全网首个Stable Diffusion系统基础课，新手必看

【全网首个Stable Diffusion系统基础课，新手必看】

Stable Diffusion是一款强大的开源AI图像生成工具，能依据文本描述生成高质量图像，在艺术创作、设计等领域应用广泛。现在为大家介绍全网首个系统的基础课，助力新手入门。

基础理论部分，Stable Diffusion基于深度学习，核心功能有文生图、图生图等。工作流程是输入文本，模型加载、推理后生成图像。其体系结构包含变分自编码器（VAE）、U-Net和文本编码器，通过在潜在空间添加、去除噪声来生成图像。

环境部署方面，可本地或云端部署。本地部署，电脑推荐NVIDIA显卡（显存≥8GB），支持CUDA 11.7及以上，系统为Windows 10/11或Ubuntu 20.04 ，预留至少20GB存储空间。新手可选秋叶整合包，下载解压至非中文目录，双击启动器按提示配置，浏览器自动打开运行界面；技术流可从官方GitHub仓库手动部署，安装Python 3.10、Git后，克隆WebUI仓库并启动。模型可从Hugging Face或CivitAI下载，放指定目录。云端部署对电脑配置要求低，通过特定平台即可使用。

操作实战中，文生图要掌握提示词撰写，基础公式为“主体 + 风格 + 环境 + 细节 + 质量控制” ，可用括号调整关键词权重，设否定提示词避免瑕疵。参数设置也重要，采样步数25 - 50为宜，步数多细节精细但生成慢；CFG Scale控制与提示词贴合度，7 - 10常用；按需选宽高比，如512x768 。图生图是输入图像生成新图像，可用于风格转换等。

能力进阶涉及局部重绘，能修改图像局部；边缘检测可增强图像边缘；姿态预估可调整图像姿态；区域分割可分割图像区域。

此外，还可通过模型训练优化模型，如模型微调、LoRA（轻量级模型微调技术）、DreamBooth（基于少量数据的模型微调技术）及文本倒置等。通过这门系统基础课，新手能全面掌握Stable Diffusion基础，开启AI图像创作之旅。