不敢妄稱(chēng)教程，只是根據(jù)自己最近的理解與實(shí)踐，只能說(shuō)是給后來(lái)的AI繪畫(huà)作畫(huà)者一點(diǎn)快速上手入門(mén)的參考吧。
主要是涉及 SD webui 界面介紹 參數(shù)含義及調(diào)整，txt2img 怎么設(shè)置特征點(diǎn)，img2img 怎么完善原始圖像等內(nèi)容。

各選項(xiàng)卡的一句話介紹
txt2img 文生圖：顧名思義就是用文字生成圖片
img2img 圖生圖：顧名思義就是用圖片生成圖片
Extras 更多：這里其實(shí)是“無(wú)損”放大圖片用的
PNG info 圖片信息：從圖片exif里獲取圖片的信息，如果是SD原始生成的png圖片，圖片的exif信息里會(huì)寫(xiě)入圖片生成參數(shù)的，所以你在網(wǎng)上看到大佬生成的美圖，可以用這個(gè)功能幫你查看
Checkpoint Merger 模型（ckpt）合并：合并不同的模型，生成新的模型
Train 訓(xùn)練：自己煉 embedding 或者 hypernetwork
Settings 設(shè)置：顧名思義就是設(shè)置頁(yè)面
Extensions 擴(kuò)展：顧名思義這里是擴(kuò)展的管理頁(yè)面。

【文生圖界面】
這估計(jì)是新人最常用的界面了，顧名思義就是用文字生成圖片的地方

提示詞 Prompt
用文字描述你想要生成的東西

支持的語(yǔ)言
支持的輸入語(yǔ)言為英語(yǔ)（不用擔(dān)心英語(yǔ)不好的問(wèn)題，目前網(wǎng)上有很多tag生成器供你使用），SD支持用自然語(yǔ)言描述，不過(guò)還是推薦使用用逗號(hào)分隔的一個(gè)個(gè)的關(guān)鍵詞來(lái)寫(xiě)，當(dāng)然表情符號(hào)，emoji，甚至一些日語(yǔ)都是可以用的。

tag語(yǔ)法
分隔：不同的關(guān)鍵詞tag之間，需要使用英文逗號(hào),分隔，逗號(hào)前后有空格或者換行是不礙事的
ex：1girl,loli,long hair,low twintails（1個(gè)女孩，loli，長(zhǎng)發(fā)，低雙馬尾）
混合：WebUi 使用 | 分隔多個(gè)關(guān)鍵詞，實(shí)現(xiàn)混合多個(gè)要素，注意混合是同等比例混合，同時(shí)混。
ex: 1girl,red|blue hair, long hair（1個(gè)女孩，紅色與藍(lán)色頭發(fā)混合，長(zhǎng)發(fā)）

增強(qiáng)/減弱：有兩種寫(xiě)法

第一種 (提示詞:權(quán)重?cái)?shù)值)：數(shù)值從0.1~100，默認(rèn)狀態(tài)是1,低于1就是減弱，大于1就是加強(qiáng)
ex: ,(loli:1.21),(one girl:1.21),(cat ears:1.1),(flower hairpin:0.9)

第二種 (((提示詞)))，每套一層()括號(hào)增強(qiáng)1.1倍,每套一層[]減弱1.1倍。也就是套兩層是1.1*1.1=1.21倍，套三層是1.331倍，套4層是1.4641倍。

ex: ((loli)),((one girl)),(cat ears),[flower hairpin]和第一種寫(xiě)法等價(jià)

所以還是建議使用第一種方式，因?yàn)榍逦鴾?zhǔn)確
漸變：比較簡(jiǎn)單的理解時(shí)，先按某種關(guān)鍵詞生成，然后再此基礎(chǔ)上向某個(gè)方向變化。
[關(guān)鍵詞1:關(guān)鍵詞2:數(shù)字]，數(shù)字大于1理解為第X步前為關(guān)鍵詞1，第X步后變成關(guān)鍵詞2，數(shù)字小于1理解為總步數(shù)的百分之X前為關(guān)鍵詞1，之后變成關(guān)鍵詞2
ex：a girl with very long [white:yellow:16] hair 等價(jià)為
開(kāi)始 a girl with very long white hair

16步之后a girl with very long yellow hair

ex：a girl with very long [white:yellow:0.5] hair 等價(jià)為
開(kāi)始 a girl with very long white hair

50%步之后a girl with very long yellow hair

交替：輪流使用關(guān)鍵詞
ex：[cow|horse] in a field比如這就是個(gè)牛馬的混合物，如果你寫(xiě)的更長(zhǎng)比如[cow|horse|cat|dog] in a field就是先朝著像牛努力，再朝著像馬努力，再向著貓努力，再向著狗努力，再向著馬努力

tag書(shū)寫(xiě)示例
建議按類(lèi)似這樣的格式書(shū)寫(xiě)提示詞

畫(huà)質(zhì)詞
這個(gè)一般比較固定，無(wú)非是，杰作，最高畫(huà)質(zhì)，分辨率超級(jí)大之類(lèi)的

風(fēng)格詞藝術(shù)風(fēng)格詞
比如是照片還是插畫(huà)還是動(dòng)畫(huà)

圖片的主題
比如這個(gè)畫(huà)的主體是一個(gè)女孩，還是一只貓，是兒童還是蘿莉還是少女，是貓娘還是犬娘還是福瑞，是白領(lǐng)還是學(xué)生

他們的外表
注意整體和細(xì)節(jié)都是從上到下描述，比如
發(fā)型（呆毛，耳后有頭發(fā)，蓋住眼睛的劉海，低雙馬尾，大波浪卷發(fā)），
發(fā)色（頂發(fā)金色，末端挑染彩色），
衣服（長(zhǎng)裙，蕾絲邊，低胸，半透明，內(nèi)穿藍(lán)色胸罩，藍(lán)色內(nèi)褲，半長(zhǎng)袖，過(guò)膝襪，室內(nèi)鞋），
頭部（貓耳,紅色眼睛），
頸部（項(xiàng)鏈），
手臂（露肩），
胸部（貧乳），
腹部（可看到肚臍），
屁股（駱駝恥），
腿部（長(zhǎng)腿），
腳步（裸足）

他們的情緒
表述表情

他們的姿勢(shì)
基礎(chǔ)動(dòng)作（站，坐，跑，走，蹲，趴，跪），
頭動(dòng)作（歪頭，仰頭，低頭），
手動(dòng)作（手在攏頭發(fā)，放在胸前 ，舉手），
腰動(dòng)作（彎腰，跨坐，鴨子坐，鞠躬），
腿動(dòng)作（交叉站，二郎腿，M形開(kāi)腿，盤(pán)腿，跪坐），
復(fù)合動(dòng)作（戰(zhàn)斗姿態(tài)，JOJO立，背對(duì)背站，脫衣服）

圖片的背景
室內(nèi)，室外，樹(shù)林，沙灘，星空下，太陽(yáng)下，天氣如何

雜項(xiàng)
比如NSFW，眼睛描繪詳細(xì)

將不同的分類(lèi)的詞，通過(guò)換行區(qū)分開(kāi)，方便自己隨時(shí)調(diào)整

(masterpiece:1.331), best quality,
illustration,
(1girl),
(deep pink hair:1.331), (wavy hair:1.21),(disheveled hair:1.331), messy hair, long bangs, hairs between eyes,(white hair:1.331), multicolored hair,(white bloomers:1.46),(open clothes),
beautiful detailed eyes,purple|red eyes),
expressionless,
sitting,
dark background, moonlight, ,flower_petals,city,full_moon,

于是我們得到這樣一張圖

采樣迭代步數(shù) Sampling Steps
AI繪畫(huà)的原理用人話說(shuō)就是，先隨機(jī)出一個(gè)噪聲圖片
然后一步步的調(diào)整圖片，向你的 提示詞 Prompt 靠攏
Sampling Steps就是告訴AI，這樣的步驟應(yīng)該進(jìn)行多少次。
步驟越多，每一步移動(dòng)也就越小越精確。同時(shí)也成比例增加生成圖像所需要的時(shí)間。
大部分采樣器超過(guò)50步后意義就不大了
下圖是同一個(gè)圖從1step到20step，不同step時(shí)圖像的變化。

采樣方法 Sampling method
使用哪種采樣器，人話就是讓AI用什么算法。
這里只介紹常用的，不太常用的就自己去琢磨吧

Euler a ：富有創(chuàng)造力，不同步數(shù)可以生產(chǎn)出不同的圖片。 超過(guò)30~40步基本就沒(méi)什么增益了。
Euler：最最常見(jiàn)基礎(chǔ)的算法，最簡(jiǎn)單的，也是最快的。

DDIM：收斂快，一般20步就差不多了。

LMS：eular的延伸算法，相對(duì)更穩(wěn)定一點(diǎn)，30步就比較穩(wěn)定了

PLMS：再改進(jìn)一點(diǎn)LMS

DPM2：DDIM的一種改進(jìn)版，它的速度大約是 DDIM 的兩倍

生成批次Batch count/n_iter
同樣的配置，循環(huán)跑幾次

每批數(shù)量 Batch size
同時(shí)生成多少個(gè)圖像。增加這個(gè)值可以并行運(yùn)行，但你也需要更多的顯卡顯存，具體可以自己看著任務(wù)管理器里的顯存占用顯示，自己調(diào)。
基本512X512的圖，SD1.4模型，Euler a，4G顯存可以并行2張，8G顯存可以并行8張。

每點(diǎn)一次生成按鈕，生成的圖像總數(shù)=生成批次 X 每批數(shù)量

提示詞相關(guān)性 CFG Scale
圖像與你的提示的匹配程度。
增加這個(gè)值將導(dǎo)致圖像更接近你的提示,但過(guò)高會(huì)讓圖像色彩過(guò)于飽和（你可以自己試試看）
太高后在一定程度上降低了圖像質(zhì)量?？梢赃m當(dāng)增加采樣步驟來(lái)抵消畫(huà)質(zhì)的劣化。
一般在5~15之間為好，7，9，12是3個(gè)常見(jiàn)的設(shè)置值。

寬度 X 高度 Width X Height
單位是像素，適當(dāng)增加尺寸，AI會(huì)試圖填充更多的細(xì)節(jié)進(jìn)來(lái)。
非常小的尺寸（低于256X256），會(huì)讓AI沒(méi)地方發(fā)揮，會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。
非常高的尺寸（大于1024X1024），會(huì)讓AI亂發(fā)揮，會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。
增加尺寸需要更大的顯存。4GB顯存最大應(yīng)該是1280X1280（極限）

因?yàn)槌Ｒ?jiàn)的模型基本都是在512×512和768X768的基礎(chǔ)上訓(xùn)練
分辨率過(guò)高，圖片質(zhì)量會(huì)隨著分辨率的提高而變差
一般1024X1024以上尺寸AI就會(huì)搞出搞各種鬼畜圖。
如果模型明確某些分辨率最優(yōu)，請(qǐng)遵照模型的要求
比如3DKX系列模型就是明確推薦圖片分辨率為1152 x 768。

如果你確實(shí)想生成高分辨率圖像，請(qǐng)使用“Hires. fix”功能。

隨機(jī)種子 Seed
前邊說(shuō)過(guò)，AI繪畫(huà)的原理是，先隨機(jī)出一個(gè)噪聲圖片
因?yàn)橛?jì)算機(jī)世界里不存在真隨機(jī)
保持種子不變，同一模型和后端，保持所有參數(shù)一致的情況下，
相同的種子可以多次生成（幾乎）相同的圖像。
如果你用某個(gè)種子在某tag下生成了很棒的圖，
保持種子數(shù)不變，而稍微改一點(diǎn)點(diǎn)tag，增減一點(diǎn)細(xì)節(jié)，一般得到的圖也會(huì)不錯(cuò)。

不同型號(hào)的顯卡即使參數(shù)與模型完全一致，也可能會(huì)生成完全不同的圖。10XX和16XX系顯卡基本每種型號(hào)都會(huì)是不同的結(jié)果，20XX系和30XX系基本都可以完美復(fù)現(xiàn)圖片。這里不是10XX系顯卡不適合AI作畫(huà)的意思，只是你可能看網(wǎng)友的參數(shù)圖很棒，你想照搬一下結(jié)果卻大不一樣。

某些模型比如anything3.0因?yàn)槟Ｐ瓦^(guò)于混沌，圖像復(fù)現(xiàn)性能一樣很差。
設(shè)置中有個(gè)選項(xiàng)參數(shù)叫ENSD（ eta 噪聲種子增量）這個(gè)會(huì)改變種子，有些擴(kuò)展也可以實(shí)現(xiàn)同seed下隨機(jī)微調(diào)種子，可能會(huì)造成無(wú)法復(fù)現(xiàn)其他人的圖。

面部修復(fù)
使用模型，對(duì)生成圖片的人物面部（主要是三次元真人）進(jìn)行修復(fù)，讓人臉更像真人的人臉，具體設(shè)定在【設(shè)置】- 【面部修復(fù)】
1. 基本就是2種模型 CodeFormer 和 GFPGAN ，至于那個(gè)更好，這個(gè)不好說(shuō)，這個(gè)看模型的，建議都試試。
2. CodeFormer權(quán)重參數(shù);為0時(shí)效果最大;為1時(shí)效果最小，建議從0.5開(kāi)始，左右嘗試，找到自己喜歡的設(shè)置。
3. 倒不是說(shuō)二次元圖就不能用面部修復(fù)了，一定程度上也能提升二次元面部的作畫(huà)質(zhì)量。

可平鋪(Tiling)
一句話：生成可以往左右上下連續(xù)拼接的圖像。（見(jiàn)過(guò)拼貼的瓷磚不？）

超分辨率 Hires. fix
txt2img 在高分辨率下（1024X1024）會(huì)生成非常怪異的圖像。而此插件這使得AI先在較低的分辨率下部分渲染你的圖片，再通過(guò)算法提高圖片到高分辨率，然后在高分辨率下再添加細(xì)節(jié)。

放大算法：如果不知道選什么，一般無(wú)腦選“ ESRGAN_4x ”
重繪幅度：放大后修改細(xì)節(jié)的程度，從0到1，數(shù)值越大，AI創(chuàng)意就越多，也就越偏離原圖。
Upscale by ：放大倍數(shù)，在原有寬度和長(zhǎng)度上放大幾倍，注意這個(gè)拉高需要更高的顯存的。
【設(shè)置】 Settings
設(shè)置界面就太復(fù)雜了，不細(xì)說(shuō)，只說(shuō)怎么設(shè)定翻譯和選擇模型使用參數(shù)吧

用戶界面 User interface
拉到最底下是選擇界面翻譯的，選擇后，記得到網(wǎng)頁(yè)最上邊，先保存（Apply settings），后重啟（Reload Ul）。

【擴(kuò)展界面】 Extensions
已安裝擴(kuò)展 Installed
顯示已經(jīng)安裝的擴(kuò)展（腳本，翻譯，選項(xiàng)卡），勾選了就是啟用的擴(kuò)展，不勾選就是不啟用
– 應(yīng)用并重啟 UI Apply and restart UI：更新后重啟界面，重載UI界面。
– 檢查更新 Check for updates：檢查已安裝擴(kuò)展更新

可用 Available
顯示目前支持的擴(kuò)展，點(diǎn)擊加載按鈕，去官方拉取最新的擴(kuò)展列表（需要你能訪問(wèn)github）

隱藏勾選類(lèi)型的擴(kuò)展 Hide extensions with tags：就是勾了的類(lèi)型的擴(kuò)展就被隱藏，一般推薦勾選，ads（含廣告），installed（以安裝）。
排序方式 Order：就是設(shè)定擴(kuò)展列表的排序方式，是最新到最久，還是按字母順序等。
下方是擴(kuò)展的目錄，顯示擴(kuò)展的名字，簡(jiǎn)介，和Install安裝按鈕，點(diǎn)擊擴(kuò)展的名字可以跳轉(zhuǎn)到對(duì)應(yīng)擴(kuò)展的倉(cāng)庫(kù)頁(yè)，看作者詳細(xì)的介紹。
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用來(lái)自行安裝擴(kuò)展，輸入擴(kuò)展給你的安裝URL地址，點(diǎn)Install按鈕即可

怎么設(shè)定為中文版
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切換到【設(shè)置頁(yè)面 Settings】，左側(cè)找到【用戶界面 User interface】，往下拉到底
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