1. Stable diffusion 初學者指南

想掌握Stable Diffusion AI技術嗎？

這份初學者指南專爲完全沒接觸過Stable Diffusion或任何AI圖像生成器的新手設計。跟隨本指南，你將瞭解Stable Diffusion的基本情況，並獲得一些實用的入門技巧。

什麼是Stable diffusion？

Stable Diffusion AI是一種基於潛在擴散模型的AI圖像生成技術，它能夠創造出既逼真又具有藝術風格的圖像。這項技術的強大之處在於其生成的圖像既可以與真實照片相媲美，也可以模仿專業藝術家的風格和技巧。無論是想要製作出栩栩如生的自然風景，還是想要創作出具有特定藝術風格的插圖，Stable Diffusion AI都能夠滿足用戶的需求。

更令人興奮的是，Stable Diffusion AI是免費提供給用戶的。這意味着無論你是學生、獨立開發者還是藝術家，都可以在自己的PC上下載並運行這個模型，無需支付任何費用。這極大地降低了AI圖像生成技術的門檻，使得更多的人能夠接觸並利用這項技術進行創作。

要開始使用Stable Diffusion AI，你只需要具備一臺性能足夠的PC，並按照官方提供的指南進行安裝和配置。一旦設置完成，你就可以開始嘗試輸入各種文本提示，觀察並調整生成的圖像，以滿足你的創作需求。

如何使用 Stable Diffusion？

使用Stable Diffusion AI生成圖像的過程相對直觀和簡單。首先，你需要爲模型提供一個描述性的文本，也就是所謂的“Prompt”。這個提示將作爲模型生成圖像的基礎，指導AI理解你想要的圖像類型和風格。

例如，如果你想要生成一個關於“薑餅屋”的圖像，你可以給出如下的提示：

gingerbread house, diorama, in focus, white background, toast , crunch cereal

在這個提示中，你提供了關於圖像的幾個關鍵信息：主題是“薑餅屋”，圖像應該是一個“立體模型”，焦點應該集中在“薑餅屋”上，背景應該是“白色”的，同時你還希望圖像中有“吐司”和“脆麥片”的元素。這些描述將幫助Stable Diffusion AI更準確地理解你的意圖，並生成符合你要求的圖像。

當你輸入了這個提示後，Stable Diffusion AI會通過其深度學習算法分析這些關鍵詞，並結合其訓練中學習到的圖像知識庫，生成一張圖像。這張圖像將會嘗試反映出你所描述的所有元素，比如薑餅屋的結構、立體感、白色背景以及包含的吐司和麥片等。

生成的圖像可能不會完全符合你的預期，但這正是AI圖像生成的有趣之處。你可以通過對提示進行微調，比如改變描述的順序、添加或刪除某些關鍵詞，來嘗試獲得不同的結果。這個過程就像是與AI進行一場創意對話，你可以不斷嘗試和調整，直到找到最滿意的圖像。

Stable Diffusion 的優勢是什麼？

和其他的AI圖像生成工具相比，如 DALLE 和 MidJourney。爲什麼選擇 Stable Diffusion？

Stable Diffusion AI 的優點是

開源性：Stable Diffusion AI的一個顯著特點是其開源性。這意味着它不僅免費供用戶使用，而且其背後的代碼和模型也是公開的。這種開放性鼓勵了全球的技術愛好者和開發者社區參與到模型的改進和創新中來。用戶和開發者可以自由地修改、優化和擴展模型的功能，創造出新的應用場景和工具。此外，開源性還促進了知識共享和技術進步，讓更多的人能夠訪問和利用這一先進的AI技術。
低功耗設計：Stable Diffusion AI特別注重在低功耗計算機上的運行效率。這一點對於那些沒有高性能硬件資源的用戶來說尤爲重要。由於Stable Diffusion AI能夠在不需要昂貴硬件的情況下運行，這使得它更加親民和易於獲取。用戶可以在普通的個人電腦甚至是一些較爲便宜的設備上運行Stable Diffusion AI，從而降低了使用AI圖像生成技術的門檻。這種設計不僅使得Stable Diffusion AI更加普及，也更加環保，因爲它減少了對能源的需求和消耗。
強大的生成能力：儘管Stable Diffusion AI注重低功耗設計，但這並不影響其生成高質量圖像的能力。Stable Diffusion AI能夠根據用戶的文本提示生成細節豐富、視覺效果出色的圖像。無論是逼真的攝影風格還是獨特的藝術創作，Stable Diffusion AI都能夠勝任，滿足不同用戶的需求。
社區支持：由於Stable Diffusion AI的開源特性，它擁有一個活躍的社區支持。用戶可以在社區中找到大量的教程、資源和經驗分享，這些都有助於用戶更好地理解和使用Stable Diffusion AI。社區的支持也爲用戶解決使用過程中遇到的問題提供了便利，使得學習和使用Stable Diffusion AI變得更加容易。

Stable Diffusion AI 是免費的嗎？

Stable Diffusion AI的靈活性在於它既可以在本地計算機上免費運行，也可以通過在線服務使用，儘管後者可能涉及一定的成本。

Stable Diffusion 能做什麼？

1.從文本生成圖像

Stable Diffusion 最基本的用法是文本到圖像 (txt2img)。以下是您可以使用 Stable Diffusion 生成的一些圖像示例。 動漫風格

寫實風格

景觀

藝術風格

2.從另一個圖像生成圖像

圖像到圖像 (img2img) 使用 Stable Diffusion AI 將一個圖像轉換爲另一個圖像。

3.照片編輯

使用Stable Diffusion AI進行圖像修復是一種非常實用的功能，它允許用戶重新生成或修改AI生成的圖像或真實圖像的特定部分。這個過程與Adobe Photoshop中的“內容感知填充”功能相似，但Stable Diffusion AI提供了一個免費的選擇，這對於預算有限的用戶或者希望減少成本的個人和小型企業來說是一個巨大的優勢。

4.製作視頻

使用Stable Diffusion AI製作視頻是一項新興的技術，它爲用戶提供了兩種主要的方法來創造獨特的視覺內容。下面將詳細介紹這兩種方法：

從文本提示製作視頻：這種方法涉及到使用文本提示來指導AI生成視頻內容。用戶可以輸入一系列描述性的關鍵詞或者一個詳細的場景描述，AI將根據這些提示生成相應的視頻片段。例如，如果你輸入“寧靜的山谷，清晨，薄霧，鳥兒歌唱”，Stable Diffusion AI將嘗試生成一個展現這一場景的視頻。這種方法的優勢在於它允許用戶發揮創意，創造出原本不存在的場景和故事。Deforum是一個流行的工具，它使用這種方法來製作視頻，用戶可以通過社交媒體分享和展示他們的作品。
對視頻進行風格化：第二種方法是利用Stable Diffusion AI對現有的視頻進行風格化處理。這意味着用戶可以拿一個普通的視頻，然後應用AI生成的藝術風格，從而創造出一種全新的視覺效果。例如，你可以將一個日常風景的視頻轉換成印象派或未來主義風格的短片。這種方法爲用戶提供了一種強大的工具，使他們能夠將自己的藝術風格應用到視頻內容上，或者模仿特定藝術家的風格。

如何使用 Stable Diffusion AI？

在線生成器

對於絕對的初學者，或者那些不想花太多時間在設置和配置上的用戶，免費的在線生成器是一個非常好的起點。這些生成器通常具有用戶友好的界面，使得即使是沒有技術背景的人也能快速上手並開始生成圖像。使用在線生成器，你只需訪問相應的網站，輸入你的文本提示，然後AI就會爲你生成圖像。這種方式無需下載任何軟件，也不需要擔心後續的更新和維護問題。

然而，免費在線生成器的功能可能會有一些限制，比如較少的定製選項和對生成圖像的控制。如果你發現自己需要更多的功能和靈活性，那麼你可能需要考慮升級到更高級的工具。

高級 GUI

當你對Stable Diffusion AI有了基本的瞭解，並且想要更深入地探索其功能時，高級圖形用戶界面（GUI）將是一個很好的選擇。這些工具提供了一整套高級功能，讓你能夠更精細地控制圖像生成的過程。以下是一些高級GUI可能提供的功能：
- 高級提示技術：允許你使用更復雜的文本提示來指導AI，從而生成更精確和細緻的圖像。
- Inpainting：這是一種技術，可以讓你重新生成圖像的一小部分，非常適合進行局部修改和修復。
- 圖像到圖像的生成：基於你提供的輸入圖像生成新的圖像，這可以讓你在現有圖像的基礎上進行創作。
- 通過指令編輯圖像：直接給出指令來調整圖像的特定元素，比如改變顏色、添加元素或者調整佈局。
AUTOMATIC1111是一個受歡迎的高級GUI選項，它提供了一個直觀的界面和強大的功能。如果你想在本地運行這樣的工具，可以根據適用於Windows和Mac的安裝指南來進行設置。如果你有合適的PC，這將是一個不錯的選擇，因爲它可能會提供更好的性能和更多的控制選項。另外，你也可以選擇在Google Colab雲服務器上設置和運行，這通常涉及到查看快速入門指南來了解如何配置和使用雲服務。

如何構建一個好的Prompt？

製作一個有效的提示對於使用Stable Diffusion AI生成高質量的圖像至關重要。一個好的提示能夠引導AI更準確地理解你的創作意圖，並生成符合你期望的圖像。以下是一些關於如何製作好提示的建議和技巧：

詳細描述：在製作提示時，儘可能詳細地描述你想要表達的主題。包括關於場景、對象、動作、情感和環境等方面的具體信息。詳細的描述有助於AI更好地理解你的創作目標，並生成更加精確的圖像。
使用關鍵字：在你的提示中包含強烈的關鍵字，這些關鍵字能夠定義圖像的樣式和內容。例如，如果你想要生成一幅具有“賽博朋克”風格的場景，你的提示中應該包含“霓虹燈”、“高科技”、“城市”、“未來主義”等關鍵字。
利用提示生成器：對於初學者來說，使用提示生成器是一個學習和實踐製作提示的好方法。這些工具可以提供分步指導和重要的關鍵字建議，幫助你理解如何構建有效的提示。就像學習一門新語言一樣，掌握一組強大的關鍵字及其預期效果對於提高創作能力至關重要。
重用和修改現有提示：瀏覽提示集合，找到你喜歡的圖像和對應的提示。嘗試重用這些提示，並在此基礎上進行修改，以觀察不同元素如何影響最終的圖像。這種方法可以幫助你理解爲什麼某些提示能夠生成高質量的圖像，並從中學習如何改進自己的提示。
使用圖像收集網站：利用像PlaygroundAI這樣的圖像收集網站，選擇你喜歡的圖像，並嘗試重新混合提示。雖然這可能需要一些時間和耐心，但它可以幫助你發現新的創意和靈感。
將提示視爲起點：記住，提示只是創作過程的起點。不要害怕修改和調整提示，以滿足你的具體需求。通過不斷試驗和優化，你將能夠更好地掌握如何製作有效的提示，並創造出更加令人滿意的圖像。

構建良好提示的經驗法則

在使用Stable Diffusion AI或其他AI圖像生成工具時，遵循一些基本規則可以幫助你獲得更好的結果。這裏再次強調兩個關鍵原則，以確保你的提示能夠有效地指導AI生成你想要的圖像。

1. 詳細具體

詳細具體的描述是製作有效提示的關鍵。由於AI無法直接讀取你的思維，它依賴於你提供的文本提示來理解你的創作意圖。因此，你需要儘可能地提供詳盡的信息，以便AI能夠準確地構建圖像。

場景描述：描述你想要的場景，包括時間、地點、環境和氛圍。例如，“一個陽光明媚的海灘，金色沙灘，清澈的藍天，椰子樹隨風搖曳。”
對象細節：詳細描述圖像中的主要對象，包括它們的外觀、顏色、大小和位置。例如，“一隻橘色的貓坐在窗臺上，凝視着外面的花園。”
動作和表情：如果適用，描述對象的動作和表情。例如，“孩子們在公園裏歡笑追逐，臉上洋溢着快樂的笑容。”

通過提供這樣的細節，你可以幫助AI更好地理解你的創作願景，並生成更加符合預期的圖像。

2. 使用強有力的關鍵字

強有力的關鍵字可以幫助AI捕捉到你的創作意圖中的關鍵元素，並將其體現在生成的圖像中。關鍵字應該具有明確的視覺意義，能夠指導AI生成特定的風格、色彩或情感。

風格關鍵字：使用描述藝術風格或視覺風格的關鍵字。例如，“印象派”，“未來主義”，“超現實主義”等。
色彩關鍵字：指定特定的顏色或色調，如“鮮豔的”，“柔和的”，“冷色調”等。
情感關鍵字：描述你希望圖像傳達的情感或氛圍，如“神祕”，“寧靜”，“活力四射”等。

結合這兩個原則，你可以創建出既詳細又具有指導性的提示，從而提高AI生成圖像的質量和準確性。記住，實踐是提高技能的關鍵，不斷嘗試不同的提示和關鍵字組合，你將能夠更好地掌握這個過程，並創造出更加令人滿意的視覺作品。

這些參數是什麼，我應該更改它們嗎？

在使用Stable Diffusion AI或類似的AI圖像生成器時，理解並掌握一些關鍵的參數設置是非常重要的。這些參數可以幫助你更精確地控制生成過程，並優化最終的圖像輸出。以下是一些你可以在大多數在線生成器中更改的參數，以及它們的作用和建議設置：

圖像尺寸：
- 這是輸出圖像的分辨率。標準尺寸通常是512×512像素，但你可以根據自己的需求調整尺寸。
- 更改圖像尺寸會影響圖像的縱橫比，進而影響圖像的佈局和構圖。例如，如果你想要生成一個全身像，使用縱向尺寸（如768×1024像素）可能會更合適。
- 增大圖像尺寸可以提供更多的細節，但同時也需要更多的計算資源和時間。
採樣步驟：
- 這是指AI在生成圖像時執行的迭代次數。一般來說，至少使用20個步驟。
- 如果生成的圖像看起來模糊或細節不足，增加採樣步驟的數量可能會幫助改善圖像質量。但是，這也會相應增加生成圖像所需的時間。
CFG 刻度：
- CFG（Classifier Free Guidance）刻度用於控制圖像生成過程中對提示的遵循程度。典型值爲7。
- 增加CFG刻度的值會使生成的圖像更嚴格地遵循文本提示，可能產生更符合描述的結果。然而，過高的值也可能導致圖像過於僵硬或缺乏創造性。
種子值：
- 種子值用於控制圖像生成的隨機性。如果種子值設置爲-1，AI將生成一個隨機的圖像。
- 如果你希望每次都能得到相同的圖像，可以指定一個具體的種子值。這對於調試和比較不同設置的影響非常有用。

我應該生成多少張圖片？

在使用Stable Diffusion AI或其他AI圖像生成工具進行創作時，測試提示並生成多個圖像是一個明智的策略。這種方法可以幫助你更全面地評估提示的效果，並找到最佳的創作方案。以下是一些關於測試提示時的建議和注意事項：

生成多個圖像：
- 當你在測試一個新的提示或對現有提示進行修改時，生成多個圖像可以讓你看到不同結果，從而更好地理解提示的效果範圍。
- 生成的圖像數量取決於你所做的更改的大小。對於較大的更改，生成2-4張圖像可以提供一個快速的概覽，幫助你判斷新提示的大致方向。對於較小的調整，一次生成4張或更多的圖像可以增加發現滿意結果的機會。
評估圖像結果：
- 不要僅根據一張圖像就判斷一個提示的有效性。有些提示可能在某些情況下效果不佳，但在其他情況下卻能產生出色的圖像。
- 花時間仔細查看每一張生成的圖像，並思考它們與你的創作目標的契合程度。考慮圖像的質量、風格、細節和創意等方面。
持續迭代：
- 將提示測試視爲一個持續的迭代過程。根據生成的圖像結果，不斷調整和優化你的提示。
- 如果你發現某個提示在某些情況下效果很好，試着找出成功的原因，並考慮是否可以將這些元素應用到其他提示中。
記錄和比較：
- 記錄你使用過的提示和相應的圖像結果。這可以幫助你跟蹤哪些提示是有效的，哪些需要改進。
- 比較不同提示生成的圖像，注意哪些元素是一致的，哪些是變化的。這可以幫助你理解哪些部分是提示中的關鍵要素，哪些部分是AI的創造性發揮。

什麼是自定義模型？

Stability AI發佈的官方模型，也就是基礎模型，爲使用AI生成圖像提供了一個強大的起點。這些基礎模型經過廣泛的訓練，能夠生成多樣化的圖像內容，適應各種不同的應用場景。隨着技術的發展，Stability AI不斷推出更新的基礎模型版本，如Stable Diffusion 1.4、1.5、2.0和2.1等，每個新版本都在性能和功能上有所提升。

在基礎模型的基礎上，可以進一步訓練定製模型。這些定製模型通過使用額外的數據集進行訓練，能夠生成具有特定風格或包含特定對象的圖像。這種定製化的訓練過程爲用戶提供了極大的靈活性，使得AI圖像生成技術可以更好地滿足個人或特定行業的需求。

我應該使用哪種模型？

Stable Diffusion的三個主要版本：
- V1 版本：包括1.4和1.5型號，這些是早期的穩定版本，對於初學者來說非常友好。它們提供了良好的圖像質量和多樣化的生成能力，是開始學習和實踐的好選擇。
- V2 版本：包括2.0和2.1型號，這些版本在V1的基礎上進行了改進和優化。雖然它們可能提供更高級的功能和更好的圖像質量，但同時也可能更復雜，需要用戶有一定的理解和經驗。對於剛開始接觸Stable Diffusion的用戶，可能需要花費更多的時間來學習和掌握V2版本的使用。
- Stable Diffusion XL (SDXL)：SDXL是一系列更大、更強大的模型，包括SDXL beta、SDXL 0.9和最新的SDXL 1.0。這些模型旨在生成更高分辨率的圖像，提供更細緻的細節和更廣泛的創意空間。然而，由於它們的複雜性和資源需求，SDXL模型可能更適合有經驗的用戶或特定的項目需求。

如何訓練新模型？

使用戶不僅可以利用現有的模型生成圖像，還可以通過特定的方法來創建和訓練具有獨特風格的自定義模型。以下是訓練自定義模型的兩種主要方法：Dreambooth和嵌入。

Dreambooth

Dreambooth是一種強大的自定義訓練方法，它允許用戶通過微調整個模型的權重來創建具有特定風格或主題的自定義模型。這種方法的核心在於使用大量的目標圖像來訓練模型，使其能夠捕捉到特定的視覺特徵和風格。

使用Dreambooth的優勢在於：

個性化：你可以創建一個完全根據你的個人喜好和需求定製的模型。
微調能力：通過調整模型的權重，你可以精確控制生成圖像的風格和特徵。
適用性廣：無論是想要模仿特定的藝術風格，還是創建具有特定主題的圖像，Dreambooth都能夠提供支持。

embedding

Embedding方法是一種相對簡單的方式來調整現有模型，使其生成特定風格或主題的圖像。這種方法不會改變模型的基本結構，而是通過添加關鍵字來引導模型生成新的主題或風格。

使用嵌入的優勢在於：

操作簡便：不需要進行復雜的模型訓練，只需添加或修改關鍵字即可。
靈活性：可以快速嘗試不同的關鍵字組合，以找到最佳的圖像生成效果。

如何使用 Stable Diffusion 製作高清圖片？

在使用Stable Diffusion v1模型時，遵循特定的圖像尺寸指南可以幫助確保生成的圖像質量。原始分辨率爲512×512像素，這是大多數Stable Diffusion模型默認的輸出大小。如果你打算生成不同縱橫比的圖像，應該避免將寬度和高度設置得離512像素太遠，以防止圖像質量下降或出現重複的主題。

生成初始圖像後，如果你希望獲得更高分辨率的圖像，可以使用AI升級器進行放大。

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Stable diffusion 初學者指南