Stable Diffusion 是什么？

Stable Diffusion 是由 Stability AI 开发、于 2022 年开源的 AI 图像生成模型，是目前全球最流行的本地 AI 绘图工具。与 Midjourney 等在线服务不同，Stable Diffusion 可以完全在本地电脑运行，无需联网、完全免费、无内容审查限制，拥有数以百万计的用户和极其活跃的开源生态。

本教程从零开始，带你完成 Stable Diffusion 的安装配置，掌握核心使用技巧，最终能够生成高质量 AI 图像。

Stable Diffusion 主要界面：WebUI vs ComfyUI

Stable Diffusion 本身是底层模型，用户通过前端界面来使用它。目前主流有两种：

AUTOMATIC1111 WebUI

最经典、使用最广泛的 Stable Diffusion 前端。特点：

  • 界面直观，适合新手快速上手
  • 插件生态丰富（ControlNet、ADetailer、Adetailer 等均支持）
  • 一键安装包，Windows 用户门槛极低
  • 社区教程最多，遇到问题容易找到解决方案

推荐人群：新手、对工作流灵活性要求不高的用户。

ComfyUI

基于节点（Node）工作流的 Stable Diffusion 前端，近两年快速崛起。特点：

  • 工作流可视化，每一步操作都透明可见
  • 内存占用更低，运行更高效
  • 支持更复杂的 AI 工作流（如 FLUX、视频生成）
  • 学习曲线稍陡，但掌握后灵活性极强

推荐人群：有一定基础、追求工作流精细控制的进阶用户。

安装教程：Windows 环境搭建

第一步：确认硬件要求

Stable Diffusion 对显卡（GPU）有要求：

  • 最低配置：NVIDIA 显卡，显存 4GB（VRAM）
  • 推荐配置：NVIDIA 显卡，显存 8GB 以上（RTX 3060 / 4060 及以上）
  • AMD 显卡：可通过 DirectML 或 ROCm 运行，但稳定性稍差
  • CPU 运行：无独显也可运行，但速度极慢（出一张图需数分钟）
  • 苹果 M 系芯片：支持运行，通过 MPS 加速，效果良好

第二步：安装 WebUI（推荐新手）

最简便的方式是使用整合包，省去繁琐的环境配置：

  1. 访问 软件工具合集 下载推荐的 Stable Diffusion 整合包
  2. 解压到空间充足的硬盘（建议预留 20GB 以上）
  3. 双击运行 启动器.exe 或 run.bat
  4. 首次启动会自动下载依赖，需等待 5-15 分钟
  5. 浏览器自动打开 http://127.0.0.1:7860 即安装成功

第三步：下载基础模型（Checkpoint）

安装完界面后，你需要下载 AI 绘图的大脑——Checkpoint 模型。

主要下载渠道：

  • Civitai（civitai.com）：最大的 Stable Diffusion 模型社区，需要科学上网
  • Hugging Face（huggingface.co）：官方开源模型库
  • 国内镜像站：可参考 资源合集 中的国内可用下载地址

下载后将 .safetensors 文件放入 models/Stable-diffusion/ 文件夹，刷新 WebUI 即可使用。

核心概念详解

Checkpoint、LoRA、VAE 的区别

类型 作用 文件大小 使用方式
Checkpoint 基础模型，决定整体画风和能力 2-7GB 在主模型选项选择
LoRA 风格/角色微调模型，叠加在 Checkpoint 上 50-300MB 提示词中 <lora:name:weight>
VAE 图像解码器，影响色彩饱和度和细节 300-800MB Settings 中选择或提示词后缀
Embedding 文本嵌入，用于特定风格或负向词组合 <100KB 提示词中直接写文件名

关键参数解读

  • CFG Scale（提示词引导系数）：控制 AI 跟随提示词的程度。7-9 是常用范围，越高越忠实于提示词但可能过于生硬，越低越有创意但可能偏离。
  • Steps（采样步数）：AI 绘图的迭代次数，一般 20-30 步效果与质量平衡最好，过高收益递减。
  • Sampler（采样器）：影响生成算法。DPM++ 2M Karras 是新手首选，速度快质量好。DDIM 适合需要精确复现的场景。
  • Seed（随机种子）：固定 seed 可以复现完全相同的图片，用于对比不同参数效果。

提示词（Prompt）写法完全指南

正向提示词结构

高质量提示词通常包含以下几个部分（从重要到次要排列）：

质量词, 主体描述, 风格/画风, 场景/背景, 光线/色调, 摄影参数

示例：

masterpiece, best quality, 1girl, solo, long hair, blue dress, 
standing in a flower field, soft sunlight, golden hour, 
bokeh background, detailed face, 8k uhd

常用质量词

  • masterpiece, best quality — 通用质量提升词
  • highly detailed, ultra detailed — 提升细节
  • 8k, 4k uhd, highres — 分辨率提示
  • photorealistic, hyperrealistic — 写实风格
  • cinematic lighting — 电影级光线

负向提示词（Negative Prompt）

负向提示词告诉 AI 不要生成什么，是保证图片质量的重要手段：

worst quality, low quality, normal quality, lowres, blurry, 
ugly, bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing limbs,
watermark, text, logo, username, signature

提示词权重调节

用括号控制关键词的权重：

  • (keyword) — 权重 ×1.1
  • ((keyword)) — 权重 ×1.21
  • (keyword:1.5) — 权重精确设为 1.5
  • [keyword] — 权重 ×0.9（降低）

进阶功能：ControlNet 使用指南

ControlNet 是 Stable Diffusion 最重要的扩展插件之一，它允许你通过参考图像精确控制生成图像的结构、姿态、线条等。

常用 ControlNet 模型

  • Canny（边缘检测）：提取图像轮廓线，适合保持物体形状
  • OpenPose（姿态控制）：识别人物姿态骨架，精确控制人物动作
  • Depth（深度图）：基于深度信息重构空间结构
  • Lineart（线稿上色）：给手绘线稿填色，动漫风格最常用
  • Inpaint（局部重绘）：只修改图像中指定区域

使用 OpenPose 控制人物姿态

  1. 在 ControlNet 插件中选择 OpenPose 模型
  2. 上传参考姿态图片（或使用内置姿态编辑器）
  3. 调整 Control Weight（建议 0.8-1.0）和 Guidance Start/End
  4. 正常填写提示词，生成图片

Stable Diffusion 学习资源整理

以下是燕紫苑小站精选的 Stable Diffusion 学习资源：

  • 模型下载：参考 精选资源下载 中的 Stable Diffusion 模型合集
  • 提示词参考：PromptHero、Lexica.art（需科学上网）
  • 插件安装：通过 WebUI 的 Extensions 选项卡直接安装
  • 最新资讯：关注 Telegram 频道导航 中的 Stable Diffusion 相关频道

常见问题与报错解决

Q：出图质量很差/画面模糊怎么办？

检查以下几点：（1）是否使用了质量提升词（masterpiece, best quality）；（2）Steps 是否至少 20 步以上；（3）分辨率是否设置合理（建议 512×512 或 768×768 起步）；（4）是否选择了合适的 VAE；（5）Hires fix 功能是否开启。

Q：CUDA out of memory 报错怎么办？

显存不足时：（1）降低图片分辨率；（2）在启动参数中添加 --medvram 或 --lowvram；（3）关闭其他占用显存的程序；（4）使用更小的模型。

Q：生成的人物手部经常畸形怎么办？

这是 Stable Diffusion 的常见问题。解决方案：（1）在负向提示词中加入 bad hands, extra fingers, mutated hands；（2）安装 ADetailer 插件自动修复手部；（3）使用 img2img 局部重绘手部区域。

Q：如何提升 Stable Diffusion 出图速度？

（1）使用更快的采样器（DPM++ SDE Karras）；（2）开启 xFormers 内存优化；（3）使用 LCM LoRA 将步数降至 4-8 步；（4）升级显卡或使用云 GPU（如 AutoDL）。

总结：开始你的 AI 绘图之旅

Stable Diffusion 的学习曲线比普通软件稍陡，但一旦掌握核心概念，你会拥有一个几乎可以生成任何类型图像的 AI 绘图工作室。从安装整合包开始，先生成几张测试图，再逐步探索 ControlNet、LoRA 等进阶功能，是最高效的学习路径。

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