一、 大模型的切换

首先是这个界面左上角,在这里可以切换你所安装的模型。

Stable Diffusion 基础操作 - 图1

这里我先推荐一下我常用的模型网站:C 站: https://civitai.com/

Stable Diffusion 基础操作 - 图2

然后我们在 C 站上下载一些模型:

Stable Diffusion 基础操作 - 图3

接下来就是安装了,很简单,把下载的模型放到这个路径文件夹中。然后刷新 web UI 界面(就是 SD 操作界面)

Stable Diffusion 基础操作 - 图4

二、模型的 VAE(Sd 的 VAE)

VAE 的全称是 Variational Auto-Encoder,翻译过来是变分自动编码器,本质上是一种训练模型,Stable Diffusion 里的 VAE 主要是模型作者将训练好的模型“解压”的解码工具。

这里可以切换 VAE。一般情况下我们就选择第一个自动就行了。

Stable Diffusion 基础操作 - 图5

在 C 站下载模型,在下载页面会有文件显示,如图。

Stable Diffusion 基础操作 - 图6

VAE 的安装路径看我这里,把下载的文件复制粘贴,然后把 web UI 界面刷新一下(就是 SD 操作界面)

Stable Diffusion 基础操作 - 图7

总结:

  1. 总的来说就是你在 C 站上下载的模型有些内置就有 VAE 的属性(不需要下载 VAE 文件),有些没有内置下载的时候我们就把 VAE 文件下载。(VAE 文件一般大小在几百兆左右)
  2. VAE 的作用就是没有加载 VAE 的图片是灰灰的,加载之后就是会产生一个润色的效果,色彩更加丰富。

三、功能选项

这里我挑选几个重要的功能讲解下。

文生图,这里与 Midjourney 不同的是,SD 有一个反向关键词(意思是不要图片出现什么),文生图的关键词格式与 Midjourney 基本一致

文生图,这里与 Midjourney 不同的是,SD 有一个反向关键词(意思是不要图片出现什么),文生图的关键词格式与 Midjourney 基本一致。

Stable Diffusion 基础操作 - 图8

下面这块参数就是设置图片的一些基本参数,分辨率、尺寸等等,具体参数见下文。

Stable Diffusion 基础操作 - 图9

图生图,这个也很好理解,放参考图然后输入提示词,与其他 AI 绘画软件一致。

Stable Diffusion 基础操作 - 图10

图片信息,意思是你用 SD 画的图,放在这里来,右边会显示这个图片的一些参数,包括关键词。

Stable Diffusion 基础操作 - 图11

然后你可以选择右下角的一些功能,比如“文生图”。

Stable Diffusion 基础操作 - 图12

模型合并,这个功能很厉害,后面我出一篇关于这个功能的教学,大致就是把多个模型混合起来。

Stable Diffusion 基础操作 - 图13

训练,这个就是训练自己的模型,新手用的比较少,后面可用作工作流的部署。(这个才是我推荐的核心哦)

Stable Diffusion 基础操作 - 图14

设置,然后就是设置,大家自己去研究下就好了。

Stable Diffusion 基础操作 - 图15

扩展,这个就是跟插件扩展相关的了,后面再讲。

Stable Diffusion 基础操作 - 图16

四、提示词和反向提示词

提示词内输入的东西就是你想要画的东西,反向提示词内输入的就是你不想要画的东西。

提示框内只能输入英文,所有符号都要使用英文半角,词语之间使用半角逗号隔开。

Stable Diffusion 基础操作 - 图17

一般来说越靠前的词汇权重就会越高,比如我这张图的提示词:

The personification of the Halloween holiday in the form of a cute girl with short hair and a villain’s smile, (((cute girl)))cute hats, cute cheeks, unreal engine, highly detailed, artgerm digital illustration, woo tooth, studio ghibli, deviantart, sharp focus, artstation, by Alexei Vinogradov bakery, sweets, emerald eyes。

万圣节假期的拟人化形式是一个留着短发和恶棍笑容的可爱女孩,可爱的帽子,可爱的脸颊,虚幻的引擎,高度详细,艺术种子数字插图,woo tooth,吉卜力工作室,deviantart,锐利的焦点,artstation,由 Alexei Vinogradov 面包店,糖果,绿宝石般的眼睛。

第一句关键词词组:万圣节假期的拟人化形式是一个留着短发和恶棍笑容的可爱女孩。那生成的图片主体画面就会是万圣节短发可爱笑容女孩

Stable Diffusion 基础操作 - 图18

这里可能有用过 Midjourney 的小伙伴们就有疑问了,(((cute girl)))是什么意思,为啥有这么多括号,我来为大家解答下,这个是权重调节,类似 Midjourney 的 ::

① 最直接的权重调节就是调整词语顺序,越靠前权重越大,越靠后权重越低,上面说过。

② 可以通过下面的语法来对关键词设置权重,一般权重设置在 0.5~2 之间,可以通过选中词汇,按 ctrl+↑↓来快速调节权重,每次调节为0.1,也可以直接输入。

Stable Diffusion 基础操作 - 图19

③ 加英文输入的(),一个括号代表这组关键词的权重是 1.1,两个括号是 1.1*1.1 的权重,不要加太多了哈。可以结合第二点固定权重,比如(((cute girl:1.2))),那这个关键词的权重就很高了。

五、功能按钮

我们来介绍下右边这几个功能,生成就不说了,输入关键词生成就跑图了。

Stable Diffusion 基础操作 - 图20

第一按钮的意思是读取你上一张图的所有参数信息(包括关键词),比如你画一张图之后,关掉了软件,再次启动点击这个就会把参数复制进来。

Stable Diffusion 基础操作 - 图21

第二个按钮就是删除了,清空关键词;这里可以和第一个按钮结合用哦

Stable Diffusion 基础操作 - 图22

第三个按钮就是模型选择管理

Stable Diffusion 基础操作 - 图23

这个按钮就是点击就会出现这些功能,你安装的模型和 Lora 都可以在这边调整。

Stable Diffusion 基础操作 - 图24

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💡小知识:这里可以把你生成的图片添加到模型的封面上,方便你后面看这个模型的效果,看我怎么做:

:::

找到这个模型的名称,然后我这里是跑出来一张图片的,点击这个按钮(lora 一样)

Stable Diffusion 基础操作 - 图25

最终效果:

Stable Diffusion 基础操作 - 图26

后面两个就是一个提示词模板功能:

Stable Diffusion 基础操作 - 图27

我们可以先点最后一个按钮,把现在的关键词创建一下,取个名字

Stable Diffusion 基础操作 - 图28

然后在模板风格这里选中我们刚刚创建的模板(可以多选)

Stable Diffusion 基础操作 - 图29

选中之后按一下第四个按钮,我们创建的关键词就被填入进去了,这块收工!

Stable Diffusion 基础操作 - 图30

六、采样步数

一般来说大部分时候采样部署只需要保持在 20~30 之间即可,更低的采样部署可能会导致图片没有计算完全,更高的采样步数的细节收益也并不高,只有非常微弱的证据表明高步数可以小概率修复肢体错误,所以只有想要出一张穷尽细节可能的图的时候才会使用更高的步数。(加大这个会导致出图变慢)

Stable Diffusion 基础操作 - 图31

七、采样方法

Stable diffusion webui 是 Stable diffusion 的 GUI 是将 stable diffusion 实现可视化的图像用户操作界面,它本身还集成了很多其它有用的扩展脚本。

SD 的采样方法有很多,大家有兴趣了解的可以去知乎看看@刘登宇的一篇文章《stable diffusion webui 如何工作以及采样方法的对比》。这里我们只介绍两个种常用的。

Stable Diffusion 基础操作 - 图32

这里的采用方式有很多,但是我们常用的就那几个,我们可以去设置里面把不需要用到的关掉,不展示在这个界面中。然后点击右边的重启 UI 就好了。

Stable Diffusion 基础操作 - 图33

8. 高清修复和图片尺寸参数

前面两个做个简单的介绍,面部修复对写实的风格有点效果,可平铺就不要用了,生成的图片很奇怪,可以自己试试。

Stable Diffusion 基础操作 - 图34

我们说说高清修复,高清修复的意思是把基础生成的图片,按照你选择放大的倍率放大到指定分辨率之后再重新绘制图片,受到你重复幅度调节的数值影响。

Stable Diffusion 基础操作 - 图35

宽度、高度就是图片的长宽比,很容易理解,生成批次和数量就是几批,一批几张图,配置好的可以直接拉满,增加效率哦。

提示词相关性:图像与你的提示的匹配程度。增加这个值将导致图像更接近你的提示(根据模型),但它也在一定程度上降低了图像质量。可以用更多的采样步骤来抵消。

默认未选中高清修复是这样的,当前图片的参数。

Stable Diffusion 基础操作 - 图36

9. 随机种子(seed)

这个功能与 Midjourney 的 Seed 功能一样。

随机数的起点。保持这个值不变,可以多次生成相同(或几乎相同,如果启用了 xformers)的图像。没有什么种子天生就比其他的好,但如果你只是稍微改变你的输入参数,以前产生好结果的种子很可能仍然会产生好结果。

Stable Diffusion 基础操作 - 图37

输入不同的种子,生成的图片不一样,seed 值一样,那生成的图片也是一样。

差异随机种子,需要勾选这个按钮:

Stable Diffusion 基础操作 - 图38

这个功能是固定一个种子,然后调整差异强度来生成图片,因为是固定的 seed 值,所以生成的图风格都是类似的。

直接看图吧。

Stable Diffusion 基础操作 - 图39

Stable Diffusion 基础操作 - 图40

这边的几个功能都很简单,大家尝试下就能理解了,那基础操作我们就先讲到这里,大家赶紧玩起来吧!!

Stable Diffusion 基础操作 - 图41

七、结语

这篇入门教学就先讲到这里,大家先消化一下这篇文章的内容。

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