（零）前言

關(guān)于Stable-Diffusion WEBUI，我發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上各種教程真的很多。
寫得很好很詳細(xì)的也不少，讀了感覺(jué)比我寫的好多了，無(wú)論是原理和相關(guān)論文還是操作和細(xì)節(jié)。
所以準(zhǔn)備記錄下Stable-Diffusion WEB UI的方方面面，以及哪里去看相關(guān)的資料。

同時(shí)自己寫的東西也有點(diǎn)亂，得整理一下。呃在整理完以前，本篇還是會(huì)包含不少具體的內(nèi)容。
這篇Index應(yīng)該會(huì)不斷的補(bǔ)充。

（0.1）我的相關(guān)文章索引

• ??淺談【Stable-Diffusion WEBUI】(AI繪圖)的基礎(chǔ)和使用

• 生成控制：??插件-骨骼姿態(tài)（OpenPose） ? ??插件-ControlNet 1.1 新版 ? ??插件-面部修復(fù) ? ??分區(qū)域提示詞

• 界面翻譯：??插件-界面與中文翻譯 ? ??插件-神奇離線自動(dòng)翻譯中文提示詞

• 擴(kuò)展功能：??畫布擴(kuò)繪 ? ??批量替換人臉 ? ??過(guò)程動(dòng)畫輸出 ? ??作品藝術(shù)AI評(píng)分 ? ??不健康內(nèi)容過(guò)濾

• 摳圖放大：??附加功能-圖片縮放&摳圖 ? ??插件-超分辨放大StableSR

• 模型相關(guān)：??復(fù)刻屬于你的女神：再談模型與參數(shù) ? ??訓(xùn)練自己的LoRA模型

• 模型相關(guān)：??細(xì)數(shù)模型：誰(shuí)是最適合的模型&從哪里找到它們 ? ??模型對(duì)應(yīng)的VAE ? ??模型工具箱插件

• 模型相關(guān)：??管好大量的模型：名稱+預(yù)覽圖+備注+分組管理 ? ??Part2 ? ??Part3

配合DFL：

• ??【Stable-Diffusion】和【DeepFaceLab】配合：事半功倍……

編程API:

• ??關(guān)于【SD-WEBUI】的API：開發(fā)代碼示例和幫助文檔

配合Photoshop：

• ??關(guān)于Photoshop中的【Stable-Diffusion WEBUI】插件：Auto.Photoshop.SD.plugin

（0.2）本篇內(nèi)容閱讀提示

• 我想畫更好看：適合的模型，好的提示詞，合理的參數(shù)。
• 我要更多風(fēng)格：（下載）更多的基礎(chǔ)模型，LoRA模型。
• 我要畫我自己：訓(xùn)練自己的模型（訓(xùn)練自己的畫風(fēng)）。
• 我的模型好么：可選附加網(wǎng)絡(luò)(LoRA插件)，對(duì)比模型/權(quán)重參數(shù)等。
• 生成高分辨率：附加功能，插件：縮放。
• 更好控制細(xì)節(jié)：插件：ControlNet。

（一）繪圖

（1.1）模型

已經(jīng)合并入：

??淺談【Stable-Diffusion WEBUI】(AI繪圖)的基礎(chǔ)和使用

（1.2）繪圖方式（文生圖）

已經(jīng)合并入：

??淺談【Stable-Diffusion WEBUI】(AI繪圖)的基礎(chǔ)和使用

（1.3）插件：可選附加網(wǎng)絡(luò)(LoRA插件)（Additional networks）

?需要在WEBUI中安裝插件。
用于對(duì)比各種參數(shù)/模型生成圖的不同效果（平時(shí)主要用于測(cè)試模型）參考：

??關(guān)于【SD-WEBUI】的LoRA模型訓(xùn)練：怎樣才算訓(xùn)練好了？

（1.4）插件：ControlNet

?需要在WEBUI中安裝插件。
??需要下載多個(gè)不同模型。

??插件版本升級(jí)較大，相關(guān)內(nèi)容請(qǐng)參考：

??探索【Stable-Diffusion WEBUI】的插件：ControlNet 1.1

配合ControlNet，可用骨骼姿態(tài)的插件來(lái)生成/編輯骨骼姿態(tài)圖片，控制最終生成的圖像中人物的動(dòng)作：
可以參考這篇：

??探索【Stable-Diffusion WEBUI】的插件：骨骼姿態(tài)（OpenPose）

（1.5）腳本（Script）

• x/y/z圖表
  我只用過(guò)【x/y/z圖表】，可以配合上面的可選附加網(wǎng)絡(luò)，生成對(duì)比矩陣圖片，一般用來(lái)測(cè)試模型。
  但自己觀察到的對(duì)比圖，和實(shí)際輸出的模型參數(shù)組合，似乎有偏差，目前僅作參考吧。
• Controlnet-M2M
  可以配合ControlNet把視頻進(jìn)行逐幀處理，最后形成一個(gè)GIF動(dòng)圖，參考：……制作跳舞小姐姐 m2m和mov2mov哪家強(qiáng)……
  有意思的是，連你選的ControlNet模型生成的中間圖，也做成動(dòng)畫了。。。
  
  腳本可以通過(guò)安裝插件擴(kuò)充。

（1.6）繪圖方式（圖生圖）

大部分設(shè)置和上面文生圖一樣，只是需要從某張已有的圖片出發(fā)，可以：

1. 參考已有的圖片生成新的圖片（圖生圖）。
2. 從涂鴉開始生成新的圖片。
3. 修改圖像部分內(nèi)容（局部重繪）。

其實(shí) 局部重繪 功能特別有用，也特別好玩。
比如出了一張很滿意的圖，但是小部分畫錯(cuò)了）。
比如去掉草坪上不和諧的石塊。
比如讓主角出現(xiàn)在任何可以重繪的場(chǎng)景中。

相對(duì)局部重繪，還有畫布擴(kuò)繪（腦補(bǔ)圖片外圍內(nèi)容）。
甚至有【無(wú)限縮放視頻】插件。參考：

??探索【Stable-Diffusion WEBUI】的插件：畫布擴(kuò)繪（Outpaint）

（1.7）圖片處理（附加功能:放大/摳圖等）

文生圖/圖生圖以外的功能。
為了避免索引過(guò)長(zhǎng)，這部分內(nèi)容單獨(dú)出去了。參考：

??探索【Stable-Diffusion WEBUI】的附加功能：圖片縮放&摳圖

（二）訓(xùn)練

已單獨(dú)重新寫過(guò)了，稍微詳細(xì)一些。參考：

??關(guān)于【SD-WEBUI】的LoRA模型訓(xùn)練：怎樣才算訓(xùn)練好了？

嗯，似乎比以前更明白了一些。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-449721.html

到了這里，關(guān)于關(guān)于【Stable-Diffusion WEBUI】方方面面研究（內(nèi)容索引）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！