Stable Diffusion核心功能与界面解析

Stable Diffusion通过文本描述生成图像，其WebUI界面包含多个关键模块：左上角选择基础模型（如chilloutmix生成真人风格），主操作区分为文生图（txt2img）和图生图（img2img）。右侧参数面板支持调整采样器（推荐Euler a）、采样步数（20-50步）、图像尺寸（512×512或1024×1024）和提示词引导系数（7-12区间）。种子值设为-1时生成随机图像，固定数值可复现相同结果。

模型选择与安装指南

模型分为Checkpoint（主模型，2-7GB）、LoRA（风格微调）、VAE（画质增强）三类。国内推荐访问哩布哩布AI（liblib.ai）和吐司（tusiart.com），国外可选Civitai（需科学上网）。下载后按类型放置：

• Checkpoint模型：/models/Stable-diffusion
• LoRA模型：/models/Lora
• VAE模型：/models/VAE

安装后需在WebUI界面刷新模型列表，多模型叠加使用时需调整触发权重。

提示词工程与参数优化

遵循「画质+主体+细节+环境」公式构建英文提示词，例如：

masterpiece, best quality, 1girl, detailed eyes, beach sunset

负面提示词规避异常生成：

mutated hands, extra limbs, blurry, low resolution

进阶技巧包括：

• 权重控制：用( )增加权重，[ ]降低权重，例如：(red hair:1.3)
• 分步描述：用BREAK分隔不同生成阶段
• 艺术家风格：引用如"by Greg Rutkowski"增强画面表现

高级图像控制技术

结合ControlNet插件实现精准构图：

• OpenPose：依据骨骼图生成人物动作
• Canny Edge：基于线稿控制画面结构
• Depth Map：按景深分布生成立体场景

使用Tiled Diffusion插件生成8K超清图像，配合MultiDiffusion技术避免显存溢出。高清修复（Hires. fix）建议设置重绘幅度0.3-0.5，缩放倍数2x。

工作流优化与效能管理

配置xFormers加速生成速度，开启--medvram参数优化显存占用。推荐使用秋葉aaaki整合包实现一键启动，定期清理临时文件保持系统流畅。云端部署建议选择显存12GB以上的GPU实例，本地运行需确保NVIDIA驱动更新至535版本以上，CUDA工具包安装11.8版本。