用通俗易懂的方式讲解：Stable Diffusion WebUI 从零基础到入门

本文主要介绍 Stable Diffusion WebUI 的实际操作方法，涵盖prompt推导、lora模型、vae模型和controlNet应用等内容，并给出了可操作的文生图、图生图实战示例。适合对Stable Diffusion感兴趣，但又对Stable Diffusion WebUI使用感到困惑的同学。

前面分享了两篇文章：十分钟读懂 Stable Diffusion 运行原理和一文教会你学会 AI 绘画利器 Stable Diffusion，喜欢的可以阅读一下

本文希望能够降低大家对 Stable Diffusion WebUI 的学习成本，更快速的体验到AIGC图像生成的魅力。喜欢记得收藏、关注、点赞。

文章目录

用通俗易懂的方式讲解系列

引言

Stable Diffusion （简称sd）是一个深度学习的文本到图像生成模型， Stable Diffusion WebUI是对Stable Diffusion模型进行封装，提供可操作界面的工具软件。Stable Diffusion WebUI上加载的模型，是在Stable Diffusion 基座模型基础上，为了获得在某种风格上的更高质量的生成效果，而进行再次训练后产生的模型。目前 Stable Diffusion 1.5版本是社区内最盛行的基座模型。

安装

sd web-ui的安装请参考：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-NVidia-GPUs

sd web-ui使用了gradio组件包，gradio在配置share=True时，会创建frpc隧道并链接到aws，详情可参考（https://www.gradio.app/guides/sharing-your-app），因此在sd web-ui应用启动时，请根据自身安全生产或隐私保护要求，考虑是否禁止开启share=True配置，或删除frpc客户端。

模型

https://civitai.com/是一个开源的sd模型社区，提供了丰富的模型免费下载和使用。在此简述一下模型的分类，有助于提高对sd web-ui的使用。sd模型训练方法主要分为四类：Dreambooth， LoRA，Textual Inversion，Hypernetwork。

Dreambooth：在sd基座模型的基础上，通过 Dreambooth 训练方式得到的大模型，是一个完整的新模型，训练速度较慢，生成模型文件较大，一般几个G，模型文件格式为 safetensors 或 ckpt。特点是出图效果好，在某些艺术风格上有明显的提升。如下图所示，sd web-ui中该类模型可以在这里进行选择。
LoRA: 一种轻量化的模型微调训练方法，在原有大模型的基础上对该模型进行微调，用于输出固定特征的人或事物。特点是对于特定风格的图产出效果好，训练速度快，模型文件小，一般几十到一百多 MB，不能独立使用，需要搭配原有大模型一起使用。sd web-ui提供了lora模型插件，以及使用lora模型的方式，具体操作可见本文的 "操作流程->lora模型" 。
Textual Inversion：一种使用文本提示和对应的风格图片来微调训练模型的方法，文本提示一般为特殊的单词，模型训练完成后，可以在text prompts中使用这些单词，来实现对模型生成图片风格和细节的控制，需要搭配原有的大模型一起使用。
Hypernetwork：与LoRA类似的微调训练大模型的方法，需要搭配原有的大模型一起使用。

操作流程

prompt推导

在sd中上传一张图片
反向推导关键词，有两个模型CLIP和DeepBooru，以图1为例：

图1: iphone 14 pro max 原相机拍摄的高清照片

使用CLIP进行prompt反推的结果：

a baby is laying on a blanket surrounded by balloons and balls in the air and a cake with a name on it, Bian Jingzhao, phuoc quan, a colorized photo, dada

使用DeepBooru进行prompt反推的结果：

1boy, ball, balloon, bubble_blowing, chewing_gum, hat, holding_balloon, male_focus, military, military_uniform, open_mouth, orb, solo, uniform, yin_yang

CLIP反推结果是一个句子，DeepBooru的反推结果是关键词。

可以修改正向prompt，也可以添加反向prompt，反向prompt用于限制模型在生产图片时不添加反向prompt中出现的元素。反向prompt不是必须的，可以不填。

lora模型

lora模型对大模型生成图的风格和质量有很强的干预或增强作用，但是lora模型需要与配套的大模型一起使用，不能单独使用。在sd-webui中使用lora模型的方式主要有两种：

方法一

安装additional-network插件，插件的github地址：https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks，在sd-webui上可以在扩展中直接下载安装。该插件仅支持使用sd-script脚本训练的lora模型，目前https://civitai.com/上绝大多数的开源lora模型都是基于此脚本训练的，因此该插件支持绝大多数的lora模型。下载的lora模型需要放到

*/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-additional-networks/models/lora

路径下, 新增模型需要重启sd-webui，插件和模型正确加载后，会在webui操作界面的左下角中出现"可选附加网络（LoRA插件）" 。在生成图片时触发lora，需要在插件中选中lora模型，并在正向提示词中加入Trigger Words。下图中选中的lora模型为blinndbox_v1_mix, trigger words为full body,chibi, 每个lora模型有自己独有的Trigger Words，在模型的简介中会注明。

如果插件在点击安装后没有反应，或者提示因为Flag引起的错误，是因为webui启动时允许扩展插件的设置配置为禁止，需要在webui启动时添加启动参数：--enable-insecure-extension-access

./webui.sh --xformers --enable-insecure-extension-access

方法二

不使用additional-network插件，使用sd-webui默认支持的lora模型使用方式，需要将lora模型放到

*/stable-diffusion-webui/models/Lora

目录下，重新启动sd-webui即可自动载入模型。

在正向提示词中加入lora模型启用语句，生产图片时即可触发lora模型：

web-ui提供了自动填充lora提示语句的功能，点击如图所示的图标，可以打开lora模型列表，然后点击模型区域，语句会自动填充到正向提示词区域：

以上两种方式，选用其中任意一种均能使lora模型在内容生产中生效，两种方式同时使用也不会引起问题。

ControlNet

controlNet通过支持额外的输入条件，试图控制预训练的大模型，如Stable Diffusion。单纯的文本控制方式令内容的生产就像碰运气抽卡，结果无法控制且不容易达到预期效果，controlNet的出现使stable diffusion大模型的内容生成进入可控时期，让创作变得可控使得AIGC在工业应用上更进一步。

安装controlNet

在sd-webui上，点击扩展，进入插件安装页面，找到controlNet插件，点击install即可完成插件安装。

下载开源的controlnet模型

下载地址：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main

一个模型由两个文件组成: .pth 和 .yaml，需要同时下载。文件名中"V11"后面的字母，p:表示可以使用，e:表示还在试验中，u:表示未完成。下载好的模型放在如下目录，重启sd-webui 即可完成controlnet模型加载。

*\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models

图生图示例

模型选择

1、stable diffusion大模型选用：revAnimated_v11 (https://civitai.com/models/7371?modelVersionId=46846)

2、lora模型选用blind_box_v1_mix (https://civitai.com/models/25995?modelVersionId=32988)

3、采样方法Euler a

4、源图片使用图1，使用DeepBooru模型进行正向prompts生成, 添加revAnimated_v11的特定prompts, 删除一些正向prompts，添加反向prompts，最后使用的prompt如下所示。

正向：

(masterpiece),(best quality), (full body:1.2), (beautiful detailed eyes), 1boy, hat, male, open_mouth, smile, cloud, solo, full body, chibi, military_uniform, lora:blindbox\_v1\_mix:1

反向：

(low quality:1.3), (worst quality:1.3)

生成的图片为：

图1:原图片

图2:sd生成图片

5、保持生成图片的条件不变，添加ControlNet模型，选择Openpose，control mode选择 balance ，生成的图片如下所示，生成的人物动作因为Openpose的作用被约束了，与原图像保持的更为相似。

图3:sd生成图片（添加openpose）

图4: openpose生成的图片

文生图示例

模型选择

stable diffusion大模型选用：revAnimated_v11 (https://civitai.com/models/7371?modelVersionId=46846)
lora模型选用blind_box_v1_mix (https://civitai.com/models/25995?modelVersionId=32988)
采样方法Euler a

示例1

提示词

正向：

(masterpiece),(best quality),(ultra-detailed), (full body:1.2), 1girl, youth, dynamic, smile, palace,tang dynasty, shirt, long hair, blurry, black hair, blush stickers, black hair, (beautiful detailed face), (beautiful detailed eyes), lora:blindbox\_v1\_mix:1, full body, chibi

反向：

(low quality:1.3), (worst quality:1.3)

生成的图片为：

图5: 文生图实例1

示例2

提示词

正向：

(masterpiece),(best quality),(ultra-detailed), (full body:1.2), 1girl,chibi,sex, smile, open mouth, flower, outdoors, beret, jk, blush, tree, :3, shirt, short hair, cherry blossoms, blurry, brown hair, blush stickers, long sleeves, bangs, black hair, pink flower, (beautiful detailed face), (beautiful detailed eyes), lora:blindbox\_v1\_mix:1,

反向：

(low quality:1.3), (worst quality:1.3)

生成图片为：

图6: 文生图实例2

提示词解析

(masterpiece),(best quality),(ultra-detailed), (full body:1.2), (beautiful detailed face), (beautiful detailed eyes) 这些带()的词为revAnimated_v11 模型配套prompts，用于提高图片的生成质量。
lora:blindbox\_v1\_mix:1 是触发 blind_box_v1_mix 模型的 prompt。
full body, chibi 为 blind_box_v1_mix 模型的 trigger words。
剩下的prompts为图片内容的描述。
revAnimated_v11 模型对prompt的顺序是敏感的，排在前面的提示词比排在后面的prompt对结果的影响更大。

VAE

在sd的实际使用中，vae模型起到滤镜和微调的作用，有些sd模型是自带vae的，并不需要单独挂载vae。与模型配套的vae的模型，通常会在模型的发布页面会附带vae的下载链接。

模型的安装

下载vae模型到sd web-ui的如下目录，重启sd web-ui，即可自动完成vae模型加载。

/stable-diffusion-webui/models/VAE

如下图所示，在sd web-ui上可以切换vae模型。

如果we-ui上看不到此选择框，则到设置-> 用户界面-> 快捷设置列表添加配置 "sd_vae"，如下所示：

效果

在保持图6生成条件不变的基础上，附加Blessed2（https://huggingface.co/NoCrypt/blessed_vae/blob/main/blessed2.vae.pt）模型，图片的颜色和对比度有了明显的变化。

图7: 添加vae模型前

图8：添加vae模型后图片的饱和度和对比度都有提升

结束语

sd web-ui的学习曲线比较陡峭，具有一定的图像处理领域知识能够帮助用户更好的选择和组合模型。
零基础小白用户容易出现随便选择模型，胡乱组合，对着sd web-ui界面进行一系列操作后，出图效果和预期完全不符的情况，建议先了解每个模型的特点后再根据实际目标进行选择。
sd是开源的，sd web-ui是一个工具箱，不是一个商业产品，社区中有很多效果很棒的模型，出图的上限很高，但下限也很低，开源不代表没有成本，因为sd we-ui部署要求较高的硬件配置。要节省学习成本，较为稳定的出图效果，简单便捷的用户体验，没有硬件配置要求，midjourney 是当前的首选，但需要支付订阅费。