AI奇点网工具使用教程丨Stable Diffusion 使用教程系列

本文是一篇关于如何使用 Stable Diffusion 绘画的教程，包括软件介绍和案例。

这篇文章就是完完全的帮助小白去了解 AI 绘画的一篇入门级教程，网络上关于 SD的教程实在是零散的，梳理成系列的网站非常少，AI奇点网的小青蛙就帮大家梳理一下 SD 的教学系列，帮助完全 0 基础的小可爱也可以使用AI进行创作，即使没有代码能里和手绘技术也能成为创作大师。现在将所有的教程汇集整合成一个系列免费送给大家。

小编吐槽一下AI给作为设计师的群体带来不小的冲击，2022年不断有消息传来大厂的设计岗在裁员，当时呱呱也十分的焦虑，自己又弱又菜鸡。不过在接触到 ChatGPT 和 AI 绘画的时候，就想到要去学习使用。现在来看一个答题的学习步骤。

第一是要去了解它背后的原理，或者说它大概能做什么了解之后就相对没有那么焦虑了，第二是打不过就加入，让 AI 成为你的一个工具， 同时，即使通过 AI 可以抹平大家技法上的差距，但是审美上的差距是无法用 AI 抹平的，而这个可能会变成大家能力差距的重要来源。

了解SD — stable diffusion 是什么

Stable diffusion是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。2022年8月由德国CompVis协同Stability AI和Runway发表论文，并推出相关程序。

同年，AUTOMATIC1111开发了图形化界面：「Stable Diffusion WebUI」，这是能用AI技术生成图片的开源软件，只要给定一组描述文本，AI就会开始绘图(准确的说是「算图」或「生图」)；亦能模仿现有的图片，生成另一张图片。甚至给它一部分涂黑的图片，AI也能按照你的意愿将图片填上适当的内容。除此之外还支持自行训练模型加强生图效果。

Stable Diffusion的原理可以分为以下几个步骤： 

• Stable Diffusion使用一个新颖的文本编码器（OpenCLIP），由LAION开发并得到Stability AI的支持，将文本输入转换为一个向量表示。这个向量表示可以捕捉文本的语义信息，并与图像空间对齐。
• Stable Diffusion使用一个扩散模型（Diffusion Model），将一个随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，可以从训练数据中学习出一个概率分布，并从中采样出新的数据。
• 在扩散过程中，stable diffusion利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布。这样，stable diffusion可以根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。
• 最后，Stable Diffusion使用一个超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。超分辨率放大器也是一个扩散模型，可以从低分辨率图像中恢复出细节信息，并增强图像质量。

Stable Diffusion WebUI支持多系统又有很好的扩充性，便成为最多人使用的图形化程序。其图形界面是通过网页访问的，上手无难度，还有社群制作的界面中文化扩充功能。

与其他云端AI绘图软件Midjoruney、NovelAI、DALL-E相比，Stable Diffusion WebUI最大优点是可以免费在自己的电脑或服务器跑，且只要遵照 Creative ML OpenRAIL-M授权条款的话，几无使用限制。因其开放原代码的特性，任何人都可以贡献代码，参与改进项目。

一开始Stable Diffusion WebUI支持的是x86架构，配备独立显卡的Linux和Windows电脑。不过AI绘图热门到让Apple公司亲自下场优化，于是macOS也可以跑Stable Diffusion WebUI了。只是用笔电跑的要小心，AI绘图会占用大量GPU资源，小心散热。

至2023年，Stable Diffusion WebUI已支持Linux/Windows/MacOS系统，以及Nvidia/AMD/Apple Silicon M的GPU。

通俗来说Stable Diffusion 是一种基于扩散过程的图像生成模型，可以生成高质量、高分辨率的图像。它通过模拟扩散过程，将噪声图像逐渐转化为目标图像。这种模型具有较强的稳定性和可控性，可以生成具有多样化效果和良好视觉效果的图像。

Stable Diffusion的特点

• 高度灵活：Stable Diffusion模型能够用于生成各种类型的图像，如人脸、物体等，为开发者提供了广泛的应用场景。
• 高质量图像生成：Stable Diffusion模型经过大量高质量图像训练，生成的图像具有较高的逼真度和细节表现力。
• 开源模型：现在已经有了预训练模型的支持，开发者可以在本地机器上进行二次开发和调整，这降低了学习和使用的门槛。

Stable Diffusion的优势

Stable Diffusion的优势在于其高质量的图像生成和灵活性，能够应用于多种场景。该模型可以生成高质量的图像，逼真度和细节表现力较好，能够更好地满足实际需求。同时，开源模型的支持使得开发者可以在本地进行开发和调整，减少了学习和使用的难度。

Stable Diffusion的局限性

Stable Diffusion模型的处理速度较慢，且在处理高分辨率图像时占用的内存较大。这主要是因为扩散模型在像素空间中运行，导致处理时间缓慢且内存消耗较大。因此，在处理高分辨率图像时可能会遇到时间和内存消耗的挑战。

现在也有很多的解决办法，B站的秋叶大佬已经将 SD 的开源模型整理好成为一个下载下来就能用的小白工具，也可是部署在云端，依靠云服务器的算力来使用 SD。

应用场景举例

虚拟角色设计：根据文本描述，Stable Diffusion可以生成具体的角色面孔，辅助设计师进行创作。

商品建模：通过输入商品描述，模型可以生成相应的商品图像，方便电商平台展示。

艺术创作：艺术家可以将自己的构思用文字表述，借助Stable Diffusion将想法转化为具体的图像作品。

SD 的应用场景不仅限于这三个领域，现在大家可以想到的领域基本都可以实现。呱呱在油管上看到有建筑，动漫，园林等等。利用 SD 结合其他软件，多人的工作流程，现在甚至可以缩减到1人。随着技术的不断突破和改进，我们一起努力跟进未来。

这一小节已经基本的了解 SD 是什么，能做什么，有什么优缺点，还有超级详细的大纲。下一小节我们去了解一下各种安装方式。（有些素材源自于网络）

【下一节】Stable Diffusion 的安装方式详解>>>