AI数字绘画—Stable Diffusion简介

Stable Diffusion是目前最火的AI绘画工具之一，它是一个免费开源的项目，可以被任何人免费部署和使用。通过Stable Diffusion，可以很轻松的通过文字描述，生成对应的图片。

Stable Diffusion是一个深度学习文本到图像生成模型，是stability.ai开源的图像生成模型，而Stable Diffusion WebUI把Stable Diffusion模型进行了封装，提供更加简洁易操作的界面。他们两个的关系类似父子继承关系，目前使用的最多的是Stable Diffusion WebUI，因为它界面友好，可以很方便的调整各项参数，生成高质量的图片。

使用Stable Diffusion之前，有几个重要的组件，需要首先了解：

1 模型，模型可以简单理解，你想画什么风格的画。模型包括大模型（基础模型）、Lora（微调模型）、VAE模型（变分自编码器）、Embeding（提示词打包）、Hypernetworks 用的比较少。

大模型，是SD能够绘图的基础模型。安装完SD软件后，必须搭配基础模型才能使用。不同的基础模型，其画风和擅长的领域会有侧重。

Lora模型，是与大模型配套使用，用于抽取画作的风格特征（例如人物特征属性），创作出相似度非常高的作品。

VAE模型，全名Variational autoenconder，中文叫变分自编码器，与大模型配套使用，VAE模型具有两种功能，一种是滤镜（就像是PS、抖音、美图秀秀等）用到的滤镜一样，让出图的画面看上去不会灰蒙蒙的，让整体的色彩饱和度更高。另一种是微调，部分VAE会对出图的细节进行细微的调整（个人觉得变化并不明显仅会对细节处微调）

Embeding、Hypernetworks用的比较少，暂不介绍。

**2 插件，**插件就是扩展，插件就是给Stable Diffusion这套系统附魔的。就是说，通过插件，我们的Stable Diffusion就会有更多的功能，我们耳熟能详的ControlNet其实就是Stable Diffusion里的一个插件。

常用插件：sd-webui-mov2mov（AI视频转换）、ControNet（提取人物自身、提取图像纹理结构）、zh_CN汉化、tag_complete标签自动补齐、cutoff、bilingual_localization双语提示、Segment anything（它可以快速地把你想要切割的部分分割出来）

3 提示词，Prompt，有些地方也称之为关键词，主要目的是我们通过提示词，告诉Stable Diffusion我们需要什么样的图。

而提示词则分为正向提示词和反向提示词，正向提示词是告诉Stable Diffusion我们要什么，比如best quality,4k,1girl，这就是告诉Stable Diffusion我们要画的内容里要包括最好画质，4K分辨率，1个女孩。

而反向提示词则可以是Twisted fingers, multiple heads, multiple arms，当你把这个放进反向提示词里，则是告诉Stable Diffusion

输入框如下：

4 常用模型参考：

Model：DreamShaper

Model：majicMIX realistic

Model：MeinaMix

Model：SarkSun

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随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

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stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

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