大家好，我是设计师阿威
2024年绘画圈最火的软件 ，那妥妥的就Stable Diffution
V4升级版无需安装，直接解压就能用（在此要感谢秋葉aaaki大佬的分享！）
比之前版本的更加智能、高效和易操作。V4加强版小白也能轻易上手！
「 无套路！文末提供下载方式 」
1.软件背景信息
▍Stable Diffusion 是什么？
Stable Diffusion（简称SD）是一种生成式人工智能，于2022年发布，主要用于根据文本描述生成详细图像，也可用于其他任务，如图像的修补、扩展和通过文本提示指导图像到图像的转换。除图像外，您还可以使用该模型创建视频和动画。
这是AI绘画第一次能在可以在消费级显卡上运行，任何人都可以下载模型并生成自己的图像。另外，SD高质量的成图以及强大的自由度（自定义、个性化）受到诸多网友的追捧。Stable
Diffusion XL 1.0 (SDXL 1.0) 是Stable Diffusion的一个更为高级和优化的版本，它在模型规模、图像质量、语言理解和模型架构等方面都有显著的改进。
▍Stable Diffusion 能做什么？
首先，大家在入坑SD前，务必要清楚现阶段的SD到底能做什么？能否满足自己的需求？
Stable Diffusion 功能包括文本转图像、图像转图像、图形插图、图像编辑和视频创作。
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文本转图像生成： 最常见和最基础的功能。Stable Diffusion 会根据文本提示生成图像。
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图像转图像生成 使用输入图像和文本提示，您可以根据输入图像创建新图像。典型的案例是使用草图和合适的提示。
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创作图形、插图和徽标 使用一系列提示，可以创建各种风格的插图、图形和徽标。
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图像编辑和修正 可以使用 Stable Diffusion 来编辑和修正照片。例如，可以修复旧照片、移除图片中的对象、更改主体特征以及向图片添加新元素。
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视频创作使用 GitHub 中的 Deforum 等功能，可以借助 Stable Diffusion 创作短视频片段和动画。另一种应用是为电影添加不同的风格。 还可以通过营造运动印象（例如流水）来为照片制作动画。
2.安装和部署Stable Diffusion
介绍如何安装和部署Stable Diffusion。我使用的是秋葉aaaki的整合包，文章末尾提供180G整合包～
电脑系统：Windows10及以上/macOS Monterey (12.5)。
显卡：RTX3060及以上。
显存：8G及以上。
内存：16G及以上。
磁盘空间：500 SSD及以上
▍操作步骤
步骤一：右键解压Stable Diffusion安装包。
步骤二：双击Stable Diffusion安装包进入文件夹中，解压sd-webui-aki-v4.2。
步骤三：双击启动器运行依赖-dotnet-6.0.11，安装所需依赖。
步骤四：双击sd-webui-aki-v4.xx进入该文件夹中，下拉找到A启动器并启动。
注：第一次启动，需要一些时间部署Python和Git环境，请耐心等待，后面启动就很快了。若未弹出WebUI界面，请将复制链接：http://127.0.0.1:7860 到浏览器中即可。
若弹出Stable Diffusion WebUI界面，则表示启动成功。
3.Stable Diffusion教程与模型
Stable Diffusion WebUI 介绍
1. 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。
2. 里面的参数非常多，第一次看到定会眼花缭乱，我对此进行了一次归类分组，这些参数主要分为两类：
一是为了告诉AI，用户的需求是什么，进而完成作图任务，称为基础参数。如提示词框、模型选择，迭代步数，采样器，图片尺寸等。
二是为了高效率地完成这个任务而存在的参数，称为额外参数，是非必要的参数。如垃圾桶，一键清除提示词、文件夹、打包下载、预设样式等。
那么，现在我们在看到某个参数时就知道它大致的作用是什么了。
Stable Diffusion 布局/参数介绍
接下来我将依次介绍Stable Diffusion文生图功能中的参数，指导用户快速了解和使用这些参数，以便更好地出图。
注：1. 这里的参数介绍只起到指导性作用，若想进一步了解各个参数的细节和原理，请阅读后续的文章。2. 由于这是整合包相比较原生的Stable Diffusion安装包，功能较多，且已经汉化了。
模型选择区
1. Stable Diffusion模型：下拉选择大模型，默认anyting-V5模型。请根据自身需求选择不同类型的模型，如现实主义风格的模型；动漫，二次元风格的模型。
2. 外挂VAE模型：下拉选择VAE模型，默认无。是可选操作，可以选择不同效果的VAE模型，对成图细节或颜色进行修复，同时选择VAE也可以起到节省电脑算力的作用。
3. CLIP终止层数（Clip Skip）：滑动确认或输入层数，层数范围为1~12层，默认层数为2。1层，成图更加精确；2层，成图更加平衡，即AI遵循提示词，也有一定自己的创意；3-12层，成图更加有创意。这里推荐2层。若你希望AI更加有自己的创意，还是请调节提示词引导系数（CFG Scale）参数，效果会更好。
注：选择模型时，需要提前下载模型并存储到对应的路径中。模型下载可前往：huggingface网站或Civital网站。Stable Diffusion模型存储位置是：
标签：Diffusion,AI,模型,图像,2024,提示,参数,Stable From： https://blog.csdn.net/A13531922961/article/details/139856433*\models\Stable-diffusion。VAE模型存储位置是：*\models\VAE。存储完后，点击“