stable diffusion的基礎操作和使用技巧分享

這是一篇關於stable diffusion本地部署並通過基礎模型搭配不同的lora生成圖片的教程，軟件很容易獲取，對電腦的要求也不是太高，相較於本地化的chatglm動不動就要6G顯存的門檻還是很低的，根據不同性能顯卡，同樣的參數生成圖片的速度也不一樣，4090-24G版本的幾秒就可以生成一張圖，1060-4G的幾乎要3-5分鐘才能生成一樣。下面主要講一講很多新手經常搞不懂的問題和使用教程。

stable diffusion生成的古風美女圖

對於軟件的安裝這裏就不介紹了，網上很多的視頻教程更加的簡單易懂，本文以上圖爲例，講一下如何生成同類型的圖，stable diffusion最方便的一個功能就是圖片信息，我們可以把圖片直接拖進去，右邊就會顯示這張圖的描述和相關參數。如何看懂這個參數呢？我們要先知道stable diffusion模型和lora的區別，簡單講stable diffusion模型決定了可以生成圖的畫風和類型，lora決定了生成圖的其他細節：服裝、臉部特徵、動作等，也算是對模型的補充。

stable diffusion的圖片信息功能

通過上面的圖，我們可以看到右邊的各種描述，其中<lora:>這種形式的內容，就是這張圖用到了這些lora，prompt中的一些關於畫質、人物、動作之類的描述都是通用的，我們可以直接複製使用，也有人對()內的提示詞不太理解，其實每一個提示詞都有權重的，越靠前權重要高，如果想更高一點就可以加()加的括號越多權重也就越高。同理其他樣式的括號作用也是這樣的。右下角還提到了Model: chilloutmix-Ni，這是這張圖用的到基礎模型，如果我們模型和lora本地都有了就可以直接點下面的文生圖按鈕。（本地沒有可以去網上下載）

stable diffusion的文生圖功能

如果你的默認模型不是chilloutmix-Ni，可以在左上角切換模型，如果你的lora名字和提示詞不一樣，需要換成你本地的名字，需要注意大小寫和lora版本的問題，lora後面的數值:0.5是代表調用的權重，數值越高佔比越高，最高是2。當模型和lora都準備好了，我們就可以點擊右邊的生成來煉丹了。下面的Steps、Sampler、Seed等參數都已經設置好了，我們不需要動，如果後面生成的圖沒問題了，可以做適當的調整。

stable diffusion的文生圖功能

除了模型和lora要一致，還需要注意Negative prompt裏面有沒有用到嵌入式的描述，一般帶下劃線的就是直接調用的embeddings文件夾裏面的pt文件，這個我們也需要去網上下載下來放到對應的文件夾裏面，這裏可以補充一下每個類型的文件放的文件夾位置，如果是超過1G的文件，基本上就是sd模型了，下載了直接放到models下面的stable diffusion文件夾裏面，可以連圖片一起下載會顯示縮略圖方便查看。幾十幾百兆的文件一般都是lora，放到models下面的文件夾裏面，還有一些插件是放在extensions文件夾裏面的（比如常用的中文漢化、controlnet、posex-master、tagcomplete等等），只有幾十KB的文件就是文字型描述放在embeddings裏面。