前言

Stable Diffusion是一款基于深度学习的文本生成图像模型，能够根据用户提供的文本描述创造出高质量、细节丰富的图像。本教程旨在帮助初学者深入理解并有效运用Stable Diffusion的基本参数，从而更好地控制生成图像的效果。我们将通过实例解析，让复杂参数变得通俗易懂，助力您开启精彩的文生图创作之旅。

目录

1 文生图工作流程

2 基本参数详解

3 实战演练

**一、**文生图工作流程

**输入提示词：**您需要提供一段文字描述，明确表达想要生成图像的主题、风格、场景等要素。

**设置参数：**调整Stable Diffusion模型的各项参数，以控制生成图像的质量、风格、细节程度等。

**运行模型：**模型基于输入文本和设置的参数，进行迭代计算，生成对应图像。

**查看结果：**生成的图像将显示在指定位置，您可以根据需要进行保存或进一步编辑。

二、基本参数详解

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采样迭代步数(Steps)

含义：模型生成图像时进行的迭代次数。步数越多，生成图像的细节越丰富，但也可能增加噪点。

用法：一般在18~30内，过低图像生成不完整无细节，过高轻微优化性价比不高。

采样方法(Sampler)

含义：指的是在模型生成图像的过程中，从模型所学习的概率分布中提取样本的具体算法。这些方法旨在将模型的内在概率知识转化为实际的图像输出，控制从初始噪声状态到最终清晰图像的转化过程。

用法：每次文生图，都需要选择一种采样方法

那么问题来了，30种采样方法，我们怎么选择？需要实验和总结。

实验：

可以用脚本“X/Y/Z plot”，在相同提示词“1girl”下，X轴为30种采样方法，每种都生成一张图，对比看看效果。

**速度快：**Euler系列、LMS系列、DPM++2M、DPM fast、DPM++2M Karras、DDIM系列。

**质量高：**Heum、PLMS、DPM++系列。

**tag利用率高：**DPM2系列、Euler系列。

**动画风：**LMS系列、UniPC。

**写实风：**DPM2系列、Euler系列、DPM++系列。

名词解释：

DPM-扩散概率模型；2M-表示200万步；Karras-是Karras等人提出的。

结论：

1、默认推荐使用DPM++2M Karras生成图片速度快、效果好。

**2、Eluer a采样生成速度最快，但人脸可能扭曲，适合生产icon图标\二次元\小图。
**

**3、DPM++2S a Karras 生成高质量图片，适合写实人物或复杂场景，同时设置setps越高效果越好。
**

4、DDIM效率更高，但二次元可能会变形。

但并不是绝对的，有的大模型和LORA作者，会特别推荐哪种采样方法，那最好照选哦！

宽度 高度

含义：设置生成图片的尺寸分辨率，单位是pix

用法：8G显存的显卡，一般用512*512，如果太大容易“爆显存”。（并非真的把显卡爆炸了，是指计算数据量超过显存容量，导致画面错误、帧数骤降、出现崩溃等异常）对于全身照，建议设置为512*768。（升级SDXL大模型，默认都是1024*1024的图）

那你肯定会问了，配置低又要高分辨率咋办？那就需要“高清修复”即可。

高清修复

含义：采用某种放大算法，把低分辨率图片进行放大，通常为避免变形，都是等比例放大倍数，如：放大倍率2 就是 512*512放大1024*1024，比直接生成1024的图占用显存要低。

放大算法：真实图片建议用（R-ESRGAN 4x+），动漫二次元建议（R-ESRGAN 4x+ Anime6B）,最佳质量（LDSR）。

高清修复采样次数：建议0，采用原图。

重绘幅度：建议0.4~0.7，值越大变化越大。

生成批次

含义：就是在绘制多副图像时，显卡按照一张接一张的顺序画。

用法：按需设置几张图 1~4张，提升抽卡的效率。

☆什么是抽卡？☆

SD出图效果比较随机，大家称之为“抽卡”，需要不断的生成新图，从中抽一张最好的图片。

每批数量

含义：就是显卡同时绘制多副图像，但效果通常比较差。

用法：8G显卡就选1即可。

提示词相关性(CFG Scale)

含义：又被称为提示词引导系数，控制模型对输入文本描述的遵循程度。值越大，生成图像越贴近文本描述；值越小，模型的创新性更强，但可能偏离文本描述。

用法：建议7~12,过低会导致图像的饱和度降低，过高则产生粗糙的线条或过度锐化图像甚至图像验证失真。

随机种子(seed)

含义：每个图像的唯一编码，能帮我们复制和调整生成的图片。

用法：-1 代表随机生成一个新seed，其他数字都是具体的seed值。

差异随机种子：指在生成图像过程汇总，每次扩散的步骤使用不同的随机种子，从而融合不同的图像，产生叠加的变化。

差异强度：0~1，0 完全相同，1完全不同

三、实战演练

case1 生成1张512*512分辨率的女孩图片

红框是需要操作的地方。

case2 把case1的图片放大2倍

先固定seed值生成“3781299575”，高清修复放大2倍，重绘0.7，女孩衣服变了样子和姿态没变。

case3 生成1张512*1024分辨率的女孩图片

1 点把seed改为-1，去掉高清修复，调整分辨率高度1024，点击生成。

2 等出图后，再次点击，产生新seed：4054307846

case4 把1和3的融合成512*1024的图****

把随机种子填写case1的seed值，差异种子填写case3的seed值，高度512 宽度1024，差异强调0.2，即可生成。

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