🎈 界面参数
- 在使用
Stable Diffusion开源AI绘画之前，需要了解一下绘画的界面和一些参数的意义 - 目前 AI 绘画对中文提示词的效果不好，尽量使用英文提示词
- 最主要一些参数如下：
- Prompt：正向提示词，也就是
tag，提示词越多，AI绘图结果会更加精准 - Negative prompt：反向提示词，也就是反向
tag - Width / Height：要生成的图片尺寸。尺寸越大，越耗性能，耗时越久。
- CFG scale：
AI对描述参数Prompt的倾向程度。值越小生成的图片越偏离你的描述，但越符合逻辑；值越大则生成的图片越符合你的描述，但可能不符合逻辑。 - Sampling method：采样方法。有很多种，但只是采样算法上有差别，没有好坏之分，选用适合的即可。
- Sampling steps：采样步长。太小的话采样的随机性会很高，太大的话采样的效率会很低，拒绝概率高
- Seed：随机数种子。生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可。
🎈 采样器
- Euler a：是个插画，
tag利用率仅次于DPM2和DPM2 a，环境光效菜，构图有时奇葩 - Euler：柔和，也适合插画，环境细节与渲染好，背景模糊较深
- Heun：单次出土平均质量比
Euler和Euler a高，但速度最慢，高step表现好 - DDIM：适合宽画，速度偏低，高
step表现较好，负面tag不够时发挥随意，环境光线与水汽效果好，写实不佳 - DPM2：该采样方式对
tag的利用率最高，几乎占用80%以上 - DPM2 a：几乎与
DPM2相同，只是在人物的时候可能有特写 - PLMS：单次出图质量仅次于
Heun - LMS：质感
OA，饱和度与对比度偏低，更倾向于动画风格 - LMS Karras：会大改成优化的风格，写实不佳
- DPM fast：此为上界开发者所遗留的测试工具，不适合魔术师使用
🎈 文生图（txt2img）
- 文生图（text2img）：根据提示词
Prompt的描述生成相应的图片 - 选择
绘画模型（Stable Diffusion checkpoint）►文生图（txt2img）►填写正向提示词（Prompt）►填写反向提示词（Negative prompt）►选择采样器（一般选择DPM++ 2M Karras）►设置采样步骤（一般设置30）►设置长宽（Width / Height，推荐 1024 * 1536）►点击生成（Generate） - 根据上面的步骤，即可通过文字生成图片了，一般我们只要编写
Prompt即可，Negative prompt一般都是固定的，限制一下水印，低质量以及其他可能出现的逻辑错误即可
🎈 图生图（img2img）
- 图生图（img2img）：将一张图片根据提示词
Prompt描述的特点生成另一张新的图片 - 选择
绘画模型（Stable Diffusion checkpoint）►图生图（img2img）►填写正向提示词（Prompt）►填写反向提示词（Negative prompt）►选择采样器（一般选择DPM++ 2M Karras）►设置采样步骤（一般设置30）►设置长宽（Width / Height，推荐 1024 * 1536）►点击生成（Generate） - 将上传一张图片到图生图中，进行测试一下，这里使用的是刚刚文生图的照片，根据上面的步骤，点击生成，看看效果
- 可以看出：
AI图生图，其实就是根据你上传的图片和你的Prompt生成一张跟上传差不多的照片
🎈 模型下载
- 模型网站推荐：https://civitai.com/
- 左上角的下拉框可以用来选择模型，其中
v1-5-pruned-emaonly.safetensors是默认模型 - 默认的模型画出来的图片比较丑，所以我们需要下载更好更适合的模型来绘画
- 每个模型侧重绘画的风格不一样，有些适合画人，有些适合画动漫，有些适合画风景，根据自己的需求选择适合自己的绘画风格模型进行下载
- 下载好模型，将模型文件放入到
models/Stable-diffusion文件夹下，重载UI，即可看到
