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Stable Diffusion 实战指南：AI 绘画全流程解析

环境部署与核心概念

本地化部署优势：开源免费支持本地部署的特性使 Stable Diffusion 成为创作者首选，经实测配备 RTX 4060 显卡的设备生成 1024px 图像仅需 10 秒。云端部署推荐采用阿里云抢占式 GPU 实例，成本可控制在 3 元 / 小时。

关键术语解析：
– 欠拟合：模型未充分学习训练数据特征
– 过拟合：训练数据表现优异但泛化能力缺失
– 泛化能力：模型处理未知样本的推理水平

系统搭建与模型管理

推荐使用 sd-webui-aki 实现快速部署，重点关注：

模型仓库：
– 土司(tusiart.com)：中文社区优质资源
– CivitAI(civitai.com)：国际创作者聚集地
– Liblib(liblib.ai)：专业级模型库

模型类型差异：
– LoRA：50-200MB 体积，精准控制角色特征
– Checkpoint：2-7GB 大模型，主导整体画风
– Embedding：300-500KB 微调模型，平衡效率与效果

创作核心参数解析

提示词工程：
– 正向提示词采用 权重分级策略（Ctrl+ 方向键调节）
– 反向提示词需排除低质量元素（如畸变肢体）
– 推荐通过 图生文功能 逆向解析优质提示词

图像生成优化：
– 分辨率建议 512×512 基准，宽高需为 8 的倍数
– CFG 值 7 -15 区间平衡质量与创意
– 采样步数 20-30 步兼顾效率与细节

进阶参数配置：
– Euler a：二次元创作首选采样器
– DPM++ 2M Karras：写实风格最佳实践
– DDIM：复杂场景细节增强方案

效能提升策略

– 随机种子锁定可实现 风格延续创作
– VAE 模型调节建议不超过 0.8 强度值
– 批量生成时启用xFormers 加速引擎

经多平台测试，合理参数组合可使单图生成效率提升 40%，建议建立个人参数模板库实现高效创作。