安装

这个过程其实很简单，看github官方的文档吧。出现的问题大多数为网络问题。
GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI

炼丹

想炼出一枚好丹，需要有三个要素，一鼎好用的炉子，炉温控制器和原材料。
对应到Stable Diffusion的过程，炉子代表你使用的Stable Diffusion model；控制器是用来finetune的模型（比如LORA模型）；而原材料就是你输入的Prompt，无论文字还是图片，都是影响你最终生成效果的重要指标。

SD Model Checkpoint

要炼丹，先找个好炉子，sd1.4版本的model生成效果属实不怎么样，生成出来的人细节层次太差，都是像下面这种效果。



最抽象的是这个，这是个啥？

由于sd-webui 1.5的model现在还有输入尺寸不对的bug，所以针对二次元和三次元图片，我找了两个效果比较好的模型，分别是：
AbyssOrangeMix3 (AOM3) | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

ChilloutMixss | Stable Diffusion LORA | Civitai

需要注意的是AOM3需要将红框所示的VAE文件放到.\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion目录下，并将vae名字改为abyssorangemix3AOM3_aom3a1b.vae.pt（与你的模型名一致），否则生成的图片会有发灰的问题。
用基于sd1.5的AOM3生成点图片，效果提升的不是一点半点。


但其实可以看到手的效果仍然不咋地，毕竟手的骨骼比较复杂，现在的解决方法有用open pose插件去调整，但是还是比较麻烦，期待后续sd版本能够针对手进行修复。

LORA模型

Civitai | Stable Diffusion models, embeddings, hypernetworks and more
在Civitai上有很多LoRA供你选择，LORA模型是用来对你的基础模型进行Finetune用的。
LoRA的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅 finetune 的成本显著下降，还能获得和全模型微调类似的效果。

Prompt

Prompt就是你输入的提示，想要生成什么样的角色、场景等描述，其实pixiv或者本子网站给作品打的tag就跟你要输入的Prompt很相似。

进入实践

简简单单想个设定，选定Stable Diffusion checkpoint，填好Prompt之后点Generate，注意显卡最低显存要求是4G。


用1080ti基本上十秒钟能出一张512x512的图。


看起来还凑合，像那么回事，但是细看手的细节还是很差，目前SD1.5的模型对于手指的生成效果仍然一般。
又批量生成了几张，手依旧很抽象，而且tongue out这个prompt的作用也太大了，


修改权重，调整一下要素，再试试结果。


调整之后还是有一些看起来更顺眼一点的结果的。

加入LORA model

再webui界面点击generate按钮下面的第三个图标，Show/hide extra networks，然后选择Lora，点击你想要添加的Lora，它会将你所选的lora加到prompt中，然后点击生成。
这里比如我加一个原八重神子的LORA，生成出来的结果是：

有点太逊了，可能是之前输入的prompt跟LORA model差别太大，重新写了个Prompt，并且将纵向分辨率提高到了1024，生成结果如下：


好，到这里你已经初步明白如何使用Stable Diffusion去生成你想要的角色的图片了，下一章，我们来讲img2img的生成方法。