Stable diffusion丨保姆级轻松上手攻略（一）

首先要说的是，由于stable diffusion使用起来可控性更强大，也可以根据自身需求训练属于自己的模型，所以需要学习的知识点比较多，因此这个系列会拆成几篇来更新。（文末扫码即可获取SD整合包以及学习资料~）

此篇主要是介绍如何快速将stable diffusion部署到本地运行，文章末尾附上相关链接方便大家下载，同时也介绍一些关于sd的名词解析。

PART 1：本地部署

PART 2：名词解析

1.大模型

不同的大模型是使用不同的图片训练而成的，因此对应不同方向的风格，相当于最底层的引擎。文件结尾一般以ckpt或safetensors。

下载的模型可放置于SD文件夹/models/Stable-diffusion内。

2.VAE

VAE模型类似于滤镜的功能，可对画面起到调色与微调的作用，文件结尾也是ckpt或safetensors。一般需要搭配相应的模型一起使用才会起到更好的效果。

下载的VAE可放置于SD文件夹/models/VAE内。

3.Textual inversion

关键词预设模型，也叫embedding，可以通过在描述词中插入相应的关键词x，即等于预设好的一篮子打包关键词a,b,c,d,e,f,g… ，进而来指代特定的对象/风格。也可以通过下载Textual inversion进行使用。

下载的embedding可放置于SD文件夹/embeddings内。

4.Lora

Lora模型是基于某个确定的角色、确定的风格或者固定的动作等等训练而成的模型，可使用权重控制，确定性要远强于embedding。

下载的Lora可放置于SD文件夹/models/Lora内。

PART 3：高频QA

1.Q：本地运行需要什么配置的硬件？

A：因为用的是GPU算力，所以建议使用30系以上的显卡，显存8G及以上，10系和20系也能用，但是跑图可能会比较吃力，显存不足容易爆显存。内存建议32G及以上。

2.Q：模型和插件可以去哪里下载？

A：https://civitai.com/

3.Q:大模型、VAE、embedding和Lora有什么区别？

简单地说大模型是底层的引擎，VAE是滤镜，embedding是关键词打包，Lora是特征模型。当然实际上没这么简单，在实际使用过程中，embedding和Lora有功能交集的部分，也有互相不可取代的地方。有些时候可能需要模型+VAE+emb+Lora联合搭配使用以达到需要的效果。

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获取下载链接

后台回复文末扫码即可获得

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后续再为大家更新VAE、embedding、Lora和ControlNet等等模型和插件的具体使用方法，同时也会提供不同的模型使用与下载，希望对你有所帮助 ~

写在最后

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