程接口(需技术背景) | 可视化网页界面(无需编程) | | **核心功能** | 根据文本/图像生成图像(底层算法) | 提供 txt2img、img2img、inpainting 等可视化功能 | | **易用性** | 低(需技术基础) | 高(面向普通用户) | | **扩展性** | 模型本身可通过训练改进 | 支持插件、扩展脚本、模型管理(如 Checkpoint) | | **依赖关系** | 是 SD WebUI 的运行基础 | 依赖 SD 模型才能工作 | **详细解释:** 1. **Stable Diffusion (SD) - 核心引擎** * **是什么**: 一个开源的**深度学习模型**,属于“扩散模型”(Diffusion Model)的一种。它的核心能力是通过学习海量图像数据,理解文本描述(提示词/Prompt)与图像内容的关联,从而根据文本生成新的图像,或对现有图像进行编辑(如图生图、局部重绘)。 * **工作方式**: * 在底层运行,处理复杂的数学计算(如反向扩散过程)。 * 通常需要通过**代码、脚本或API**来调用和使用。例如,开发者可以在Python代码中加载SD模型,输入文本提示词,然后运行模型生成图片。 * 本身没有图形界面,用户交互不友好。 * **关键输出**: 生成或修改后的图像数据。 2. **Stable Diffusion WebUI (SD WebUI) - 用户界面** * **是什么**: 一个为Stable Diffusion模型**量身打造的网页图形用户界面(GUI)**。最流行的是 AUTOMATIC1111 开发的版本。它本身**不是模型**,而是让用户能更方便地使用SD模型的**工具**。 * **核心价值**: * **可视化操作**: 将SD模型强大的功能(文生图、图生图、局部重绘、图片放大等)封装成直观的网页按钮、滑块、输入框。用户无需写代码,只需在网页上操作即可生成和编辑图片[^2]。 * **参数调节**: 提供丰富的选项(如采样器、采样步数、图像尺寸、提示词相关性CFG值、种子控制等)让用户精细控制生成效果[^2]。 * **模型/扩展管理**: 方便用户加载、切换不同的模型文件(Checkpoints),如基础模型、微调模型、LoRA模型等[^3]。支持安装各种功能扩展插件(如面部修复、额外网络、姿势控制等)。 * **工作流集成**: 整合了图像生成、编辑、后期处理等流程。 * **依赖关系**: SD WebUI **必须**依赖安装好的Stable Diffusion模型才能运行。它本质上是一个“壳”,负责接收用户输入,调用后端的SD模型进行计算,并将结果(图片)展示给用户[^1][^2][^4]。 **类比理解:** * **Stable Diffusion (SD)** 就像是汽车的**发动机和传动系统**。它提供了最核心的动力(生成图像的能力),但普通人无法直接操作它开车。 * **Stable Diffusion WebUI (SD WebUI)** 就像是汽车的**方向盘、油门踏板、刹车踏板、仪表盘和中控屏幕**。它将发动机的复杂能力转化成了普通人可以轻松理解和操作的界面,让你能方便地驾驶汽车(生成和编辑图片)。 **总结:** * **Stable Diffusion** 是**底层AI模型**,负责核心的图像生成计算。 * **Stable Diffusion WebUI** 是**上层用户界面**,负责提供一个**可视化、易操作的环境**来访问和使用Stable Diffusion模型的各种功能。它极大地降低了SD模型的使用门槛,使其能被广大非技术用户所接受和应用[^1][^2][^4]。 没有Stable Diffusion模型,WebUI就失去了意义;没有WebUI(或类似的界面/工具),普通用户几乎无法直接有效地使用Stable Diffusion模型。两者结合,才构成了当前流行的AI绘画工具生态。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值