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Stable diffusion介绍： "Stable Diffusion是一款创新的AI工具，将原始文本转化为精美图像。用户可调整图像的细节、风格、明暗等参数，创建个性化的高质量图像。这款高效的绘图工具便利了建筑、设计和插画等行业的专业人士，满足了他们的图像生成需求。"
介绍的再多不如一组图片展示来的更直观，更有冲击~
Stable Diffusion出图展示：
从上面这几组图片可以看出Stable Diffusion在生成人物画像上、产品图上、以及风景照上的表现都非常不错，其实自己想要生成以上的这些画作并困难
以下是Stable Diffusion的入门基础教程，结尾还有全套的体系课程介绍~Interface and basic Settings of SD 图生图界面 建筑出图适合图生图模式，找到想要的意向图 在图生图的模式中，重设幅度的数值会占些比重，重绘幅度越接近0，与意向图更接近；重绘幅度越大，相似度就越小。 批次和数量的越大，图像生成的速度越减缓，因此对显卡的性能要求也提高；通常情况下，选1,可以进行多次调试操作；填数越多，速度越慢，也容易造成内存溢出等故障。若图像生成速度过慢，可考虑暂停并重新调整生成数量。 注：在一种模式（比如：文生图）正在出图的时候，无法选择另一种模式（比如：图生图），两种出图模式无法同时进行。 保存根目录：[......\outputs\img2-imgimages] Model classification and characteristics of SD 下载的模型放在根目录的这个文件夹下【......\sd-webui-aki-v4\models\Stable-diffusion】,会发现有很多不同种类的模型,我们一般常使用的有:vae,ckpt,safesentor,lora, embedding, 等模型类别。 又称为大模型、主模型，全称是CheckPoint(检查点)。早期的文件后缀名称为ckpt,如今一般为safesentors。体积一般在几个G左右。CKPT模型决定了创作的基础方向。比如我们要进行建筑方向的创作，那么需要采用CKPT模型来加载建筑方向，而非使用人物CKPT模型等等。 lora模型其实是一种主模型的微调模型，专攻某一特点或者某一风格。文件后缀名为safesentors，体积一般在几十到几百兆不等。与 CKPT模型一次绘画只能加载一个不同，可以同时加载多个lora模型。也可以简单的将其理解为lora模型就像主模型的风格滤镜。它的加载方式就像是游戏中的MOD补丁。 注：safesentor与ckpt其实是同一种文件，也可以软件中相互转换，但相对来说safesentor安全一些，ckpt偶尔会发生乱码病毒的情况，如果可以尽量选择下载safesentor。 相当于是一个提示词打包的功能，也可以生成特定的动作或者特征，体现某种画风，一般只有几十kb。比如我们要画一个室内效果图，但是固定一个室内往往需要几十条或者上百条的提示词：Minimalism,bright,4K,hyperquality,blacksofa,window,Sunshine,global illuminations,best quality,masterpiece,interior design,等等一大堆指向性明确的词汇。 这个时候就需要把这些词汇进行一个整合做成了一个embedding文件，只需要一个提示词，直接进行创作。常见格式为：pt,png,webp图片。 注：Embedding和lora模型的区别： Embedding：只有几kb或者几十kb，对效果对画风指定一般，但是有制作三视图的功能，有多视图的展现。 Lora：是控制模型达到效果，对效果对画风指定较强，尤其在还原真实风格时，细节精度方面来说还是要选择lora模型。 功能都是给模型加一层“滤镜”，可称为“小模型”。两种模型的加载方式相同，点击生成下面show extra networks按钮，到选项卡选择嵌入/lora模型等类别。 相当于给模型增加一些滤镜，或者局部上的小细节，当然一般下载的大模型里都会自带VAE，所以不需要再加载了。 不要通过尾缀来确定模型类型！ https://spell.novelai.dev/ 查询模型的信息。 Model selection and prompt words
大模型最好要选择与之适配的模型，如何找到相适配的大模型呢？ 步骤：1.找到作者公布的模型信息，位置如下：（模型名字）（chilloutmix)。 2.去c站打开everything模式,model type选checkpoint模式, 3.把复制的模型名字（chilloutmix）放在搜索框里进行搜索,找到进行下载。 【但如果作者未发布模型信息（模型名字）,可以找评论里面有用过此大模型的作者,看看能否有大模型的文件。】 1. 功能：正向提示词与反向提示词。 2. 分类思路： 画质、背景、场景、画风、光效、季节、天气、色调、风格、大师作品等 3. 格式： · 内容：两种提示词必填，以防出现低质或者多余画面。可以使用单词或者词组或者短句。但是短句尽量不要使用：数字+色彩+事物的描述。比如：提示词为“a black sofa”，AI会理解为：“black，sofa”，如图： · 分隔：不同的关键词之间，用逗号分隔，空格或者换行无影响。
· 位置：在提示词当中越排在前面权重越高，所以主体应该放在前面。 · 词性：对画面也是有影响的，主要要考虑的是动词，也就是事物和事物之间的位置和状态；如果对画面不满意，可以继续修改动词。 4. 数值： · 数值：为0.1-100，默认状态是1，小于1是减弱，大于1是加强。Lora模型的话，尽量控制在1以内。 · 加权重:使用一层()可以增加1.1倍,用一层【】可以减弱1.1倍,也就是两层1.1*1.1=1.21,第三层1.331倍,第四层是1.461倍,例如：((masterpiece)),((Minimalism)),(best quality),【low quality】。 · 渐变方式：(关键词1:数字),()是weibu的版本，写法(A：1.3)=1.3倍权重的A。 · 混合: 可以使用And联系或者使用数字来进行权重:例如1masterpiece AND 2 Minimalism AND 1 best quality。 5. 也可以使用已有的提示词 · 根据作者提供的模型信息里的提示词。 · 网站解析：把用stable diffusion生成的AI图片放入网站：https://spell.novelai.dev/ 可以生成提示词： 6. 询问chatgpt 复制相似类型的风格类型，让AI进行英语描述，再复制粘贴；也可以询问AI建筑大师的名字，描述风格提示词，也容易生成类似风格的效果图。
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