[Stable diffusion教學]Stable diffusion webui安裝及生成AI繪圖全攻略

Stable diffusion是一個免費開源的AI繪圖工具，和另一受歡迎的AI繪圖線上軟件Mid Journey不同的是Stable Diffusion可以安裝在電腦上，不需要有任何線上平台帳戶就可以用文字或圖片的方式生成圖像，支援豐富的客製設置，讓用戶有更大的彈性地對AI圖像進行調整。

安裝Stable diffusion電腦配備條件

安裝及運行Stable Diffusion，電腦需要有至少4GB的專屬GPU記體體。要查看電腦是否有專屬GPU記憶體可以用「Ctrl+Shift+Esc」快捷鍵打開工作管理員，在效能的欄目中如果看到NVIDIA就代表著有專屬的GPU或顯示卡。

點擊相應的GPU記憶體，可以在視窗的右方看到專屬GPU記憶體的容量，如果數值大於4GB，那就代表你的電腦符合第一個條件了。

第二個條件是確認電腦有不少於10GB的儲存空間，用快捷鍵「Win+E」打開檔案總管，然後點擊本機，看到有多於10GB的儲存空間的話，那麼表示著你的電腦可以安裝並運行Stable Diffusion了。

確認了你的電腦符合了配備需求，那麼接下來進入Stable Diffusion安裝教學了。

安裝Stable Diffusion之前我們需要先下載並安裝兩個軟件，第一個是Git(源代碼控制管理軟件)。在Git頁面中點擊下載，完成下載並安裝Git，在這裡根據安裝小精靈的預設設置跑完安裝程序就可以了。

接下來是Python，在Python的版面中滑到網頁的底部，並選擇Windows installer (64bit)下戴檔案。在安裝前把在「Add Python 3.10 to PATH」前的空格打勾，然後進行安裝。

兩個軟件都下載並安裝完成後，現在我們準備好可以下載Stable Diffusion了。

首先，打開檔案總管並選擇想要儲存Stable Diffusion的路徑(在這裡我選擇桌面作為示範)，然後新增一個叫「stable-diffusion」的資料夾，完成後雙擊進入這個資料夾。接下來在路徑的欄位輸入「cmd」，這時候會打開命令列提示字元。

在命令列提示字元中輸入「git clone」並貼上以下這個URL，然後點擊Enter。在跑完後，回到我們剛剛新增的stable-diffusion資料夾會發現多了一個叫stable diffusion webui的資料夾了。

URL:

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

接下來我們需要下載Stable Diffusion模型(model)，不同的模型擅長生成不同風格的圖像，本次的教學用基本的模型作為示範。

首先，到這個網站中下載模型，選擇在「Original GitHub Repository」下方的第一個選項，點擊開始下載。

下載完成後到電腦下載的資料夾，重新命名這個檔案名稱為「model」，然後點擊右鍵剪下這個檔案。接著回到之前的「stable-diffusion-webui」的資料夾中找到「models」的資料夾，再雙擊到「models」資料夾中的「stable-diffusiton」資料夾並把檔案貼上。

然後在「stable diffusion-webui」的資料夾，找到「webui-user.bat」的檔案並點擊右鍵，點選編輯。這會打開notepad，在notepad的最上方輸入「git pull」 (這個步驟確保我們有最新的stable diffusion版本)，然後儲存檔案。

好了，經過這那多的步驟終於可以開始運行Stable Diffusion了。雙擊「webui-user.bat」檔案運行Stable Diffusion。

等跑完後Stable diffusion會自動開始一個新的網頁，如果你沒有看到的話可以複製在命令列提示字元視窗底部的URL，然後貼上在瀏覽器網址欄，然後按Enter，就可以開始使用Stable Diffusion了!

好了，接下來是Stable Diffusion的使用教學時間。

要生成AI繪圖，首先在左上方先選擇模型，我們之前只下載了基本模型，所以在這裡只有一個選項。

在模型的下方的「txt2img」欄目，意思是指以文字產生圖片。在「prompt」的框框中輸入我們想要Stable Diffusion生成圖像的形容，然後在「Negative prompt」的框框中輸人我們希望Stable Diffusion在生成的圖像中不包括事物的形容。

接下來是產出/生成圖像的設置，以下是選項項目的代表意思：

Sampling method (採樣方式): 不同的採樣方式會有不同的生成效果
Sampling steps(採樣步驟): Stable diffusion生成圖片之前會進行幾次的完善，次數越多圖片的質素越高，但也需要花更多的時間完成
Batch count(生成批次): 運行生成圖像處理的次數
Batch size(每批數量): Stable diffusion每次運行時產生的圖像數量
CFG scale(提示詞相關性): 設定的數字越大，Stable diffusion就會更貼近輸入的Stable Diffusion咒語去生成圖片，數字越小Stable Diffusion就會更多的使用自己的創意去生成圖片
Seed(種子碼數值): 預設值為-1，代表著隨機產生種子碼，亦代表著生成的圖片效果變化更多