Stable Diffusion是一个人工智能图像生成工具，属于非常强大的生成式ai，可以通过文生图或者是图生图的方式进行自由的绘画创作，而且效果比普通的画师要好很多，如果你的电脑配置稍微好一点的话，可以做到1分钟出图，当然前提是需要训练好模型，接下来小编会为大家介绍小白的使用教程，感兴趣的亲们赶紧来看看吧。
stable diffusion2.0手机版app：点击下载
Stable Diffusion怎么使用
首先打开
https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab网站
这是运行在谷歌colab的，没有显卡也可以生成图片，非常的奈斯
下拉选择一个模型
选择chilloutmix这个模型点击stable运行它，其他的模型都可以试试
点击连接等待一会
连接成功了里面要有GPU的，没有的话点击更改运行时类型，选择GPU保存
然后点击这个按钮，开始运行
然后点击这个按钮，开始运行
看到出现链接地址就OK了，点击下面的链接进入
进来的界面就是这样子的，里面两个框框是输入关键词的，正向关键词就是需要AI算出来的画面包含的元素，反向关键词就是不希望出现的怪东西（你懂得），填入好信息后点击Generate等待一会图片就生成出来了。
StableDiffusion怎么喂图
1.文生图
在开始使用文生图之前，有必要了解以下几个参数的含义：
接下来我们来生成一张赛博朋克风格的猫咪图片，配置以下参数后，点击 "Generate" 即可：
Prompt：a cute cat, cyberpunk art, by Adam Marczyński, cyber steampunk 8 k 3 d, kerem beyit, very cute robot zen, beeple |Negative prompt：(deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, flowers, human, man, womanCFG scale：6.5Sampling method：Euler aSampling steps：26Seed：1791574510
注：提示词（Prompt）越多，AI 绘图结果会更加精准，另外，目前中文提示词的效果不好，还得使用英文提示词。
下载安装后输入自定义prompt，也就是任意你想生成的图像内容，然后点击生成就好了。如果不满意，可以再次点击，每次将随机生成不同的图片，总有一些你感兴趣的。
3.图生图
眼尖的你可能发现了，上面截图里左上角 Stable Diffusion checkpoint 的值怎么跟之前截图里的不一样？这是因为我换了一个模型文件，还记得前面提到那个将近 4 个 G 大小的模型文件（v1-5-pruned-emaonly.safetensors）吗？那是 stable-diffusion-webui 的默认模型文件，用这个模型文件生成出来的图片比较丑，因此我换了另一个模型文件。模型文件下载的网站几个，比较出名的就是 civitai，这上面共享的都是别人训练好的模型。
模型文件下载地址：
civitai：https://civitai.com/
根据你要生成的图片风格（比如：动漫、风景），挑选合适的模型查看，前面那个文生图的例子，使用的就是这个 Deliberate 模型，直接点击 "Download Latest" 即可下载该模型文件。
注：模型文件有 2 种格式，分别是 .ckpt（Model PickleTensor） 和 .safetensors（Model SafeTensor），据说 .safetensors 更安全，这两种格式 stable-diffusion-webui 都支持，随意下载一种即可。
将下载好的模型文件放到 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 目录下：
放置好模型文件之后，需要重启一下 stable-diffusion-webui（执行 webui-user.bat）才能识别到。
这些模型文件一般会附带一组效果图，点击任意一张，就可以看到生成该效果图的一些参数配置：
把这些参数配置到 stable-diffusion-webui 中，点击 "Generate" 就可以生成类似效果的图片了。
注：因为 AI 绘图带有随机性质，所以生成出来的图片跟效果图不一定完全一样。
文生图功能有很多东西可以发掘，你可以用它来生成世界上独一无二的图片，而要用好文生图功能，提示词（Prompt）是必须掌握的重中之重，它是有语法规则的，具体接着往下看。
3.TAG生成器
https://tag.muhou.net
关于如何构思prompt提示语，可以从如下几个问题入手：
你想要一张照片，还是一幅画（photo/painting）
你想要什么内容，比如：人物，动物，还是风景（person/animal/landscape）
需要什么样的细节，比如：
环境，室内/室外/水下/太空（indoor/outdoor/underwater/in space）
视角，正面/侧面/俯视（front/side/overhead）
背景，纯色/星系/森林（solid color/nebula/forest）
打光，柔光/环境光/环形光/霓虹（soft/ambient/ring light/neon）
颜色调性，鲜活/暗黑/柔和（vibrant/dark/pastel）
需要怎样的艺术风格，比如：3D渲染/电影海报/毕加索（3D render/movie poster/Picasso）
观察者镜头选择，比如：微距/长焦（macro/telephoto）
如何组织语言：
把想画的内容和形式用只言片语一条一条列出来，而不是企图用一条完整通顺的话来描述
只言片语的顺序很重要，越想强调的越放到前面
提示语涉及哪些修饰形容角度：
摄影（视角/主题类型/相机类型/镜头类型/用光）
艺术（表现形式/媒体形式）
艺术家（人像/景观/恐怖/二次元/科幻/游戏概念）
插画（3D/各类风格/角色设计）
情绪（各种正面的/各种负面的）
审美特点（活力感/暗黑系/历史感）
以上各角度可以混合使用
提示语还涉及哪些特殊词组：
HDR, UHD, 64K
highly detailed
studio lighting
professional
trending on artstation
unreal engine
vivid colors
bokeh
high resolution scan
sketch/painting
stable diffusion 重点参数解析：
CFG（classifier free guidance），数字越大越贴近提示语的描述
step count，合适为佳，并非越大越好，需要测试
seed，初始随机噪声值，设定同一seed，可以复原已出图片；注意某些seed值与特定提示语配合很好，更容易出效果
如何优化提示语权重
使用 ( ) 增强模型对特定词语的关注，使用 [ ] 减弱其关注
多以使用多个 () 或 []，比如：((( )))、[[ ]] 等
也可以使用 (word:1.5)、(word:0.25) 的方式增强或减弱某个词语的权重
如何混合两个提示词
提示编辑允许您开始对一张图片进行采样，但在中间切换到其他图片。其基本语法为 [from:to:when]
比如：a [fantasy:cyberpunk:16] landscape，16步之前是 a fantasy landscape，16步之后是 a cyberpunk landscape
比如：a [mountain:lake:0.25]，假定sampler有100步，则前25步是 a mountain，后75步是 a lake
补充信息
提示语长度，旧版的 stable diffusion 有效token长度只有75，简单理解，只能支持70个左右的单词数量，新版的移除了token长度限制，但总体而言，不宜用特别长的提示语
