Stable Diffusion web UI 文档

最新推荐文章于 2025-04-14 11:11:46 发布

一只会写程序的猫

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分类专栏： AIGC 文章标签： stable diffusion 前端 ui

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Stable Diffusion web UI

一个基于Gradio库的web UI，用于Stable Diffusion。

特征

带有图像的详细功能展示：

原始txt2img和img2img模式
一键安装并运行脚本（但你仍然必须安装python和git）
外画
修复
彩色素描
提示矩阵
稳定扩散高档
Attention，指定模型应该更多关注的文本部分
- 穿着“((燕尾服))”的男人 - 会更加关注燕尾服
- 穿着“(tuxedo:1.21)”的男人 - 替代语法
- 选择文本并按“Ctrl+Up”或“Ctrl+Down”（如果您使用的是 MacOS，则按“Command+Up”或“Command+Down”）以自动调整对所选文本的关注（代码由匿名用户贡献））
Loopback，多次运行img2img处理
X/Y/Z 图，一种绘制具有不同参数的 3 维图像图的方法
文本倒置
- 拥有任意数量的嵌入并使用您喜欢的任何名称
- 使用每个标记具有不同数量向量的多个嵌入
- 使用半精度浮点数
- 在 8GB 上训练嵌入（还报告 6GB 工作）
附加选项卡包含：
- GFPGAN，修复人脸的神经网络
- CodeFormer，面部恢复工具，作为 GFPGAN 的替代品
- RealESRGAN，神经网络升级器
- ESRGAN，具有许多第三方模型的神经网络升级器
- SwinIR 和 Swin2SR（参见此处），神经网络升级器
- LDSR，潜在扩散超分辨率升级
调整宽高比选项
采样方法选择
- 调整采样器 eta 值（噪声乘数）
- 更高级的噪音设置选项
随时中断处理
4GB 显卡支持（也有 2GB 工作报告）
批次的正确种子
实时提示令牌长度验证
生成参数
- 用于生成图像的参数与该图像一起保存
- 对于 PNG，在 PNG 块中；对于 JPEG，在 EXIF 中
- 可以将图像拖到PNG信息选项卡以恢复生成参数并自动将其复制到UI中
- 可以在设置中禁用
- 将图像/文本参数拖放到提示框中
读取生成参数按钮，将提示框中的参数加载到UI
设置页面
从 UI 运行任意 python 代码（必须使用 --allow-code 运行才能启用）
大多数 UI 元素的鼠标悬停提示
可以通过文本配置更改 UI 元素的默认值/混合/最大/步长值
平铺支持，用于创建可以像纹理一样平铺的图像的复选框
进度条和实时图像生成预览
- 可以使用单独的神经网络来生成几乎没有 VRAM 或计算要求的预览
否定提示，一个额外的文本字段，允许您列出您不想在生成的图像中看到的内容
样式，一种保存部分提示并稍后通过下拉菜单轻松应用它们的方法
变体，一种生成相同图像但有微小差异的方法
种子调整大小，一种生成相同图像但分辨率略有不同的方法
CLIP询问器，一个尝试从图像中猜测提示的按钮
提示编辑，一种中代更改提示的方法，比如开始做西瓜，中途切换到动漫女孩
批处理，使用img2img处理一组文件
Img2img 替代，交叉注意力控制的反向欧拉方法
Highres Fix，一个方便的选项，只需单击一下即可生成高分辨率图片，而不会出现通常的扭曲
即时重新加载检查点
检查点合并，该选项卡允许您将最多 3 个检查点合并为一个
自定义脚本具有来自社区的许多扩展
Composable-Diffusion，一种同时使用多个提示的方法
- 使用大写“AND”分隔提示
- 还支持提示的权重：“猫：1.2 AND 狗 AND 企鹅：2.2”
提示无代币限制（原创稳定扩散最多可使用 75 个代币）
DeepDanbooru 集成，为动漫提示创建 danbooru 风格标签
xformers，精选卡的主要速度提升：（将 --xformers 添加到命令行参数）
通过扩展：历史记录选项卡：在 UI 中方便地查看、直接和删除图像
生成永久选项
训练选项卡
- 超网络和嵌入选项
- 预处理图像：使用 BLIP 或 deepdanbooru（针对动漫）进行裁剪、镜像、自动标记
剪辑跳过
超网络
Loras（与 Hypernetworks 相同但更漂亮）
一个单独的 UI，您可以通过预览选择要添加到提示中的嵌入、超网络或 Loras
可以选择从设置屏幕加载不同的 VAE
进度条中的预计完成时间
API
支持 RunwayML 的专用修复模型
通过扩展：Aesthetic Gradients，一种通过使用剪辑图像嵌入生成具有特定美感的图像的方法（实现https: //github.com/vicgalle/stable-diffusion-aesthetic-gradients)
稳定扩散 2.0 支持 - 请参阅 [wiki](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#stable- 扩散-20) 说明
Alt-Diffusion 支持 - 请参阅wiki 获取说明
现在没有任何不好的字母了！
以安全张量格式加载检查点
放宽分辨率限制：生成图像的尺寸必须是 8 的倍数而不是 64
现在有执照了！
从设置屏幕重新排序用户界面中的元素

安装与运行

确保满足所需的依赖项，并按照以下可用说明进行操作：

NVidia（推荐）
AMD GPU。
Intel CPU、Intel GPU（集成和独立）（外部 wiki 页面）

或者，使用在线服务（例如 Google Colab）：

在线服务列表

使用发行包在带有 NVidia-GPU 的 Windows 10/11 上安装

从 v1.0.0-pre 下载 sd.webui.zip 并解压其内容。
运行“update.bat”。
3.运行“run.bat”。

有关更多详细信息，请参阅 Install-and-Run-on-NVidia-GPUs

Windows 上的自动安装

1.安装Python 3.10.6（较新版本的Python不支持torch），勾选“Add Python to PATH”。
2.安装git。
3. 下载 stable-diffusion-webui 存储库，例如通过运行 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git。
4. 以普通非管理员用户身份从 Windows 资源管理器运行“webui-user.bat”。

Linux 上的自动安装

1.安装依赖项：

# 基于 Debian：
sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0
# 基于红帽：
须藤 dnf 安装 wget git python3
# 基于拱门：
sudo pacman -S wget git python3

导航到您想要安装 WebUI 的目录并执行以下命令：

wget -q https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh

3.运行webui.sh。
4. 检查“webui-user.sh”选项。

在 Apple Silicon 上安装

在此处查找说明。

贡献

以下是如何向此存储库添加代码：贡献

文档

该文档已从本自述文件移至项目的 wiki。

为了让 Google 和其他搜索引擎抓取 wiki，这里有一个（不适用于人类）[可抓取 wiki](https://github-wiki-see.page/m/AUTOMATIC1111/stable-diffusion- 网络用户界面/维基）。

学分

借用代码的许可证可以在“设置 -> 许可证”屏幕以及“html/licenses.html”文件中找到。

稳定扩散 - https://github.com/CompVis/stable-diffusion，https://github.com/CompVis/taming-transformers
k-扩散 - https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git
GFPGAN - https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
CodeFormer - https://github.com/sc Zhou/CodeFormer
ESRGAN - https://github.com/xinntao/ESRGAN
SwinIR - https://github.com/JingyunLiang/SwinIR
Swin2SR - https://github.com/mv-lab/swin2sr
LDSR - https://github.com/Hafiidz/latent-diffusion
MiDaS - https://github.com/isl-org/MiDaS
优化想法 - https://github.com/basujindal/stable-diffusion
交叉注意力层优化 - Doggettx、超网络或 Loras 添加到您的提示中
可以选择从设置屏幕加载不同的 VAE
进度条中的预计完成时间
API
支持 RunwayML 的专用修复模型
通过扩展：Aesthetic Gradients，一种通过使用剪辑图像嵌入生成具有特定美感的图像的方法（实现https: //github.com/vicgalle/stable-diffusion-aesthetic-gradients)
稳定扩散 2.0 支持 - 请参阅 [wiki](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#stable- 扩散-20) 说明
Alt-Diffusion 支持 - 请参阅wiki 获取说明
现在没有任何不好的字母了！
以安全张量格式加载检查点
放宽分辨率限制：生成图像的尺寸必须是 8 的倍数而不是 64
现在有执照了！
从设置屏幕重新排序用户界面中的元素