整合包对非技术身世的同学比较友好，由于秋叶大佬把相关的东西现已都整合好了，只需关键点点就行了。当然懂编程的同学就更没有问题了。
准备
为了确保AI绘画的功率，主张在本机装置Nvidia独立显卡，也便是俗称的N卡，而且显存要达到6G以上，6G只能出图，假如要做练习主张12G以上。推荐挑选RTX40系列及以上的显卡型号，最低也要挑选RTX30系列。假如你没有N卡，能够运用CPU进行图形计算，可是性价比较低，出图速度较慢。此外，还需求确保CPU功能足够高，而且调配至少16G的内存。总的来说，假如仅仅进行简略的图形处理或许体验，能够运用CPU，但不适合搞AI绘画。
看到这儿，有的同学或许会有点失望了，没有这么好的机器就玩不了AI绘画吗？别忧虑，咱们还能够运用云主机，下一篇我会共享运用云主机的姿态。
装置前看自己显卡型号的办法：
1、电脑左下角点击WIndows窗口图标，然后点击“设置”。
2、在翻开的窗口中，搜索“设备管理器”，找到后点击翻开。
3、找到“显示适配器”，就能够看自己的显卡了。假如是Nvidia的显卡，就会有这几个字。我这个演示的电脑是不是N卡，所以只能以CPU的方法运转。
下载
所有需求的东西都放到盘盘里边了，咱们自行下载即可：
pan.baidu.com/s/1Hvw8ptSv… 提取码: bmm1
为了方便咱们搞AI绘画，这儿边不仅包含了秋叶大佬的整合包，还有许多的大模型、Lora模型、ControlNet模型等等，总计大约有100多G，悉数下载下来会很慢。
可是没必要都下载下来再装置，先把最终两个文件下载下来就行了，鉴于百度限速，或许也需求几个小时，咱们耐心等候，磨刀不误砍柴工！
发动
下载完上边说的两个文件就能够发动。
1、装置驱动。这个整合包是由 .NET6 (便是一个软件根底平台）驱动的， 咱们需求先装置“发动器运转依靠-dotnet-6.0.11.exe”这个文件。
装置过.NET6的同学能够越过这一步，不懂的再装置一遍也没问题。
2、解压“sd-webui-aki-v4.zip”。自己挑选一个磁盘，比方D盘，直接解压到D盘根目录就行了。然后进入解压后的文件夹 sd-webui-aki-v4 。
双击“A发动器.exe”，它会自动下载一些最新的程序文件。我这儿还弹出了“设置Windows支持长途径”，确认就能够了。
发动成功后，会翻开下边这个界面。假如啥都做完了，也没翻开这个界面，就再次双击这个文件，一般就翻开了，还打不开的找我。
在这个发动界面中点击右下角的“一键发动”按钮。
然后会弹出一个操控台窗口，做一些初始化的操作，呈现“Startup time …”的提示就代表发动成功了。
然后这个东西会自动在浏览器中翻开SD WebUI的窗口。不小心关了的时分，也能够用 http://127.0.0.1:7860 再次翻开。翻开的界面如下图所示：
出图
只需求简略5步：
1、Stable Diffusion 模型：anything-v5，这个是整合包自带的默许大模型，不必选便是它。
2、外挂VAE模型：挑选 840000 这个，这东西就像个滤镜，用它出图的色彩比较丰厚。
3、提示词：想要画个什么，就在这儿写，需求是英文。
4、反向提示词：不想要在图片中呈现什么，就把它写在这儿，这儿填写的“EasyNegative”是整合包附带的一个通用反向提示词的代号。
5、其它参数先不论，点击“生成”按钮。
6、生成速度取决于你的计算机功能，等一会就会出图了。点击能够扩大，右键能够下载。
除了在这个WebUI上直接下载图片，咱们还能够通过发动东西下载，如下图所示，红框圈出的便是各种生成方法保存图片的方位，单击就能够翻开本机目录。
进阶
为了更好的绘图，这儿介绍几个根底而且常用的概念：
模型：能够了解成一个函数，输入一些参数，得到一些返回值。只不过这儿谈到的模型的参数特别多，几十亿、上百亿、上千亿。在Stable Diffusion中，咱们能够简略的认为参数便是提示词、反向提示词、图片尺寸、提示词引导系数、随机数种子等等，返回值便是图片数据。
大模型：有时也称为根底模型，文件一般很大，常见的都在2G-5G。这是由于它们运用了许多的图片进行练习，累积了许多的数据。SD官方发布了一个根底模型，可是由于比较通用，统筹的方面比较多，特点缺乏，所以咱们一般很少运用。比方有的人喜爱二次元、有的人喜爱实在、有的人喜爱3D，用官方模型出图的作用不是最优的，所以许多组织或许个人就专门练习某方面的模型，并发布到社区给咱们运用。
盘盘中供给了一些大模型，咱们能够去下载：
然后放到整合包的这个目录下：sd-webui-aki-v4\models\Stable-diffusion，从盘盘下载的整合包中现已默许有一个大模型。
VAE模型：这个东西有点相似手机中编辑照片时的滤镜，能够处理图片的色彩和线条，让图片看起来色彩更丰厚丰满。许多大模型会自带VAE模型，这时分咱们就不需求再给它调配一个VAE，当然也有不自带的，这时就需求调配一个。上图挑选的 840000 是一个常用的的VAE模型，假如你生成的图片比较灰暗，能够试试这个VAE。其实秋叶整合包供给了四个选项，如下图所示，我一般都选“自动识别”，除了 840000，animevae 是专门优化二次元图片的。一般这两个VAE模型就够了。
Lora模型：这是一种基于大模型的风格模型，比方咱们画小姐姐的时分，能够用一些Lora模型来操控人物的服装、头饰；生成机械四肢的时分，能够用一些Lora模型来强化肢体上掩盖的机甲款式；画风景图的时分，能够用一些Lora模型来操控绘画的风格。
能够从盘盘中的这两个目录下载：
下载后放到整合包的这个目录下：sd-webui-aki-v4\models\Lora，初始状态下里边是空的。
提示词：对图画的描述，也便是想画一幅什么样的画。比方我上边运用的：a girl，可是这个提示词过于简略，AI尽管画出了一个女孩，可是他不知道你脑子里的女孩长什么样子，假如要画的更契合你的需求，你还要告诉他更多细节才好，比方女孩的头发是什么色彩、穿着什么衣服、站着仍是坐着、在户外仍是室内等等。提示词在AI绘画中特别重要，后边我会专门共享如何写好提示词。
反向提示词：不想在图片中呈现的东西，比方树、桌子、6根手指、缺胳膊断腿等等，在上边的示例中我运用了“EasyNegative”，这是一个嵌入模型的代号，能够认为它代表了许多常见的反向提示词，运用它就不必一个个输入了，也不占用过多的提示词。
随机数种子：上边没有演示这个参数，可是它是AI绘画的魅力之一。即使其它的参数都相同，只要随机数不同，每次生成就会出来不同的图片，构思几乎无穷无尽。
先说这么多吧，学习重在锲而不舍，不要撑着，后边咱们渐渐再讲。
更新
Stable Diffusion WebUI 经常会修正一些BUG和增加新功能，在这儿能够把它更新到最新版别。
以上便是本文的主要内容，感谢阅览。
两外我还写了几篇AI绘画的实战文章，欢迎交流交流：
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