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一、基础概念

1. 什么是 Stable Diffusion？

• 一种基于深度学习的 文本到图像生成模型，能够根据文字描述（Prompt）生成对应图像。
• 开源免费，支持本地部署或在线使用，对硬件要求中等（建议NVIDIA显卡，显存≥4GB）。

2. 核心原理

• 扩散模型（Diffusion Model）：通过逐步添加噪声破坏图像，再反向去噪生成新图像。
• 潜在空间（Latent Space）：在高维压缩空间中生成图像，降低计算成本。

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二、环境配置

1. 本地部署（推荐）

步骤1：安装依赖

• Python 3.10+：确保环境变量已配置。
• Git：用于克隆代码仓库。
• CUDA 驱动（NVIDIA显卡必需）：建议版本 ≥11.3。

步骤2：安装 Stable Diffusion WebU

推荐使用 AUTOMATIC1111 的 WebUI（可视化界面友好）：

• GitHub – AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI

步骤3：下载模型

• 主流模型：Stable Diffusion 1.5，SDXL，PONY，SDIL等。
• 下载地址：
  • Hugging Face
  • Civitai（社区模型）
• 将模型文件（.ckpt 或 .safetensors）放入 models/Stable-diffusion 目录。

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三、基础使用

1. 生成第一张图像

1. 启动 WebUI：运行 webui.sh 或 webui-user.bat，浏览器打开 http://localhost:7860。
2. 输入提示词（Prompt）：

• 正向提示词：描述想要的内容，例如 a cute cat, realistic, 4k, detailed fur。
• 反向提示词（Negative Prompt）：排除不想要的元素，例如 blurry, low quality。

1. 调整参数：

• 采样器（Sampler）：推荐 Euler a 或 DPM++ 2M Karras（速度快且质量高）。
• 迭代步数（Steps）：20~30步（步数越高细节越多，但耗时增加）。
• 图像尺寸：512×512 或 768×768（显存不足时需降低分辨率）。

1. 点击 Generate 生成图像。

2. 常用参数解析

参数	说明
CFG Scale	控制生成结果与提示词的贴合度（7~12效果较佳）
Seed	随机种子，固定种子可复现相同结果
Batch Count	一次性生成多张图像

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四、进阶技巧

1. 提升图像质量

• 使用高质量模型：如 Realistic Vision、DreamShaper。
• 添加风格关键词：例如 cinematic lighting, unreal engine 5, trending on artstation。
• LoRA/LyCORIS 模型：微调特定风格或角色（需下载后放入 models/Lora 目录）。

2. 图像修复与扩展

• Inpainting：涂抹局部区域重新生成。
• Outpainting：扩展画布边缘（需安装插件如 sd-webui-infinite-image-browsing）。

3. 使用 ControlNet

• 精准控制构图：通过边缘检测、深度图或姿势图约束生成结果。
• 安装方法：

1. 在 WebUI 的 Extensions 标签页安装 ControlNet 插件。
2. 下载 ControlNet 预处理器模型至 models/ControlNet。

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五、资源推荐

1. 学习资料

• 官方文档：Stable Diffusion GitHub
• 提示词工具：PromptHero（搜索优质提示词）
• 在线生成：Stable Diffusion Online（免安装）

2. 社区支持

• Discord：加入官方或第三方社群（如 Stable Diffusion Official）。
• Reddit：订阅 r/StableDiffusion 获取最新动态。

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六、常见问题

Q1：显存不足怎么办？

• 降低图像分辨率或使用 --medvram 参数启动 WebUI。
• 启用 xformers 加速（安装命令：pip install xformers）。

Q2：生成的图像不理想？

• 优化提示词（参考 Danbooru Tags 细化描述）。
• 调整 CFG Scale 或更换采样器。

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