Stable Diffusion WebUI 使用指南与核心功能解析

综上所述： 使用模型：推荐 DreamBooth, LoRA, Textual Inversion 训练模型：推荐 LoRA, DreamBooth, Textual Inversion 不推荐：Hypernetworks 目前可以不用考虑，慢慢会被其他模型优化方法所取代。

模型下载来源

• 首推 HuggingFace，机器学习界的 Github，大多数模型下载源都可以在上面找到。
• 其次推荐 Civitai，是一个专注 Stable Diffusion 的 AIGC 社区，用户注册登录之后即可上传和下载自己或别人训练的 AI 模型。

Embedding 提示词打包

Embedding 可以改变画面风格，快速得到你想要的画面特征的图片，常用于负向提示词，可有效提高出图质量。 通俗理解 Embedding 是'提示词打包'，即通过触发词将相关的一组特征词描述打包在一起。

LoRA 低秩适应模型

LoRA 出自微软的一篇论文，中文名可以称呼为'低秩适应模型'，简称 LoRA。LoRA 可以帮助你向 AI 传递、描述某一个特征准确，主体清晰的形象，其所携带的信息相比 Embeddings 要更丰富。 目前 LoRA 的一个主要应用是各种游戏、动漫角色的二次创作构建，由于其训练成本低，体积小，速度快，效果好，在社区中存在着大量优质的 LoRA 模型。

插件篇

插件体系是 WebUI 能够保持强大扩展能力的关键基础设施。

安装插件

webui 提供两种方式安装插件，一个是从它的官方列表安装，一个是从指定网址安装。当然我们也可以手动下载插件文件后复制到插件文件夹。

常用插件

推荐一些常用的插件，具体可根据需求在社区查找。

进阶：图像高清

要提升成图质量，可以选用精度高表现好的模型，添加质量标准化提示词，增加分辨率等方式。除了以上方式之外，在 WebUI 中还有一系列功能是为了专门优化图像产出质量。

• Hires.fix 高清修复
• SD Upscale 脚本
• 附加功能中的图像放大算法

有人问为什么不直接设置更高的分辨率呢？更高的分辨率意味着更多的生成时间和更高的显存占用，非常容易爆显存。由于 SD 训练时大多采用 512 * 512 或 768 * 768 的图进行训练，如果设置非常高的分辨率往往会导致多个人或者多个头的情况出现。

文生图：Hires.fix 高清修复

Hires.fix 的原理是先生成一张低分辨率图像，在此画面基础上结合文本提示词进一步添加画面细节，从而提高分辨率，达到放大图像的目的。它的优势是：

• 不会改变画面的构图（通过随机种子固定）
• 稳定克服多人多头等高分辨率产生的问题
• 操作简便，清晰，直观

图生图：SD Upscale 放大脚本

在图生图的页面中其实是没有高清修复的选项的，如果原图分辨率比较低，只要按更高的分辨率设置就可以实现"高清修复"。如果想要生成的图片更大，画面更精细，可以使用 UpScale 放大脚本。 UpScale 放大脚本的原理是将原图切成若干块之后分别重新绘制，最后拼合到一起。 优势是可以突破内存限制，获得更大的分辨率，最大四倍宽高，画面精细度高。 缺点是分割重绘的过程比较不可控，比如分界线割裂，操作繁琐，偶尔加戏出现莫名其妙的奇怪区域。

后期处理：图像放大

如果生成图片后对图像的尺寸仍然不够满意，可以通过 WebUI 中的后期处理功能进行图像放大来实现进一步的精细化。

进阶：局部重绘

局部重绘顾名思义就是将 AI 生成画面中不满意的局部进行重新绘制以期待生成自己满意的画面。通常在我们对画面的 99% 都比较满意，只想修复图片不希望改变大部分区域时使用，比如 AI 绘画中常见的手画崩了的问题。

在 web-ui 中主要提供了三种方式进行局部重绘：

• 局部重绘：在重绘页面中通过画笔的方式涂抹你想要重绘的部分，相当于由用户绘制蒙版。
• 涂鸦重绘 (InPaint Sketch)：让用户输入自己的涂鸦内容，用于指导 AI 画出自己想要的效果。
• 上传蒙版 (InPaint Upload)：通过专业图像处理软件绘制精确蒙版，然后将蒙版上传至 WebUI 的方式进行重绘。

进阶：ControlNet 构图控制

ControlNet 构图插件功能比较强大。简单来说 ControlNet 能从指定图像中提取结构，构图，或者深度信息，用于指导 Stable Diffusion 生成指定结构或者构图。我们知道 AI 出图具有随机性，而 ControlNet 让控制 AI 稳定出图提供了可能性。

进阶：ComfyUI 节点式生图方式

ComfyUI 是一种节点式控制 AI 生成图像的软件，其提供了节点式的控制方式，可以任意组合输入和输出，让 AI 出图的过程更加流程化和易于控制，能够达到 WebUI 无法达到的控制自由度。

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了。最新 Stable Diffusion 除了有 win 多个版本，还带来了 Mac 版本。社区中不断有新的工具和资源涌现，建议关注官方文档和社区动态以获取最新支持。