前言
Stable Diffusion，一款开源的先进图像生成模型，通过其独特的算法，能够根据文本描述创造出精美的图像。它不仅支持图像生成，还包括图像修复和风格转换等多项功能，为视觉艺术和设计领域带来了革命性的变革
在本期文章中，我们将提供一个简明的Stable Diffusion入门教程，帮助初学者快速掌握其界面操作和基础功能，轻松开启这一应用的AI创作之旅
首先，我们需要安装好Stable Diffusion这款AI作图软件，完整的安装部署教程请看我往期入门教程AI绘画｜Stable diffusion 4.8.7升级版来了！瑟瑟模型、神级插件、保姆级教程奉上！
01、应用界面
在Stable Diffusion平台的WebUI界面，位于界面左上角的是模型选择区域，该区域提供了多种风格迥异的模型选项，包括但不限于写实风格、漫画风格等，以满足不同用户的创作需求
紧邻模型选择区域下方是工具栏，这里集合了一系列基础与高级的绘画工具
例如，模型合并功能及3D Openpose编辑器等，这些专业术语可能初看之下令人感到陌生
“模型合并”
“3D Openpose”
不过，请放心，接下来我将详细介绍两个最为基础且实用的绘画功能：
文生图（Text-to-Image）和图生图（Image-to-Image），以便大家快速上手
提示词输入区位于工具栏下方，分为**提示词（prompt）和反向词（Negative prompt）**两部分。提示词用于指定希望AI生成的内容，而反向词则用于排除不想要的元素，两者结合使用可精确控制AI的图像创作
提示词下方则是一些图像生成参数的调整，其中包含了
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图像分辨率：图像的宽高比
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采样迭代步数：步数参数越高生成的图像就显得更加精致，反之则会更加简洁
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提示词相关性（CFG）： CFG决定模型遵循文本提示的程度；低值可能导致忽略提示，而高值可增强图像色彩饱和度
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图像生成批次：图像生成张数
而现在，我将先给大家进行“文生图”功能的演示，让大家通过“文生图”体会到AI图像生成的乐趣。
02、基本应用功能
“文生图”（Text-to-Image）
在“文生图”功能中，用户通过输入文本提示词来创作图像。应用内嵌的提示词库简化了新手构思提示词的过程
我们选取了两个模型进行演示： Leosam_FilmGirl_Ultra.safetensors产生写实电影风格的图像，而AWPainting_1.4.safetensors则偏向动漫风格
模型：Leosam_FilmGirl_Ultra.safetensors
模型：AWPainting_1.4.safetensors 模型下载请看上方扫描获取
以Leosam模型为例，我们尝试生成一幅“女孩在海边沙滩奔跑”的场景。
通过选择整合的提示词，如【人物-1女孩】、【表情动作-基础动作-奔跑】、【环境-氛围-海边日落】和【环境-水-海滩】，以及增强画质的提示词【画面-画质-极高分辨率】和【画面-艺术风格-原画】
系统将自动匹配相应的英文提示词，以辅助生成理想中的图像
点击“生成”按钮，让我们观赏所创作的图像成果
生成的图像中出现了身体比例失衡和穿模现象，这可能是因为AI在处理复杂逻辑结构，如人体形态和器官时，表现不佳。然而，存在方法可以减少此类问题的发生。
利用“反向词”功能，我们可以有效减少图像生成中的错误。通过选择【反向提示词-画面】和【反向提示词-人】里的提示词，我们可以进一步优化生成图像的质量。
看到生成参数，勾选上【高分辨率修复】，将【采样迭代步数】设置成50并将【提示词相关性】设置成8
并启用的细节修复，这样也可以减少生成错误图像的发生
再次“生成”，生成出来的图像会更加和谐且清晰
“图生图”（Image-to-Image）
"图生图"功能，即AI基于现有图像创作新图像。启用此功能后，用户将发现其参数界面与“文生图”有所不同。
在生成参数下方，"图生图"提供了手绘修正和局部重绘等高级功能，这些将在后续的进阶教程视频中详细介绍
“图生图”的生成参数中还有“重绘幅度”选项，重绘幅度越高，画面自由度就越高。重绘幅度越低，生成出来的图像就越接近上传的图片
我们上传一张小狗图片
并在提示词文本框中，输入与图像画面元素相符的提示词
提示词：1dog, running, on grass
这里我给大家提供一个万能反向词，这样大家就不用每次都需要在提示整合中频繁选择提示词了。
反向词：NSFW, lowres, bad anatomy, bad hands, ((text)), (watermark), error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, ((username)), blurry, (extra limbs)
将模型选择为AWPainting，点击生成
图像生成的结果与上传图片紧密相关，显示出“图生图”功能的强大。介绍完“文生图”和“图生图”后，可以尝试自己操作以巩固本次教程的内容。
03、图像保存
如何将图像保存，完成图像生成后。在图像生成区，点击图像，右键将图像另存为本地文件夹，这样我们的图像就保存在了本地电脑端中
若需检索刚生成的图像，请使用工具栏中的【图库浏览器】，所有图像均存储于此，可自由下载
总结
这期专栏，我们详细讲解了官方版Stable Diffusion：
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应用界面
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基本应用功能
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图像保存
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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。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。
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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。
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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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