关于Stable Diffusion模型应用讲解

分享玩AI绘画Stable Diffusion工具

在之前的篇章中，我们已经了解到了Stable Diffustion可以使用在线平台生成图片，但是提供的平台要么是收费，要么是模型受限，又或者生成效果不理想，总之受限瓶颈大，出于考虑到因为没有生成数量的限制，不用花钱，生成时间快，不用排队，自由度高，插件丰富，功能众多，可以调试和个性化的地方也更多，就决定将AI绘画工具部署到本地，这样我们就可以随意生成。.

Stable Diffusion也提供开源的Stable Diffusion WebUI，供用户自行部署使用。

在Windows部署Stable Diffusion

在Linux部署Stable Diffusion

在前面的几个篇章中，也分享了本地系统下如何进行安装。

具体内容可查看:

分享玩AI绘画Stable Diffusion工具

安装完Stable Diffusion后，我们就可以愉快的玩耍了。

Part1了解

要在实际工作中应用 AI 绘画，需要解决两个关键问题，分别是：图像的精准控制和图像的风格控制。

图像精准控制

图像精准控制推荐使用 Stable Diffusion 的 ControlNet 插件。在 ControlNet 出现之前，AI 绘画更像开盲盒，在图像生成前，你永远都不知道它会是一张怎样的图。ControlNet 的出现，真正意义上让 AI 绘画上升到生产力级别。简单来说 ControlNet 它可以精准控制 AI 图像的生成。

ControlNet 主要有 8 个应用模型：OpenPose、Canny、HED、Scribble、Mlsd、Seg、Normal Map、Depth

图像风格控制

Stable Diffusion 实现图像风格化的途径主要有以下几种：Artist 艺术家风格、Checkpoint 预训练大模型、LoRA 微调模型、Textual Inversion 文本反转模型、VAE美化模型、Hypernetworks模型

当然，可以将上面的模型可以分为两大类：大模型，小模型。

大模型：特指标准的 latent-diffusion 模型。拥有完整的 TextEncoder、U-Net、VAE。

小模型：用于微调大模型的小模型，由于想要炼制、微调（finetune）大模型十分困难，需要好显卡、算力，所以更多的人选择去炼制小型模型。这些小型模型通过作用在大模型的不同部分，来简单的修改大模型，从而达到目的。常见为：Textual inversion (常说的Embedding模型)、Hypernetwork模型、LoRA模型。

思维导图地址：https://www.processon.com/view/link/6442a2980fb07e723416ceb5 访问密码：ySFA

大模型

定义：官方提供的模型已支持2.1版，特定风格训练的大模型，模型风格强大。但同时训练强度大，在C站上也提供了基于官方进行训练后的模型包，提供下载。

常见后缀：ckpt、safetensors 。

常见大小：2G-7G

存放路径：

显示效果：

VAE模型

定义：可以理解为滤镜，选择了VAE就像是给图片套上了一层滤镜，会改变图片原有的颜色风格；一般默认是无，而且有些大模型中会自带VAE。

常见后缀：ckpt、pt。

存放路径：

Lora模型

定义：用于微调大模型的小模型，选择小型模型。通过其作用在大模型的不同部分，来简单的修改大模型。因此训练方向明确，在生成特定内容的情况下，效果也会更好。

常见后缀：ckpt、safetensors 、pt

常见大小：8mb~144mb不等

存放路径：

显示效果：

Embeddings模型

定义：通过角色训练产出，能够让你的主模型识别某个指定的角色，因为你的主模型不可能每个角色都认识，通过文件名来触发。

常见后缀：pt。

常见大小：几十KB

存放路径：

显示效果：

Hypernetworks模型

定义：通过画风训练产生，能够指定特定的画风模型

常见后缀：pt

常见大小: 几十KB

存放路径：

显示效果：

Part2使用

图像精准控制

安装完 Stable Diffusion WebUI 后，我们再安装 ControlNet 扩展，以便进行图像的精准控制，如让AI精准确定任务姿势和肢体细节，就需要安装这个插件

ControlNet 插件

1. 打开stable diffusion webui，进入"扩展插件"选项卡

2. 点击"从网址安装"，注意"扩展插件的git仓库网址"下方的输入框

3. 粘贴或输入本Git仓库地址 https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet

4. 点击下方的黄色按钮"安装"即可完成安装，然后重启WebUI(点击"从网址安装"左方的"已安装"，然后点击黄色按钮"应用并重启用户界面"

ControlNet 模型

安装完ControlNet插件之后，还需要下载特定的模型，不然在使用插件中，选中模型会是空白的。不同的模型对应的不同的功能。

这里推荐大型的预训练模型，打开模型下载页面 https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main

1. 将 annotator 目录中的人体检测预处理模型 body_pose_model.pth 和 hand_pose_model.pth 下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/openpose 目录。

2. 将深度图模型 dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt 下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/midas 目录

3. 将 models 目录中的文件下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models 目录

4. 重启 WebUI 即可使用 ControlNet

现在就可以在模型中进行切换选择

这里下载的模型可能会很大，当然了，你也可以下载一些压缩模型或第三方模型。

如：https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main/models

图像风格控制

获取模型

在上一篇中，可以通过社区平台获取到自己想要的模型。

https://civitai.com/

首先，根据我们之前分享的社区模型平台，收集了大量的创作者的多个模型。同时社区中还提供对应的关键词和评论以及多张带有提示的图像， 供用户下载使用。

这里我们找到自己想要生成的画风图片，查看详情，找到对应的下载包和模型。

应用

这里以hanfu 汉服lora包为例。

1. 下载lora包，并放到指定文件夹

https://civitai.com/models/15365/hanfu

右上角点击download下载此Lora包。（一般几十到几百MB），下载好后，放在你电脑的stable-diffusion-webui > models > Lora文件夹下面。

2. lora包网页，示例图片点击右下角的圈圈感叹号，查看生成信息。

提供了对应的Prompt、Sampler、Model、Seed等信息

3. 找到model行，了解到这个lora包还需要使用chilloutmix_NiPrunedFp32Fix模型

4. 下载模型，并放到指定文件夹

接着我们把这个模型下载下来，并放在stable-diffusion-webui>models>Stable-diffusion文件夹下面

https://civitai.com/models/6424/chilloutmix

切换模型

1. 启动stable diffusion webui

2. 切换模型

先点击左上角的刷新按钮，接着点击左上角的向下箭头，找到你刚刚下载的chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors模型，选中它。

等待一分钟后，按f5刷新页面，如果左上角已经自动显示了chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors字样，那么模型就切换成功了。

（注意，切换模型需要先提前完成下载模型，并放到的指定文件夹）

生成图像

1. 浏览器回到刚刚的那个hanfu 汉服网页，点开示例图片右下角的感叹号，点击copy generation data 按钮

https://civitai.com/models/15365/hanfu

2. 在stable diffusion webui的 prompt输入框里面，Ctrl + V ，粘贴刚刚复制的内容后，接着点击Generate下方的“左下箭头”。

这时候，你会发现，刚才的prompt会自动填充下面的nagative prompt框，和下面的参数配置。

3. 点击generate，开始生成图像。

4. 等待图像生成完毕，然后右键点击生成的图像保存，或者点击图像下面的文件夹图标，进入文件夹查看生成的图像。

这期间可以自行的调整修改参数或者Lora模型，也可以进行混合模型试验，直到生成自己满意的作品

Part3欣赏

Part4附录

1. Stable Diffusion Webui：AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI (github.com)

2. Stable Diffusion Webui 文档：Home · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki (github.com)

3. https://www.uisdc.com/stable-diffusion-2

4. 玩AI绘画Stable Diffusion工具