本文详细介绍了 Stable Diffusion 从零开始的入门教程。内容包括软件简介及与 Midjourney 的对比，硬件配置要求（重点强调 N 卡显存），一键安装包的下载与启动流程。核心章节涵盖 WebUI 界面操作，包括模型与 VAE 的管理、提示词编写技巧（含权重语法）、关键参数设置（采样步数、方法、种子、高清修复）。此外还补充了 ControlNet 和 LoRA 等进阶功能的使用说明，以及常见问题的排查方法。文章旨在帮助新手快速搭建环境并掌握基础绘图技能，实现精准的图像生成与控制。
Midjourney 生成的图片虽然精美，但难以精准控制构图和细节，随机性较高，往往需要大量试错。相比之下，Stable Diffusion（简称 SD）提供了更高的可控性，允许用户通过提示词、模型选择和参数调整来精确生成目标图像。
SD 支持本地部署，数据隐私性更好，且拥有庞大的社区生态和丰富的插件扩展能力。本文将详细介绍从环境配置到基础操作的全流程。
Stable Diffusion 是一款基于人工智能技术的开源绘画软件。它利用深度学习模型（主要是潜在扩散模型 Latent Diffusion Model），能够根据文本描述生成高质量的数字艺术作品。
与 Midjourney 等闭源工具不同，SD 的核心优势在于其开源性和可定制性。用户可以下载不同的检查点模型（Checkpoint）、LoRA 模型和 VAE 文件，从而改变画面的风格、人物特征或艺术表现力。
此外，SD 还支持批量处理、自动矫正和自动化工作流，适合设计师和艺术家进行高效创作。
| 特性 | Stable Diffusion | Midjourney |
|---|---|---|
| 部署方式 | 本地部署 / 云端 API | 仅 Discord / Web |
| 可控性 | 高（ControlNet, Inpainting） | 低（随机性强） |
| 硬件要求 | 需高性能显卡 | 无需本地硬件 |
| 成本 | 免费（开源） | 订阅制 |
| 学习曲线 | 较陡峭 | 简单 |
为了流畅运行 Stable Diffusion WebUI，建议满足以下硬件条件：
注：显存越大，支持的分辨率越高，批量出图速度越快。
手动安装涉及 Python 环境配置、Git 克隆、依赖库安装等步骤，容易遇到版本冲突问题。对于初学者，推荐使用整合包。
目前社区中较为稳定的一键启动方案是秋叶启动器（Aki's Launcher）。该工具集成了必要的依赖和环境配置。
webui-user.bat 或启动器图标。
首次启动时，程序会自动下载所需的 PyTorch 版本和依赖库，请耐心等待控制台输出完成。
在 WebUI 左上角可以切换当前使用的检查点模型（Checkpoint）。
.safetensors 模型文件放入 models/Stable-diffusion/ 目录，刷新页面即可识别。
VAE（Variational Auto-Encoder）负责将潜在空间解码为可见图像。如果图片色彩灰暗，通常需要加载 VAE。
models/VAE/ 目录并手动选择。
注意：VAE 文件通常几百 MB，加载后能显著改善画面色彩饱和度。
提示词（Prompt）是控制 SD 的核心。格式通常为英文逗号分隔。
(keyword) 权重为 1.1，((keyword)) 为 1.21。(keyword:1.3) 表示权重为 1.3。
WebUI 支持多种采样算法，如 Euler a, DPM++ 2M Karras 等。
用于提升生成图片的分辨率和细节。
ControlNet 是 SD 最重要的扩展之一，允许通过边缘图、深度图或姿态图来控制生成结构。
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种轻量级模型，用于添加特定角色、风格或服装。
<lora:文件名：权重> 格式调用。Stable Diffusion 是一个强大且灵活的 AI 绘画工具。通过掌握模型管理、提示词工程和参数调整，用户可以创造出符合预期的作品。随着社区的发展，更多插件和功能将不断涌现，建议持续关注官方文档和论坛动态。
AI 技术正在重塑创意产业，掌握 SD 技能将为未来的职业发展提供更多可能性。
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