一键安装
如果是计算机小白，一定要看这个教程 注意:SD本体部署后直接使用非常困难，建议在完成本体部署之后，安装启动器。秋叶的版本很香
秋叶一键整合包： https://www.bilibili.com/video/BV17d4y1C73R
星空一键整合包： https://www.bilibili.com/video/BV16j411A7BL
注：星空的东西很全，但是视频讲的不是很清楚，如果刚入门的话建议看一下合集内的其他视频，一步步了解他是如何更新他的整合包的。
启动器安装 启动器为独立于SD本体的一个小工具，将这个工具按照视频中的方式部署到SD文件夹中再打开它，它就能解决绝大多数的后续问题。
秋叶的启动器： https://www.bilibili.com/video/BV1ne4y1V7QU 一定要仔细看完视频 基础操作教程
轩轩的基础教程 目前找到的最系统化，讲的也最细致的教程了，不过因为讲的全所以节奏慢，按照需求跳着看吧。记得看视频合集，他都已经整理出来了。
https://www.bilibili.com/video/BV1k54y1T7Lf 汉化安装教程
大部分安装包自带一部分汉化，但若是想要完全汉化还是需要自己安装一个插件。 https://www.bilibili.com/video/BV1654y1M7Za
注意：完全汉化之后可能导致照抄一些教程比较费劲，需要注意下。
背景
Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，官方项目其实并不适合新手直接使用，好在有一些基于 stable-diffusion 封装的 webui 开源项目，可以通过界面交互的方式来使用 stable-diffusion，极大的降低了使用门槛，以下是几个比较火的 webui 项目：
其中，AUTOMATIC1111 的 stable-diffusion-webui 是目前功能最多最好用的，强烈推荐，下面就来介绍如何使用它。还是先看看他们的能力如何
除了手部有些问题其他还都能接受
不露手部还是很赞的
配置要求
要顺利运行stable-diffusion-webui和模型， 需要足够大的显存，最低配置4GB显存，基本配置6GB显存，推荐配置12GB显存。 当然内存也不能太小，最好大于16GB，总之内存越大越好，如下图显卡为NVIDIA GeForce GTX 1060 Ti ( 5GB / NVIDIA )，这个上古显卡跑AI绘画着实比较吃力，但也能将就用。
最低配置，比这个配置高都能跑，跑的慢也没关系，练练手嘛
1、下载项目
通过 git 的方式将整个工程源码拉下来运行：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
注：这个开源项目目前的更新频率很快，会不定期的修复一些 bug 或加入一些新功能，所以建议可以时常 git pull 拉取最新代码。老司机请跳过1、2、3步~
1、下载安装git
2、Python 环境
stable-diffusion-webui 主要是使用 Python 开发的，所以运行这个工程，需要安装一下 Python 环境并配置好环境变量，
注意：官方推荐安装 Python 3.10.6 版本 3.10.6下载地址
使用
查看当前版本。
另外，建议使用 Anaconda 管理多个 Python 环境，详见
3、CUDA 环境
默认 stable-diffusion-webui 运行使用的是 GPU 算力，也就是说需要用到 Nvidia 显卡（配置越高，绘图越快）A卡不行，A卡不行，A卡不行（CPU 算力跟 GPU 算力相比简直天差地别，虽然可以通过改参来实现，但有条件直接上N卡吧）。这里我们需要安装 CUDA 驱动，先确定一下电脑能安装的 CUDA 版本，桌面右下角->右键 NVIDIA 设置图标->NVIDIA 控制面板：
可以看到我的电脑的显示的是 NVIDIA CUDA 11.6.134 driver，所以我的电脑要安装的 CUDA 版本不能超过 11.6。
注意：高版本显卡是可以安装低版本的 CUDA 驱动的，比如我也可以安装经典的 10.2 版本，但是安装 11.6 版本可以获得更高的 GPU 运行效率，所以一般来说推荐安装显卡支持的最高 CUDA 版本。
在下面的网址中找到对应的 CUDA 版本进行安装：
直接选择 "精简" 安装就可以了，安装完成之后，可以使用如下命令查看 CUDA 版本，来验证 CUDA 是否安装成功：
注：如果你没有 Nvidia 显卡，也可以通过给 stable-diffusion-webui 指定运行参数 --use-cpu sd，让其使用 CPU 算力运行，但是非常不建议你这么做，CPU 算力跟 GPU 算力相比简直天差地别，可能 GPU 只需要 10 秒就能绘制完成，而 CPU 却要 10 分钟，这不是开玩笑的。另外，如果你的显卡内存不多，建议 4G 的显卡加上 --medvram 启动参数，2G 的显卡加上 --lowvram 启动参数。
Windows用户编辑webui-user.bat文件，修改第六行：
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
如果是16系列显卡，出的图是黑色的话，也是修改webui-user.bat文件的第六行：
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half
2、下载权重文件sd-v1-4.ckpt
这是stable diffusion运行必须的权重文件，4G左右，可以去hugging face下载后放到models/Stable-diffusion目录下
https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/resolve/main/sd-v1-4.ckpt
3、下载本文需要的模型文件
主要用于真人风格图像绘制（都可以下来试试，推荐lora）
chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors
可以去C站下载，3.97G，下载完成后放到models/Stable-diffusion目录下
https://civitai.com/models/6424
4、启动项目
在安装配置好运行环境之后，直接运行工程下的 webui-user.bat 文件即可（如果是类 Unix 系统，则运行 webui-user.sh）。ps：这样启动是白天模式
使用命令
启动的是夜间模式（不加theme参数就是日间模式）
首次启动会自动下载一些 Python 依赖库（具体哪些库请看工程下的 requirements.txt） ，以及项目需要用到的配置和模型文件（比如：v1-5-pruned-emaonly.safetensors，将近 4 个 G~），初始化一次之后，下次启动就快了。
Launching Web UI with arguments: ... Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
看到这个提示就说明成功运行起来了，打开网址就可以看到程序的运行界面了：
温馨提示：该项目是英文页面，可以使用extension进行中文版本扩展
4-12：插入——————————————————————————————————————————————
tips：如何安装webUI简体中文语言包
此扩展可以在 Extension 选项卡里面通过加载官方插件列表直接安装
官方下载
- 点击
Extension 选项卡，点击 Avaliable 子选项卡
- 取消勾选
localization，再把其他勾上，然后点击 橙色按钮，如下图
- 在
zh_CN Localization 这一项的右边点击 install
通过网址安装
- 点击
Extension 选项卡，点击 Install from URL 子选项卡
- 复制本 git 仓库网址：
https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN
安装完成~~~~
确保扩展已经正确加载后
配置
- 重启webUI以确保扩展已经加载了
- 在
Settings 选项卡，点击 页面右上角的 橙色Reload UI按钮 刷新扩展列表
- 在
Extensions 选项卡，确定已勾选本扩展☑️；如未勾选，勾选后点击橙色按钮启用本扩展。
选择简体中文语言包（zh_CN）
- 在
Settings 选项卡中，找到 User interface 子选项
- 然后去页面最底部，找到
Localization (requires restart) 小项，找到在下拉选单中选中 zh_CN （如果没有就按一下 按钮），如图
- 然后按一下 页面顶部左边的 橙色
Apply settings按钮 保存设置，再按 右边的 橙色Reload UI按钮 重启webUI
生效了~~~
5、开始使用
stable-diffusion-webui 的功能很多，主要有如下 2 个：
- 文生图（
text2img）：根据提示词（Prompt）的描述生成相应的图片。
- 图生图（
img2img）：将一张图片根据提示词（Prompt）描述的特点生成另一张新的图片。
1、文生图（text2img）
在开始使用文生图之前，有必要了解以下几个参数的含义：
| 参数 |
说明 |
| Prompt |
提示词（正向） |
| Negative prompt |
消极的提示词（反向） |
| Width & Height |
要生成的图片尺寸。尺寸越大，越耗性能，耗时越久。 |
| CFG scale |
AI 对描述参数（Prompt）的倾向程度。值越小生成的图片越偏离你的描述，但越符合逻辑；值越大则生成的图片越符合你的描述，但可能不符合逻辑。 |
| Sampling method |
采样方法。有很多种，但只是采样算法上有差别，没有好坏之分，选用适合的即可。 |
| Sampling steps |
采样步长。太小的话采样的随机性会很高，太大的话采样的效率会很低，拒绝概率高(可以理解为没有采样到,采样的结果被舍弃了)。 |
| Seed |
随机数种子。生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可。 |
以上对参数的解析源自以下文章：
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, woman CFG scale：6.5 Sampling method：Euler a Sampling steps：26 Seed：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。
2、模型文件
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：
模型库
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，在此推荐两篇对 Prompt 详细说明的文章：
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/617997179