#入门笔记

纯新手推荐忠忠这篇，学习路径都有了

Stable Diffusion 知识库

一、模型

全部模型种类总结 / 使用方法 / 简易训练

1.大模型

作用：几乎决定整体画风、样式及内容

扩展名：ckpt或safetensors

文件大小：2GB以上

下载方式：①启动器下载，无预览，无需科学 ② https://civitai.com/，模型全，有预览，需科学

存放路径：D:\stable diffusion\models\Stable-diffusion

经典现实风模型

chilloutmix_NiPrunedFp32Fix

sd-v1-5-inpainting（SD官方）

二次元模型

Anything-V3.0

保姆式Dreambooth训练教程 autodl在线训练

2.VAE

作用：提亮色彩

减少出黑图情况

1.使用vae-ft-mse-840000-ema-pruned

2.启动器-高级选项-取消勾选【不适用版精度 VAE(no-half-vae)】

下载方式：启动器下载 (模型管理——变分自编码器VAE模型)或C站

存放路径：D:\stable diffusion\models\VAE

3.emdding

又名：textual inversion，嵌入/文本反转

使用方法：

放在这个文件夹里面，生成图片的时候需要带上 文件名 作为 tag。

例如，上面这张图里面的 shiratama_at_2-3000.pt 这个模型，使用的时候就需要带上这个tag：shiratama_at_2-3000

作用：生成特定的动作或特定的特征，也可以用来生成某种特定的画风

存放路径：D:\stable diffusion\embeddings

4.LoRA

全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大语言模型的低阶适应

作用：只要是图片特征几乎都可以，动作、画风、物品细节、人物细节…

①挂载lora可以九成九复刻指定人物的特征

②训练画风（优质推荐墨心、小人书）

③固定人物的动作特征，只要加载生成的人物都是这个动作

保姆式LoRA模型本地训练教程

LoRA 在线云端训练教程 AutoDL

Lora与Emdedding区别：

Embedding文件小，保存信息量有限，对人物还原、动作指定、画风指定效果一般

大部分用来还原动漫人物 三视图、多视图人物展现

可做同一件事，优先Lora；涉及还原真人，Lora更好

注意点

1.用Lora配套的大模型效果更好

2.最好使用和Lora作者相同的参数

正面提示词、负面提示词、提示词相关性CFG、采样迭代步数Steps、随机种子seed

3.正确设置Lora权重

如： 0.9即为权重，设置越大对生成图带来的影响越强

lora权重值不要设置在1以上，最好0.8、0.9提高出图质量

若想稍有影响，修饰来用，设置0.6、0.4之间

4.有触发词一定使用触发词（Trigger Words）

DPM adaptive：选用此采样，迭代步数没用（一般配合特殊插件、特殊场景使用）

3.面部修复

1.现实风开启面部修复，二次元不建议开启

2.不建议开高清修复的同时开面部修复，或者这两个同时开的同时再加Lora

4.可平铺（生成花纹）

5.放大算法

6.重绘幅度

值越小与原图越相近，推荐 0.4-0.7

7.图片宽高

注意：1.5版本官方模型训练的分辨率512-768之间，

宽高可以设置在512-768之间，生成正确构图的小图通过高清修复实现大图

8.提示词相关性 (CFG Scale)

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)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

提高图片的对比度，可以把CFG适度拉高

9.随机种子

点筛子图标重置随机种子

原理：不同种子产生不同的噪声图，通过对不同噪声图去噪，得到不同的图片

其他参数一致，随机种子一样，生成的图有99%的像

差异随机种子是固定一个种子，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。

10.脚本

注：脚本不用时选无关闭

1.提示词矩阵

测试某个或多个提示词有没有效果 ( AI | cloud | cube | … )

2.x/y/z图表-提示词搜索/替换

11.图生图

（1）缩放模式

常用填充：填充风景效果好，人物效果一般

进阶案例：不改变整体线条和色彩，逐步变为二次元

重绘幅度每次设置0.2-图生图-重绘0.2-图生图…循环往复

（2）局部重绘

蒙版模糊：相当于PS的羽化
蒙版蒙住内容：推荐原图，还原效果较好

重绘区域：全图（更好地融合本体与画上的衣服），仅蒙版（只重绘蒙版区域内容）
仅蒙版模式的边缘预留像素：值越高，像素越来越稀疏；值越小，像素密度越大，单位区域里修复效果越好，如果太低，很容易出现在很小的区域出现一张图（房间，人）的场景

（3）局部重绘（上传蒙版）

ps里精准抠出蒙版黑白图层，贴合边缘

黑色代表不涂蒙版（不修改）、白色代表涂蒙版

12.附加功能

作用：缩放修复，放大的同时变清晰

upscaler1（放大算法）三次元3D R-ESRGAN 4x+ ；二次元2D R-ESRGAN 4x+Anime6B

13.图片信息

不是sd生成的，用Tag反推插件，相当于MJ的描述功能

阈值一般0.35-0.4，仅参考

14.高分辨率修复更新（v1.6版本）

设置-用户界面-勾选

二、提示词

Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.

越靠前的词汇权重越高

正面 Tag（想要的内容）是这些，改善画质用的 Tag：

masterpiece, best quality,

通用反面 Tag（不想要的内容），保底不出古神用的 Tag：

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

整合包内一般都会带一个自动补全 Tag 的插件，如果你不知道那些 Tag 好，可以使用标签超市

https://tags.novelai.dev/

另外，你可能会看到别人发的 Tag 里面会有一些符号？比如大小括号等等。这属于进阶用法，这里仅仅简单提及一下。以 girl 这个 Tag 作为例子。

(girl) 加权重，这里是1.1倍。括号是可以叠加的，如（(girl)) 加很多权重。1.1*1.1=1.21倍

[girl] 减权重，一般用的少。减权重也一般就用下面的指定倍数。

(girl:1.5) 指定倍数，这里是1.5倍的权重。还可以 (girl:0.9) 达到减权重的效果

采样步数不需要太大，一般在50以内。通常28是一个不错的值。

采样器没有优劣之分，但是他们速度不同。全看个人喜好。推荐的是图中圈出来的几个，速度效果都不错

提示词相关性代表你输入的 Tag 对画面的引导程度有多大，可以理解为 “越小AI越自由发挥”

太大会出现锐化、线条变粗的效果。太小AI就自由发挥了，不看 Tag

随机种子是 生成过程中所有随机性的源头 每个种子都是一幅不一样的画。默认的 -1 是代表每次都换一个随机种子。由随机种子，生成了随机的噪声图，再交给AI进行画出来。

2.提示词分类查询

短句优势：可以描述物品和物品之间的关系，能够更好地表现场景之间的关系

栗子：

［画质］masterpiece,high quality,8k,highres,
［主体］photo of 1girl,
［人物属性描写］thin,long hair,black hair,kind smile,cat ears,purple eyes,red lip,
［人物衣服］hoop earrings,nurse cap,capelet,sunglasses,business suit,high heels,
[背景］background is street,
［画风］realistic,
[镜头］full body,
［其他] Minter,sunlight,warm

((nsfw)),sketches, nude
(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowers, normal quality,
((monochrome)), ((grayscale)),
facing away, looking away,
text, error,extra digit, fewer digits, croppedjpeg artifacts,signature, watermark, username, blurry,
skin spots, acnes, skin blemishes, bad anatomy,fat,bad feet,cropped,poorly drawn hands, poorly drawn face,
mutation,deformed

注：权重一般在0-2之间调节，如：（red hair:2）

nsfw = not suitable for work

三、插件

安装&卸载

1.扩展-可用-加载自，搜索插件名，安装（首选）

2.扩展-从网址安装-粘贴Git地址，安装（推荐）

3.本地安装：Github下载ZIP解压，放置：D:\stable diffusion\extensions（不推荐，无法升级，切换版本）

1.启动器-版本管理-扩展-卸载

2.到D:\stable diffusion\extensions文件夹，删除不想要的插件文件夹

1.ControlNet

作用：

七、探索延伸

基于节点图的工作流才是AI绘画的未来（了解）