Stable Diffusion 新手超详细快速入门教程
AI 绘画介绍
AI 绘画领域中，Midjourney（MJ）创意能力强但可控性较弱，Stable Diffusion（SD）则提供了更高的灵活性。SD 直译为'稳定的扩散'，普通用户只需知道它是一个 AI 画图算法工具即可。
一、使用环境
SD 目前需要在电脑中工作，可在线使用或本地部署。本地部署完全免费且灵活，但对硬件要求较高，建议独立显卡显存 8G 或以上。软件环境需配置 Python 等，可使用一键安装包简化安装。在线部署服务商也会提供教程，如阿里云。
二、使用基础：文本指令
生成式 AI 需要人工输入指令引导。SD 支持'文生图'和'图生图'。文本指令是核心，包含正面描述和负面描述。
三、文本指令构成
1. 具体的'文字'指令
包含你想画什么（正面描述）和不希望出现什么（负面描述）。例如：'一个漂亮的 18 岁的女孩'为正面，'多余的手指'为负面。
这种指令，和 MJ 是大体相同的，只不过在 MJ 中需要用一句话讲完，而在 SD 中，要在不同的输入框中分开填写，更加直观。
文本指令是非常重要的部分，描述得清晰不清晰，出来的画面大相径庭。
2. 参数指令
无需一听'参数'二字就觉得麻烦，就是一个简单的设置。在 SD 中，基础参数设置主要包括几个地方。
(1) 采样方法 (Sampler)：这个名词的原本含义解释起来比较拗口，但你可以将它理解为不同的图像渲染方式。不同的采样方法有不同的特长。 有两种用得比较多，第一种是 Euler a，生成速度比较快，适合于二次元、小场景和图标等画面生成。第二种是 DPM++2S a Karras，适合写实人像，复杂场景等画面生成。
(2) 采样迭代步数 (Steps)：这个步数值影响图像的细节，一般来说，建议 20 起步，越大代表图像越精细，但并不是越大越好，需要在实践中结合不同的模型去观察。区间在 20-40 比较常见。
(3) 修复：这里常用的是'面部修复'和'高清修复'两个选项。 在画'真人'的时候，勾选前者会显著影响人脸细节，可以生成更好的人脸。后者主要是用来高清放大。因为硬件条件有限，很多电脑更适合生成小尺寸图像，勾选这个选项时，可以对生成的小图进行高清放大。 但需要指出的是，放大的尺寸并非无限，普通配置的电脑，长宽放大到 1500*1500 几乎已是极限，而且，放大的图片和小图风格一致但细节有差别，这个可以在实践中对照。
