一篇文章彻底了解 Stable Diffusion 生成参数

Stable Diffusion生成AI图片的效果和各种参数设置有关。

Stable Diffusion 涉及的内容较多，这里我们使用 https://www.liblib.art/sd 中的文生图做基础教程。进入操作界面，选择一个合适的大模型。

在 Lora 中选择自己喜欢的小模型。

输入正向提示词

正向提示词的作用简单来说就是告诉 SD 根据我的描述出图。注意正向提示词只支持英文。这里我们以生成一个男婴儿为例：

提示词我们写：

一个男婴，襁褓中，闭着眼睛，黄色的阴影，一个毛茸茸的玩具，短头发，上半身
我们需要将以上中文翻译成英文：
A male baby, baby, swaddling, eyes closed, shades of yellow, a furry toy,short hair,the upper part of the body

输入负向提示词

负面提示词的作用，就是告诉 SD ，我不要这样的效果，比如我们在负面提示词输入多余的手指，就是告诉 SD 在生成的图中，不要出现多余的手指。实际使用的过程中，很多开发者已经将导致出图质量差的负面提示词都做成模型，所以一般的情况下，我们只需要照搬一些负面提示词模板就可以。

比如：
(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), bad anatomy,DeepNegative, skin spots, acnes, skin blemishes,(fat:1.2),facing away, looking away,tilted head, lowres,bad anatomy,bad hands, missing fingers,extra digit, fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit, extra arms, extra leg, extra foot,teethcroppe,signature, watermark, username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,erro

采样方法/Sampling method

SD 采样器是一个特色，简单的理解就是用不同的方法去生成图片，区别就是出图的质量，速度，稳定性等，后期熟悉以后可以自己测试不同采样方法的不同效果。

采样步数/Sampling steps

可以理解为生成图片的精度和质量，步数越高图片精度和质量越好，但是相对速度也越慢，摄影图一般选择步数在 20-30，如果过高也会导致图片过于拟合。

设置图片比例和生成数量

图片比例很好理解，就是生成图片的宽高比。

生成数量分生成批次，和每批数量。批次就是生成几批，而每批数量就是每一批次出多少张图。

生成/Generate参数都设置好以后，我们就可以点击生成，稍等后我们可以查看生成的图片。

生成图片，可以点击放大右键保存，也可以点击下方的保存按钮。生成图片后还可以通过修改提示词和其他参数重新生成想要的图片。