环境

操作系统: Windows11
显卡: RTX2060 6GB 显存

安装Python

• 下载 Python3.10.6

https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/python-3.10.6-amd64.exe

• 安装

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注意勾选 Add Python 3.10.6 to PATH ，然后一路下一步即可

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• 打开powershell， 确认安装成功

python --version

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安装git

• 下载git

https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.41.0.windows.1/Git-2.41.0-64-bit.exe

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完成安装

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通过命令行git，下载开源项目

下载

• 为了避免找不到开源项目，可以像上图中的我一样, 先在用户目录建立一个github文件夹，进入文件夹后，再下载开源项目

mkdir github
cd github

• 下载

git clone --depth=1 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

打开下载stable-diffusion-webu的目录， 双击运行webui-user.bat 脚本，脚本将从网络下载依赖包

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• 依赖包安装成功后，即可自动运行，浏览器访问http://127.0.0.1:7860 即可

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模型都存储在 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

从https://civitai.com/ 下载优质模型

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模型地址 https://civitai.com/models/43331/majicmix-realistic

将下载的模型放入目录stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion

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在webui中刷新并选择刚刚放入的模型

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点击喜欢的作品进入详情页

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复制参数

image.png

blouse, light and shadow
Negative prompt: nsfw, ng_deepnegative_v1_75t,badhandv4, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres,watermark, monochrome
Size: 512x683, Seed: 321001525, Model: majicmix_realv6_fp16, Steps: 30, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Clip skip: 2, Model hash: e4a30e4607, Hires steps: 25, Hires upscale: 2, ADetailer conf: 30, Hires upscaler: 8x_NMKD-Superscale_150000_G, ADetailer model: face_yolov8s.pt, ADetailer version: 23.5.6.post0, ADetailer x offset: 0, ADetailer y offset: 0, Denoising strength: 0.14, ADetailer CFG scale: 7.0, ADetailer mask blur: 4, ADetailer dilate/erode: 8, ADetailer inpaint full: True, ADetailer inpaint width: 512, ADetailer inpaint height: 512, ADetailer inpaint padding: 0, ADetailer denoising strength: 0.12, ADetailer use inpaint width/height: True

粘贴参数

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自动匹配参数

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匹配完成

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生成

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报错缺失名为8x_NMKD-Superscale_150000_G 的 upscaler

image.png

google搜索搜索8x_NMKD-Superscale_150000_G

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进入 https://huggingface.co/uwg/upscaler/tree/main/ESRGAN，下载

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将下载好的文件** 8x_NMKD-Superscale_150000_G.pth
**放入stable-diffusion-webui\models\ESRGAN

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重启stable-diffusion-webui ，刷新webui页面，重新录入参数，点击Generate生成图片

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如果图片生成失败，爆显存

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查阅https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Optimizations

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在webui-user.bat中添加--lowvram ， 这里启用低内存模式，用时间换空间（N卡氪金不足，自然生成就要慢一些）

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重启stable-diffusion-webui ，刷新webui页面，重新录入参数，点击Generate生成图片

image.png

00001-321001525.png

我们可以还改变种子，生成类似的图片

image.png

比如我将种子设置为321001543 就可以生成这样一张图片

image.png

00002-321001543.png

我们也可以设置随机种子，连续生成多张

image.png

00006-2452012970.png

blouse, light and shadow
Negative prompt: nsfw, ng_deepnegative_v1_75t,badhandv4, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres,watermark, monochrome
Steps: 30, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 2452012970, Size: 512x683, Model hash: e4a30e4607, Model: majicmixRealistic_v6, Denoising strength: 0.14, Clip skip: 2, Hires upscale: 2, Hires steps: 25, Hires upscaler: 8x_NMKD-Superscale_150000_G, Version: v1.3.2

最后，放一张四联图

grid-0001.png

image.png

小结

从社区下载安装Stable Diffusion 大模型颇有一种为PhotoShop安装滤镜库的感觉，stable diffusion 明显要更高级一些，可以通过随机种子文生图，产出极品图片。