PythonAI算法
Stable Diffusion 文生图保姆级入门指南
Stable Diffusion 是基于扩散模型的开源图像生成工具。本文详细介绍了文生图模式下的核心参数配置，包括模型选择、提示词权重、采样方法与迭代步数设置。内容涵盖界面功能解析、高分辨率修复策略、批处理优化及进阶的局部重绘与 ControlNet 应用。文章旨在帮助用户理解 SD 工作原理，规避常见显存与生成问题，建立规范的 AI 绘画工作流。
Stable Diffusion 是基于扩散模型的开源图像生成工具。本文详细介绍了文生图模式下的核心参数配置，包括模型选择、提示词权重、采样方法与迭代步数设置。内容涵盖界面功能解析、高分辨率修复策略、批处理优化及进阶的局部重绘与 ControlNet 应用。文章旨在帮助用户理解 SD 工作原理，规避常见显存与生成问题，建立规范的 AI 绘画工作流。
Stable Diffusion（简称 SD）是一款基于扩散模型的开源人工智能图像生成工具。它允许用户通过文本提示词（Prompt）生成高质量的图像，广泛应用于艺术创作、设计辅助及概念验证等领域。
在使用 SD 之前，建议确保硬件环境满足基本要求：
模型是 SD 的核心，不同的 Checkpoint 文件决定了图像的整体风格、画质和细节表现。常见的模型类型包括写实类、二次元类及混合风格类。
推荐模型下载站点：
提示词分为正向提示词（Positive Prompt）和反向提示词（Negative Prompt）。
权重规则：
(keyword:1.2) 的形式单独增加特定词汇的权重。一般设定在 20~30 步之间，具体取决于所选的大模型。
SD 提供多种采样算法，适用于不同场景：
主要用于修复扭曲的人脸，适用于真人场景。如果生成的人物脸部崩坏，可勾选此选项进行自动优化。
可实现图像的无缝拼贴效果，适用于生成花纹、背景纹理等场景。
默认情况下，文生图在较高分辨率下（宽高大于 756 像素）制作图像可能出现混沌现象。开启该选项可先生成低分辨率底图，再放大并修复细节。
常用放大算法：
即生成图片的分辨率。设置主要受限于显卡显存大小，显存越大，可设置的分辨率越高。
控制最终出图与提示词的匹配程度，一般范围在 3~11 之间，具体与模型有关。
用于修改图片中的特定区域。选中区域后输入新的提示词，SD 仅对该区域进行重新生成，保持其他部分不变。
用于扩展图片边界，根据周围内容智能填充画布外的区域。
ControlNet 是一种强大的控制网络，允许用户通过边缘检测、深度图、姿态骨架等条件精确控制生成图像的结构和构图，是实现精准创作的关键工具。
--medvram 启动参数。掌握 Stable Diffusion 需要一定的实践积累。建议从基础参数调整开始，逐步熟悉提示词工程与模型管理。随着 AI 技术的普及，具备 AI 绘图技能将成为职场中提升效率的重要能力。
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