前言：

本文是Stable Diffusion进阶教程，手把手教你使用插件为LoRA模型添加高质量缩略图。包含风格化模板库、批量生成技巧和行业标准规范，解决"预览不直观"、“风格不统一”、"制作效率低"三大痛点，让你的模型库更专业。

LORA缩略图和管理(Civitai Helper)

强大的LORA管理插件，可以自动下载缩略图和更新版本

自动下载缩略图

没有缩略图

LORA越来越多，自己手动弄缩略图太麻烦了，不然就一片灰？

试试这个插件，可以自动下载，简单易用

Civitai Helper插件设置页

下载地址

C站地址： Civitai | Share your models

这份完整版的SD、comfyui模型整合包已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

LORA按需分类

想做到LORA这样一目了然，分类明确吗？

其实很简单

虽然方法简单，貌似说的人很少很少

进到存放lora的文件夹

然后在此目录下，建立你想要分类的文件夹，把相应的lora拖进去就行了

是不是很简单？

大模型按需分类

和lora分类的方法类似

进到model的目录

如下

然后建立自己想分类的目录，例如我建立一个动漫的文件夹

把相应的模型丢进去

然后刷新UI，模型选择界面就可以看到这个了

切换模型的VAE

随着我们的模型越来越多，我们会发现模型需要配套的VAE是不一样的，有时候切来切去会很麻烦，这时候我们可以利用SD原有的功能来实现快速切换VAE

快速切换VAE

先进入到设置页面，选择用户界面

找到快捷设置列表

在sd_model_checkpoint后面输入,sd_vae

变成sd_model_checkpoint,sd_vae，保存设置并重启UI即可

高级预设模版Preset Manager

SD有自带的预设模版，可以一键保存我们的关键词

但是局限性很强，步数，种子，绘图方式，高清修复都不能保存，用Preset Manager可以保存我们大多数参数

也可以快速切换预存设置，很是方便

下载地址

GitHub - Gerschel/sd_web_ui_preset_utils: Preset Manager moved private

显存神器Tiled VAE

显存小但是想要大尺寸怎么办？这时候我们可以试试这个工具Tiled VAE

如果原先只能512x768，用了翻倍，高清修复highres.fix同样有效，1.5倍能提升到2倍，相当给力

原理是将大图分成一片一片的区域，分开生成再合并

插件界面

官方中文文档：multidiffusion-upscaler-for-automatic1111/README_CN.md at main · pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 · GitHub

下载地址

GitHub - pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111: Tiled Diffusion and VAE optimize, licensed under CC BY-NC-SA 4.0

图片反推文字及打标(TAGGER）

可以导入图片让AI反推文字，功能和准确性都比SD自带的强不少，达到模仿和学习的目的，更多时候是训练LORA的时候用于批量打标签。

用完记得卸载模型，不然很占显存

下载地址

GitHub - toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger: Labeling extension for Automatic1111’s Web UI

抠图插件（有些麻烦）

• 1，需要安装SD插件，
• 下载地址https://pan.baidu.com/s/17s_RVoZ4ec_BWIXwjUPnDQ?pwd=ktwu
• 2，需要安装CUBA支持
• 3，需要下载TensorRT，教程https://blog.csdn.net/Yang_4881002/article/details/124292512，下载https://pan.baidu.com/s/1YAjFZyNRPoE8J35n3pFJng?pwd=2jak

安装后可以找到后期处理这个选项

选择remove background，然后选择u2netp算法

抠图成功

图片放大神器Tiled VAE

依然还是Tiled VAE，在图生图界面中可以直接把图放大，补充细节，超级给力

示例：从1024 * 800 放大到 4096 * 3200 ，使用默认参数

• 参数:

• • 降噪 = 0.4，步数 = 20，采样器 = Euler a，放大器 = RealESRGAN++，负面提示语=EasyNegative,
  • 模型：Gf-style2 (4GB 版本), 提示词相关性(CFG Scale) = 14, Clip 跳过层(Clip Skip) = 2
  • 方法(Method) = MultiDiffusion, 分块批处理规模(tile batch size) = 8, 分块高度(tile size height) = 96, 分块宽度(tile size width) = 96, 分块重叠(overlap) = 32
  • 全局提示语 = masterpiece, best quality, highres, extremely detailed 8k wallpaper, very clear, 全局负面提示语 = EasyNegative.

原图：

1024x800分辨率

4X放大4096 * 3200

下载地址

GitHub - pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111: Tiled Diffusion and VAE optimize, licensed under CC BY-NC-SA 4.0

1.stable diffusion安装包

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。

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

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。

4.stable diffusion提示词

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。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。
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