随着深度学习技术的蓬勃发展，生成对抗网络（GANs）特别是Stable Diffusion（简称SD）在图像生成领域取得了令人瞩目的成果。本教程旨在为广大对SDAI文生图技术感兴趣的学习者提供一个入门级的指南，帮助大家快速上手并掌握这一前沿技术。

#01

/模型选择

AI绘画最重要的是需要清楚自己的创作需求，即自己希望出来的图片是什么风格、什么场景、什么人物等等。

那么我根据需求将模型分为五种类型：

• 官方模型：由Stable Diffusion团队官方出的大模型，也叫底模；

• 二次元模型：模型训练的数据以二次元的素材为主，对于二次元的场景和人物有着针对性的优化，出图效果好；

• 真实系模型：模型训练的数据以实际照片素材为主，对于真实感和人物细节的还原会比其他模型好非常多；

• 2.5D模型：多为混合模型，出来的效果图在二次元的基础上带有真实效果，类似于3D建模；

• 其他模型：其他一些垂直领域的模型，如平面设计、魔幻场景、建筑风格等等；

选择需要使用的模型（底模），这是对生成结果影响最大的因素，主要体现在画面风格上。

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#02

/写关键词

在中，关键词（或称为提示词）可以分为正向（Prompt）和反向（Negative prompt）两种，它们分别用于指导和限制模型生成图像的方向。

1、SD关键词基本规则：

A：关键词之间必须用英文状态下的逗号分割；

B：关键词是可以分行写的，特别是不同性质的关键词：

C：每个关键词的默认权重都是一样的为1，但越靠前的关键词，系统会自动分配更高一级的权重。所以我们在写关键词的时候，应当尽可能将需要突出的特征关键词放在前面位置；

D：关键词的数量并非越多越好。我们在SD中可以看到，关键词框后面有个75的数字，即表明系统默认为最多写75个单词，多出的关键词并不能对系统生成的结果起到明显的作用。

2、关键词中符号的用法：

A：在SD关键词中我们经常用（）、[]、<>来设置某个关键词在整体中的权重。

（ ）：将关键词放在小括号中，表示这个关键词的权重要提升10%即为1.1，小括号最多可以叠加三层((( ))),即表示这个关键词权重提升到1.331。当然更多的时候我们是只用一层小括号，然后在关键词后面加：和权重数字。比如（blue eyes：1.4）这样。

[ ] :将关键词放在中括号内，表示这个关键词的权重要降低10%即为0.9，中括号同样最多叠加三层[[[ ]]]表示这个关键词权重降低到0.729.

{ }：将关键词放在大括号中，也是表示这个关键词的权重会增加，但它的提升幅度要比小括号( )小。一层{ }只能提升5%。

B：< >尖括号的作用主要是在关键词中引入Lora。格式为<Lora名称：Lora文件的触发词：Lora权重>

C：_ 英文状态下的下划线。它通常用在两个关键词之间，表示这两个关键词是紧密联系的。比如 milk，cake两个关键词分开写SD系统会认为是表示牛奶、蛋糕两个品种，而 milk_cake表示牛奶蛋糕，一个品种。

3、控制关键词的生效时间：

在SD的关键词中，有时我们会需要控制某个关键词的生效时间，以控制该关键词特征在整体图片中的比例或权重，这时我们可以将此关键词放入中括号[ ]，加：生效时间段比例。比如：forest，tree，stone，bird，[flowers:0.8]

在第上面的框中填入提示词（Prompt），对想要生成的东西进行文字描述在第下面框中填入负面提示词（Negative prompt)，你不想要生成的东西进行文字描述。

#03

/参数调整

选择采样方法、采样次数、图片尺寸等参数。

1、采样方法：

•Sampler（采样器/采样方法） 选择使用哪种采样器。Euler a（Eular ancestral）可以以较少的步数产生很大的多样性，不同的步数可能有不同的结果。而非 ancestral 采样器都会产生基本相同的图像。DPM 相关的采样器通常具有不错的效果，但耗时也会相应增加。

◦Euler 是最简单、最快的

◦Euler a 更多样，不同步数可以生产出不同的图片。但是太高步数 (>30) 效果不会更好。

◦DDIM 收敛快，但效率相对较低，因为需要很多 step 才能获得好的结果，适合在重绘时候使用。

◦LMS 是 Euler 的衍生，它们使用一种相关但稍有不同的方法（平均过去的几个步骤以提高准确性）。大概 30 step 可以得到稳定结果

◦PLMS 是 Euler 的衍生，可以更好地处理神经网络结构中的奇异性。

◦DPM2 是一种神奇的方法，它旨在改进 DDIM，减少步骤以获得良好的结果。它需要每一步运行两次去噪，它的速度大约是 DDIM 的两倍，生图效果也非常好。但是如果你在进行调试提示词的实验，这个采样器可能会有点慢了。

◦UniPC 效果较好且速度非常快，对平面、卡通的表现较好，推荐使用。

2、迭代步数：

•Sampling Steps（迭代步数） Stable Diffusion 的工作方式是从以随机高斯噪声起步，向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多，可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减，取决于采样器。一般开到 20~30。

•不同采样步数与采样器之间的关系：

3、CFG：

•CFG Scale（提示词相关性） 图像与你的提示的匹配程度。增加这个值将导致图像更接近你的提示，但它也在一定程度上降低了图像质量。可以用更多的采样步骤来抵消。过高的 CFG Scale 体现为粗犷的线条和过锐化的图像。一般开到 7~11。CFG Scale 与采样器之间的关系：

4、批次：

•总批次数 每次生成图像的组数。一次运行生成图像的数量为“批次* 批次数量”。

•单批数量 同时生成多少个图像。增加这个值可以提高性能，但也需要更多的显存。大的 Batch Size 需要消耗巨量显存。若没有超过 12G 的显存，请保持为 1。

5、尺寸：

•尺寸 指定图像的长宽。出图尺寸太宽时，图中可能会出现多个主体。1024 之上的尺寸可能会出现不理想的结果，推荐使用小尺寸分辨率+高清修复（Hires fix)。

6、种子：

•种子 种子决定模型在生成图片时涉及的所有随机性，它初始化了 Diffusion 算法起点的初始值。理论上，在应用完全相同参数（如 Step、CFG、Seed、prompts）的情况下，生产的图片应当完全相同。

7、高清修复：

•高清修复

通过勾选 "Hires. fix" 来启用。默认情况下，文生图在高分辨率下会生成非常混沌的图像。如果使用高清修复，会型首先按照指定的尺寸生成一张图片，然后通过放大算法将图片分辨率扩大，以实现高清大图效果。最终尺寸为（原分辨率*缩放系数 Upscale by)。

•放大算法中，Latent 在许多情况下效果不错，但重绘幅度小于 0.5 后就不甚理想。ESRGAN_4x、SwinR 4x 对 0.5 以下的重绘幅度有较好支持。

•高分迭代步数 表示在进行这一步时计算的步数。

•重绘幅度，表现为最后生成图片对原始输入图像内容的变化程度。该值越高，放大后图像就比放大前图像差别越大。低，意味着修正原图，高 ， 就和原图就没有大的相关性了。一般来讲阈值是 0.7 左右，超过 0.7 和原图基本上无关，0.3 以下就是稍微改一些。

8、面部修复：

•面部修复 修复画面中人物的面部，但是非写实风格的人物开启面部修复可能导致面部崩坏。

9、生成：

•点击“生成”

往期回顾

BREAK AWAY

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面部&手部修复插件：After Detailer

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AI换脸插件：sd-webui-roop

换脸插件，只需要提供一张照片，就可以将一张脸替换到另一个人物上，这在娱乐和创作中非常受欢迎。

模型预设管理器：Model Preset Manager

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现代主题：Lobe Theme

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提示词自动补齐插件：Tag Complete

使用这个插件可以直接输入中文，调取对应的英文提示词。并且能够根据未写完的英文提示词提供补全选项，在键盘上按↓箭头选择，按 enter 键选中

提示词翻译插件：sd-webui-bilingual-localization

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