Stable Diffusion是一個人工智能圖像生成工具，屬于非常強大的生成式ai，可以通過文生圖或者是圖生圖的方式進行自由的繪畫創(chuàng)作，而且效果比普通的畫師要好很多，如果你的電腦配置稍微好一點的話，可以做到1分鐘出圖，當然前提是需要訓練好模型，接下來小編會為大家介紹小白的使用教程，感興趣的親們趕緊來看看吧。

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stable diffusion2.0手機版app 最新版 v1.14

類別：安卓實用工具 時間：2023-04-16 大�。�129.4M 星級：

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Stable Diffusion怎么使用

首先打開

https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab網(wǎng)站

這是運行在谷歌colab的，沒有顯卡也可以生成圖片，非常的奈斯

下拉選擇一個模型

選擇chilloutmix這個模型點擊stable運行它，其他的模型都可以試試

點擊連接等待一會

連接成功了里面要有GPU的，沒有的話點擊更改運行時類型，選擇GPU保存

然后點擊這個按鈕，開始運行

然后點擊這個按鈕，開始運行

看到出現(xiàn)鏈接地址就OK了，點擊下面的鏈接進入

進來的界面就是這樣子的，里面兩個框框是輸入關(guān)鍵詞的，正向關(guān)鍵詞就是需要AI算出來的畫面包含的元素，反向關(guān)鍵詞就是不希望出現(xiàn)的怪東西（你懂得），填入好信息后點擊Generate等待一會圖片就生成出來了。

StableDiffusion怎么喂圖

1.文生圖

在開始使用文生圖之前，有必要了解以下幾個參數(shù)的含義：

接下來我們來生成一張賽博朋克風格的貓咪圖片，配置以下參數(shù)后，點擊 "Generate" 即可：

Prompt：a cute cat, cyberpunk art, by Adam Marczyński, cyber steampunk 8 k 3 d, kerem beyit, very cute robot zen, beeple |Negative prompt：(deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, flowers, human, man, womanCFG scale：6.5Sampling method：Euler aSampling steps：26Seed：1791574510

注：提示詞（Prompt）越多，AI 繪圖結(jié)果會更加精準，另外，目前中文提示詞的效果不好，還得使用英文提示詞。

下載安裝后輸入自定義prompt，也就是任意你想生成的圖像內(nèi)容，然后點擊生成就好了。如果不滿意，可以再次點擊，每次將隨機生成不同的圖片，總有一些你感興趣的。

3.圖生圖

眼尖的你可能發(fā)現(xiàn)了，上面截圖里左上角 Stable Diffusion checkpoint 的值怎么跟之前截圖里的不一樣？這是因為我換了一個模型文件，還記得前面提到那個將近 4 個 G 大小的模型文件（v1-5-pruned-emaonly.safetensors）嗎？那是 stable-diffusion-webui 的默認模型文件，用這個模型文件生成出來的圖片比較丑，因此我換了另一個模型文件。模型文件下載的網(wǎng)站幾個，比較出名的就是 civitai，這上面共享的都是別人訓練好的模型。

模型文件下載地址：

civitai：https://civitai.com/

根據(jù)你要生成的圖片風格（比如：動漫、風景），挑選合適的模型查看，前面那個文生圖的例子，使用的就是這個 Deliberate 模型，直接點擊 "Download Latest" 即可下載該模型文件。

注：模型文件有 2 種格式，分別是 .ckpt（Model PickleTensor） 和 .safetensors（Model SafeTensor），據(jù)說 .safetensors 更安全，這兩種格式 stable-diffusion-webui 都支持，隨意下載一種即可。

將下載好的模型文件放到 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 目錄下：

放置好模型文件之后，需要重啟一下 stable-diffusion-webui（執(zhí)行 webui-user.bat）才能識別到。

這些模型文件一般會附帶一組效果圖，點擊任意一張，就可以看到生成該效果圖的一些參數(shù)配置：

把這些參數(shù)配置到 stable-diffusion-webui 中，點擊 "Generate" 就可以生成類似效果的圖片了。

注：因為 AI 繪圖帶有隨機性質(zhì)，所以生成出來的圖片跟效果圖不一定完全一樣。

文生圖功能有很多東西可以發(fā)掘，你可以用它來生成世界上獨一無二的圖片，而要用好文生圖功能，提示詞（Prompt）是必須掌握的重中之重，它是有語法規(guī)則的，具體接著往下看。

3.TAG生成器

https://tag.muhou.net

關(guān)于如何構(gòu)思prompt提示語，可以從如下幾個問題入手：

你想要一張照片，還是一幅畫（photo/painting）

你想要什么內(nèi)容，比如：人物，動物，還是風景（person/animal/landscape）

需要什么樣的細節(jié)，比如：

環(huán)境，室內(nèi)/室外/水下/太空（indoor/outdoor/underwater/in space）

視角，正面/側(cè)面/俯視（front/side/overhead）

背景，純色/星系/森林（solid color/nebula/forest）

打光，柔光/環(huán)境光/環(huán)形光/霓虹（soft/ambient/ring light/neon）

顏色調(diào)性，鮮活/暗黑/柔和（vibrant/dark/pastel）

需要怎樣的藝術(shù)風格，比如：3D渲染/電影海報/畢加索（3D render/movie poster/Picasso）

觀察者鏡頭選擇，比如：微距/長焦（macro/telephoto）

如何組織語言：

把想畫的內(nèi)容和形式用只言片語一條一條列出來，而不是企圖用一條完整通順的話來描述

只言片語的順序很重要，越想強調(diào)的越放到前面

提示語涉及哪些修飾形容角度：

攝影（視角/主題類型/相機類型/鏡頭類型/用光）

藝術(shù)（表現(xiàn)形式/媒體形式）

藝術(shù)家（人像/景觀/恐怖/二次元/科幻/游戲概念）

插畫（3D/各類風格/角色設(shè)計）

情緒（各種正面的/各種負面的）

審美特點（活力感/暗黑系/歷史感）

以上各角度可以混合使用

提示語還涉及哪些特殊詞組：

HDR, UHD, 64K

highly detailed

studio lighting

professional

trending on artstation

unreal engine

vivid colors

bokeh

high resolution scan

sketch/painting

stable diffusion 重點參數(shù)解析：

CFG（classifier free guidance），數(shù)字越大越貼近提示語的描述

step count，合適為佳，并非越大越好，需要測試

seed，初始隨機噪聲值，設(shè)定同一seed，可以復原已出圖片；注意某些seed值與特定提示語配合很好，更容易出效果

如何優(yōu)化提示語權(quán)重

使用 ( ) 增強模型對特定詞語的關(guān)注，使用 [ ] 減弱其關(guān)注

多以使用多個 () 或 []，比如：((( )))、[[ ]] 等

也可以使用 (word:1.5)、(word:0.25) 的方式增強或減弱某個詞語的權(quán)重

如何混合兩個提示詞

提示編輯允許您開始對一張圖片進行采樣，但在中間切換到其他圖片。其基本語法為 [from:to:when]

比如：a [fantasy:cyberpunk:16] landscape，16步之前是 a fantasy landscape，16步之后是 a cyberpunk landscape

比如：a [mountain:lake:0.25]，假定sampler有100步，則前25步是 a mountain，后75步是 a lake

補充信息

提示語長度，舊版的 stable diffusion 有效token長度只有75，簡單理解，只能支持70個左右的單詞數(shù)量，新版的移除了token長度限制，但總體而言，不宜用特別長的提示語