文章目录
- 0. 环境搭建
- 0.1 Windows
- 0.1.1 git环境安装
- 0.1.2 python 环境搭建
- 0.1.2.1 配置pip国内镜像源
- 0.1.3 stable diffusion环境搭建
- 0.1.3.1 远程访问Stable diffusion
- 1. 基础知识
- 1.1 Stable Diffusion Webui及基础参数
- 1.2 参数说明
0. 环境搭建
0.1 Windows
0.1.1 git环境安装
去下方网站获取git的win安装包，之后不断点击下一步就可以了：
https://git-scm.com/
安装完之后，运行Win+R唤出控制台，执行如下命令检验是否安装完成
git --version
0.1.2 python 环境搭建
去下方网站获取python的win安装包，之后不断点击下一步就可以了。在最后一步，一定要选择 Add python.ext to PATH 环境变量。
https://www.python.org/
安装完之后，运行Win+R唤出控制台，执行如下命令检验是否安装完成
python --version
0.1.2.1 配置pip国内镜像源
运行Win+R唤出控制台，输入如下命令
python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
0.1.3 stable diffusion环境搭建
- 去想要安装的盘符上新建个文件夹用于存放stable diffusion的相关信息
- 下载stable diffusion的开源仓库
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
- 如果没问题的话，在当前目录会存在一个
webui-user.bat这个批处理文件，双击运行 - 在批处理的控制台会出现如下信息
Running at local url：http://127.0.0.1:7860类似的信息，复制这个网址，用浏览器打开
0.1.3.1 远程访问Stable diffusion
远程访问主要有两种方式：
- 内网穿透：依赖内网穿透软件（比如花生壳），这样可以在公网环境访问你的远端stable diffusion，随时出图。但是这依赖我们在批处理文件之中设置如下的启动参数：
set COMMANDLINE_ARGS= --listen
- 批处理启动参数：如果你的远端环境可以访问外网，可以在批处理文件中增加如下述的启动命令：
set COMMANDLINE_ARGS= --share
注：不能同时设置listen和share参数，因为listen参数的优先级会更高
1. 基础知识
Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型，它是一种潜在扩散模型，它由创业公司Stability AI与多个学术研究者和非营利组织合作开发。目前的SD的源代码和模型都已经开源，在Github上由AUTOMATIC1111维护了一个完整的项目，正在由全世界的开发者共同维护。由于完整版对网络有一些众所周知的需求，国内有多位开发者维护着一些不同版本的封装包。
1.1 Stable Diffusion Webui及基础参数
下图是Stable Diffusion的Web ui展示：
1.2 参数说明
上图之中存在着很多参数，我这里按照对用户的重要性来逐一说明：
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| 模型 | 用素材+SD低模（如SD1.5/SD1.4/SD2.1），深度学习之后炼制出的大模型，可以直接用来生图。大模型决定了最终出图的大方向 |
| VAE | 类似类似美颜工具之中的滤镜，是对大模型的补充，稳定画面的色彩范围 |
| LoRA | 模型插件，是在基于某个大模型的基础上，深度学习之后炼制出的小模型。需要搭配大模型使用，可以在中小范围内影响出图的风格，或是增加大模型所没有的东西。炼制的时候如果基于SD底模，在不同大模型之间更换使用时的通用性会较好。但如果基于特定的大模型，可能会在和该大模型配合时得到针对性的极佳效果 |
| ControlNet | 能够基于现有图片得到诸如线条或景深的信息，再反推用于处理图片 |
