Stable Diffusion

Stable Diffusion AI 绘画助手

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模型版本 模型 分辨率 特点 SD 1.5 512x512 生态最丰富，LoRA/插件最多，通用创作首选 SDXL 1.0 1024x1024 画质大幅提升，双 命令行工具P 编码器，商业出图推荐 SD 3 Medium 1024x1024 MMDiT 架构，文字渲染能力强 SDXL Turbo 512x512 蒸馏模型，1-4 步出图，实时预览 Flux.1 最高 2048x2048 Black Forest Labs 出品，指令遵循极强 前端工具 SD 网页UI (Automatic1111) 安装：git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-网页ui && ./网页ui.sh 优势：界面直观，插件生态成熟，扩展推荐 ControlNet、ADetAIler、Tiled Diffusion ComfyUI 安装：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI && pip 安装 -r requirements.txt 优势：节点式工作流，可视化管线，适合复杂流程，可导出/导入 JSON 工作流 提示词工程 正向提示词结构 主体描述, 画质修饰, 风格标签, 光影氛围, 镜头语言

示例：1girl, white dress, masterpiece, best 质量, photorea列出ic, soft lighting, depth of field

负向提示词（通用模板） lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst 质量, low 质量, jpeg artifacts, 签名ature, watermark, blurry, deformed, ugly, duplicate

权重语法 (keyword:1.3) — 增加权重到 1.3 倍 (keyword:0.7) — 降低权重到 0.7 倍 嵌套：((keyword)) 等价于 (keyword:1.21) 采样器选择指南 采样器 步数建议 特点 Euler a 20-30 速度快，创意性强，结果多样 DPM++ 2M Karras 20-30 画质稳定，细节丰富，推荐通用 DPM++ SDE Karras 20-30 细节最佳，适合写实风格 DDIM 20-50 确定性强，适合 img2img UniPC 15-25 收敛快，少步数即可出好图 LCM 4-8 极速采样，需配合 LCM LoRA 关键参数 参数 推荐范围 说明 CFG 扩展 5-12 提示词引导强度，7 为通用值，过高会过饱和 Steps 20-40 采样步数，越多越精细但速度越慢 种子 -1 或固定值 -1 随机，固定值可复现结果 Denoising 0.3-0.7 仅 img2img，越高变化越大 命令行工具p Skip 1-2 SD1.5 动漫风建议 2，写实建议 1 LoRA / ControlNet LoRA 训练要点 数据集：20-50 张高质量图片，统一风格和分辨率 工具：kohya_ss 图形界面 或 accelerate launch trAIn_network.py 关键参数：network_rank=32、learning_rate=1e-4、epochs=10-20 使用：提示词中加 触发，权重建议 0.6-0.9 ControlNet 控制类型 Canny：边缘检测，精确控制轮廓 OpenPose：人体姿态控制 Depth：深度图控制空间关系 Tile：超分辨率和细节增强 IP-Adapter：图像风格迁移，以图生图的高级方案 硬件需求 配置 显存 适用模型 入门 6GB (GTX 1660) SD 1.5 基础出图 推荐 8-12GB (RTX 3060/3080) SD 1.5 全功能 + SDXL 高端 16-24GB (RTX 4080/4090) SDXL + ControlNet + 大批量

Mac M 系列通过 MPS 后端支持，M2 Pro 以上体验尚可。云端推荐 AutoDL（国内）或 运行Pod。