先来一张Q版图让大家看看效果

今天给大家介绍stable diffusion webui的界面。

如果还没安装的请看上一篇24年最新的Stable Diffusion整合包安装

界面布局

Stable Diffusion WebUI界面主要分为三个区域：模型选择区、功能选择区、参数配置区。

模型选择区：

模型分类：写实类、2.5D类、二次元类等，根据自己的需要进行下载。秋叶大佬的整合包默认放了一个二次元模型

想找合适的模型可以上civitai,需要科学上网。

或者使用国内的网站，liblib

下载时记得区分CHECKPOINT和LORA，CHECKPOINT是使用的基础模型，LORA是在基础模型上做了微调的模型。

vae模型：（Variational Auto-Encoder）

一般选择自动，SD1.*模型和SDXL模型的VAE不同，需要下载区分

用来压缩图片到一个更小的空间维度，图片通常包含大量的冗余信息，因此我们可以训练一个VAE，使其可以将图片映射到一个较小的隐式表征，并将这个较小的隐式表征映射到原始图片。这部分的原理我们会后续起一篇文章进行介绍。

功能选择区：

文生图：根据文本提示生成图像

图生图：图像生成图像；功能很强大，后续文章会做详细介绍。

后期处理：图片处理；功能很强大，后续文章会做详细介绍。

PNG信息：这是一个快速获取图片生成参数的便捷功能。如果图像是在SD里生成的，您可以使用“发送到”按钮将参数快速复制到各个页面。

模型融合：您最多可以组合 3 个模型来创建新模型。它通常用于混合两个或多个模型的风格。但是，不能保证合并结果。它有时会产生不需要的伪影。

训练：训练页面用于训练模型。它目前支持textual inversion(embedding) 和hypernetwork。

设置：设置里面的具体选项就不详细讲了，大家在后续使用中自行探索

更改任何设置后，记得单击“保存设置”后再重载界面。

扩展：安装扩展插件，后期文章我们会详细讲。

参数配置区：

1. 选择模型

第一部分有详细介绍

2. 正反提示词

描述您想在图像中看到的内容。

正向提示词：指定你想看到的内容

反向提示词：制定你不想看到的内容

3. 采样方式

去噪过程中的算法，不同的采样方式影响了图片生成的效果和速度

4. 迭代步数

去噪过程中的采样步骤数。越多越好，但时间也会越长。太大后边图片也不会有太大变化。

5. 生成图片尺寸

设置输出图片的尺寸，当然设置越大，生成越慢。

6. 批次、数量

一次生成多少批次，每批次生成多少张图片。

7. CFG比例

提示词引导系数，用来控制模型遵守您的提示词的程度。

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