Stable Diffusion漢化版是Disco Diffusion人工智能繪畫(huà)工具，在當(dāng)前可謂是極為流行。在這個(gè)充滿(mǎn)創(chuàng)意和想象力的時(shí)代，它為藝術(shù)創(chuàng)作帶來(lái)了全新的可能性。這款工具能夠通過(guò)文字描述生成圖紙，讓人們僅用文字就能勾勒出心中的畫(huà)面，然后轉(zhuǎn)化為精美的圖像作品。這一過(guò)程充滿(mǎn)了神奇與驚喜，仿佛是在施展一種魔法，將文字的力量轉(zhuǎn)化為視覺(jué)的盛宴。

【軟件亮點(diǎn)】

　　由CompVis、Stability AI和LAION共同開(kāi)發(fā)的一個(gè)文本轉(zhuǎn)圖像模型，通過(guò)LAION-5B子集大量的512x512圖文模型進(jìn)行訓(xùn)練。

　　只要輸入一段簡(jiǎn)單的文本，它就可以快速將其轉(zhuǎn)換為圖像，也可以導(dǎo)入圖像或者視頻，配合文本對(duì)其進(jìn)行處理。

　　代碼開(kāi)源了，已經(jīng)在Hugging Face上線，無(wú)需擁有強(qiáng)大的硬件，也沒(méi)有復(fù)雜的本地安裝，只需輸入你想要的文字內(nèi)容（僅支持英文），就可以在線一鍵生成AI圖像。

【新手教程】

　　SD 的安裝我們就不要整的很復(fù)雜了，直接用大佬制作的一鍵安裝/啟動(dòng)包就行，我們把時(shí)間用在刀刃上。

　　注意：下載的文件一定要放在空間比較大的盤(pán)里。

　　來(lái)看下具體操作：

　　1. 安裝一下這個(gè)“啟動(dòng)器運(yùn)行依賴(lài)”。

　　2. 然后把這兩個(gè)文件復(fù)制一下，我們需要粘貼到“webui：文件夾中

　　3. 粘貼替換目標(biāo)中的文件。粘貼的位置看我的文件夾路徑。

　　4. 這里我重新走一遍打開(kāi)流程，以防大家退出去了不知道從哪里進(jìn)。我們打開(kāi)下載的文件夾，然后進(jìn)入到“novelai-webui”文件夾

　　5. 打開(kāi)“novelai-webui-aki-v3”文件夾。

　　6. 然后下拉下拉…找到這個(gè)啟動(dòng)器，雙擊就完事了，這個(gè)就是我們剛剛粘貼替換的文件。

　　7. 然后就打開(kāi)啦，一鍵啟動(dòng)就好了。

【基礎(chǔ)操作】

　　1. 大模型的切換

　　首先是這個(gè)界面左上角，在這里可以切換你所安裝的模型。

　　這里我先推薦一下我常用的模型網(wǎng)站：C 站

　　然后我們?cè)?C 站上下載一些模型：

　　接下來(lái)就是安裝了，很簡(jiǎn)單，把下載的模型放到這個(gè)路徑文件夾中。然后刷新 web UI 界面（就是 SD 操作界面）

　　2. 模型的 VAE（Sd 的 VAE)

　　VAE 的全稱(chēng)是 Variational Auto-Encoder，翻譯過(guò)來(lái)是變分自動(dòng)編碼器，本質(zhì)上是一種訓(xùn)練模型，Stable Diffusion 里的 VAE 主要是模型作者將訓(xùn)練好的模型“解壓”的解碼工具。

　　這里可以切換 VAE。一般情況下我們就選擇第一個(gè)自動(dòng)就行了。

　　在 C 站下載模型，在下載頁(yè)面會(huì)有文件顯示，如圖。

　　VAE 的安裝路徑看我這里，把下載的文件復(fù)制粘貼，然后把 web UI 界面刷新一下（就是 SD 操作界面）

　　3. 功能選項(xiàng)

　　這里我挑選幾個(gè)重要的功能講解下。

　　文生圖，這里與 Midjourney 不同的是，SD 有一個(gè)反向關(guān)鍵詞（意思是不要圖片出現(xiàn)什么），文生圖的關(guān)鍵詞格式與 Midjourney 基本一致。

　　下面這塊參數(shù)就是設(shè)置圖片的一些基本參數(shù)，分辨率、尺寸等等，具體參數(shù)見(jiàn)下文。

　　圖生圖，這個(gè)也很好理解，放參考圖然后輸入提示詞，與其他 AI 繪畫(huà)軟件一致。

　　圖片信息，意思是你用 SD 畫(huà)的圖，放在這里來(lái)，右邊會(huì)顯示這個(gè)圖片的一些參數(shù)，包括關(guān)鍵詞。

　　然后你可以選擇右下角的一些功能，比如“文生圖”。

　　模型合并，這個(gè)功能很厲害，后面我出一篇關(guān)于這個(gè)功能的教學(xué)，大致就是把多個(gè)模型混合起來(lái)。

　　訓(xùn)練，這個(gè)就是訓(xùn)練自己的模型，新手用的比較少，后面可用作工作流的部署。（這個(gè)才是我推薦的核心哦）