Stable Diffusion作为一款高性能模型，它生成的图像质量更高、运行速度更快、消耗的资源以及内存占用更小，是AI图像生成领域的里程碑。
不过，stable diffusion项目本地化的部署，是纯代码界面，使用起来对于非程序员没那么友好。
而stable diffusion webui，是基于stable diffusion 项目的可视化操作项目。
Stable Diffusion Web UI 下载部署及使用
可本地部署的AI绘图工具
安装准备
1. 安装Python 3.10.6 ，注意安装过程中勾选 "Add Python to PATH"
2. 安装Git
安装
下载Stable Diffusion Web UI压缩包，解压获得三个文件
将sd-webui文件夹中的文件，剪贴到novelai-webui-aki-v2文件夹中
运行启动器运行依赖-dotnet-6.0.11，选择“修复”
至此，Stable Diffusion Web UI就算安装完成。
运行novelai-webui-aki-v2文件夹中的粉色头像的“A启动器.exe” 跑脚本
进入启动器界面
进入版本管理，点击“一键升级”
进入拓展管理，点击“一键更新”
进入扩展管理，在里面我们可以搜索和下载模型
下载时调用aria2c下载，下载速度还算可以
下载完成后，将文件放入“根目录/Models/Stable Diffusion/ ”文件夹下
完成后就可以返回启动器界面，点击“一键启动”，启动终端，运行结束后会自动打开默认浏览器跳转网页。
注：如果启动时出现错误，可以返回启动器，进入“疑难解答”，选择“开始扫描”来查找问题以及解决的办法。
进入页面后，首先在左上角的Stable Diffusion 中选择模型，这里选择刚才下载的chilloutmix_NiPrunedFp32Fix模型
选择“文生图”模块，在“正面提示词”输入框中输入我们所希望图片出现的元素，在“反向提示词”输入框中输入你不希望该图片出现的特征。
提示词不支持中文，但可以配置权重，数值从0.1~100，默认状态是1,低于1就是减弱，大于1就是加强。
我这里有网上查找到的一些提示词，可以通过翻译功能来理解这些词的含义，也可以自行编辑
正面提示词
(Realistic:1.5),(masterpiece), best quality, highest quality, extremely detailed CG unity 8k wallpaper, detailed and intricate, original,highres, [:(detailed face:1.2):0.2],film grain, (high detailed skin:0.9), 8k,(ulzzang-6500:0.9), street, light smile, cleavage, sunlight,(loli:2),lolita
反面提示词
Negative prompt: (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (outdoor:1.6), manboobs, backlight,(ugly:1.331), (duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:1.331), mutated hands, (poorly drawn hands:1.331), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331), (more than 2 nipples:1.331), (missing arms:1.331), (extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051), (unclear eyes:1.331), bad hands, missing fingers, extra digit, (futa:1.1), bad body, NG_DeepNegative_V1_75T,pubic hair, glans,((nsfw)),(chubby:1.8),(swimsuit:1.5),((Belly)),(exposed skin:1.8)
冒号后面的数字代表比重，比重的数字越大，生成图片越会遵循该特征
符号的作用
( )1.1倍增强， 两个括号时为1.1*1.1=1.21，以此类推
{ } 1.05倍增强，具体叠加效果同上，
[ ] 1.1倍削弱，叠加效果同上。
未加反向提示词生成的一些图片
采样方法(Sampler)
这个参数允许您选择用于生成图像的采样方法，默认参数为“Eule a”。
DDIM 与 Euler 适合长迭代下产生细节较好的图片，而Euler a属于短迭代与较好效果的常用折中选择。较新的sampler DPM++2S A 也有较好的效果。
个人比较喜欢DPM2和euler A，后者构图偶尔能让人眼前一亮，前者则更好地遵循你的关键词，偶尔使用DDIM，具体选择哪个采样器见仁见智即可。
以下是网友对采样方法的的理解：
采样迭代步数(Steps)
图片高度和宽度
图片像素大小，该数值不是越大越好，越大意味着占用的内存和给到显卡的压力会更大，有些低配显卡根本跑不动1024*1024，一般肖像画512*512就足矣了。
为了达到最好效果，关于图像宽度和高度，请尽量遵循256的倍数。
生成批次
每批数量
同时生成多少个图像，增加这个值可以并行运行，但也需要更多的显卡显存。
数值越高图像结果和你输入的关键词契合度就越高，但是过高也会让图像色彩过于饱和。一般在5~15之间为好，7，9，12是3个常见的设置值。
随机种子(seed)
随机种子的值设置为多少，实际上是无所谓的，默认即可。
至此我们的设置就算全部完成了，点击右上角的“生成”按钮就可以生成图片了。