本文為您介紹如何使用SDWebUI。
背景信息
Stable Diffusion是由Stability AI開發的圖像AI大模型，能夠根據文本指令生成全新圖像，也能夠根據文本指令修改現有圖像。Stable Diffusion WebUI是由AUTOMATIC1111為該模型開發設計的可視化瀏覽器界面操作平臺，用戶即使不具備編程知識或高級技術，也能通過直觀的前端交互輕松使用模型功能。
通過WebUI，您可以享受到直觀的操作體驗，WebUI不僅賦予用戶直觀方便的操作體驗，還能通過裝載不同的插件和模型以滿足定制化需求，從而創造出更為可控的視覺作品。
WebUI頁面介紹
登錄PAI ArtLab，選擇Stable Diffusion（共享版），進入WebUI。
序號 | 區域 |
① | |
② | |
③ | 參數區域 |
④ | 生圖區域 |
模型切換區域
將下載的模型上傳至OSS對應目錄中，然后刷新WebUI頁面更新模型。推薦模型下載地址：C站。
如果無法訪問，您可能需要設置代理后再嘗試重新訪問。
文生圖
通用prompt結構
常見的通用范式： 前綴（畫質詞+畫風詞+鏡頭效果+光照效果） + 主體（人物&對象+姿勢+服裝+道具） + 場景（環境+細節）
使用半角括號
()可以提高權重，將想要強調的提示詞括起來，在提示詞后面增加冒號和權重值，例如（beautiful:1.3）。權重取值范圍推薦（0.4~1.6），權重過低容易被忽略，權重過高容易過擬合導致圖片畸形；也可以直接使用半角括號()來疊加權重，每增加一層相當于提高1.1倍權重，例如：(((cute)))權重計算公式：
(PromptA:權重)：用于提高或降低該提示詞的權重比例，注：數值大于1提高，小于1降低。(PromptB)：PromptB的權重為1.1=(PromptA:1.1) {PromptC}：PromptC的權重為1.05=(PromptB:1.05) [PromptD]：PromptD的權重減弱0.952=(PromptC:0.952) ((PromptE)=(PromptE:1.1*1.1) {{PromptF}}=(PromptF:1.05*1.05) [[PromptG]]=(PromptG:0.952*0.952)
使用
<>可以調取LoRA和超網絡模型，輸入格式為：<lora:filename:multiplier>，<hypernet:filename:multiplier>提示詞混合調度：
[promptA:promptB:factor]，factor表示從promptA切換到promptB步驟的百分比，范圍為0~1。例如
a girl holding an [apple :peach:0.9]和a girl holding an [apple :peach:0.2]，使用相同的Seed值，通過調整factor數值，在生成高度相似的圖片的同時，對圖片進行微調，實現更換圖像中的某一個元素的功能。常見提示詞描述
正向提示詞（希望在圖片中出現）
負向提示詞（不希望在圖片中出現）
prompt
描述
negative prompt
描述
HDR,UHD,8K,4K
可以提高圖片的質量
mutated hands and fingers
變異的手和手指
best quality
豐富圖片的細節
deformed
畸形的
masterpiece
杰作
bad anatomy
解剖不良
Highly detailed
增加圖片細節
disfigured
毀容
Studio lighting
添加演播室燈光，可以給圖片增加紋理
poorly drawn face
臉部畫得不好
ultra-fine painting
超精細繪畫
mutated
變異的
sharp focus
聚焦清晰
extra limb
多余的肢體
physically-based rendering
基于物理渲染
ugly
丑陋
extreme detail description
刻畫細節
poorly drawn hands
手部畫得很差
Vivid Colors
增加圖片色彩
missing limb
missing limb
(EOS R8, 50mm, F1.2, 8K, RAW photo:1.2)
專業攝影描述
floating limbs
漂浮的四肢
Boken
虛化模糊背景，突出主體。
disconnected limbs
肢體不連貫
Sketch
素描
malformed hands
畸形的手
Painting
繪畫
變異的
脫離焦點
-
-
long neck
長頸
-
-
long body
身體長
效果展示
簡單prompt：在對應區域輸入正向提示詞和反向提示詞，提示詞越多，AI繪圖結果會更加精準。
復雜prompt：
正向prompt：8k portrait of beautiful cyborg with brown hair, intricate, elegant, highly detailed, majestic, digital photography, art by artgerm and ruan jia and greg rutkowski surreal painting gold butterfly filigree, broken glass, (masterpiece, sidelighting, finely detailed beautiful eyes: 1.2), hdr
負向prompt：canvas frame, cartoon, 3d, ((disfigured)), ((bad art)), ((deformed)),((extra limbs)),((close up)),((b&w)), wierd colors, blurry, (((duplicate))), ((morbid)), ((mutilated)), [out of frame], extra fingers, mutated hands, ((poorly drawn hands)), ((poorly drawn face)), (((mutation))), (((deformed))), ((ugly)), blurry, ((bad anatomy)), (((bad proportions))), ((extra limbs)), cloned face, (((disfigured))), out of frame, ugly, extra limbs, (bad anatomy), gross proportions, (malformed limbs), ((missing arms)), ((missing legs)), (((extra arms))), (((extra legs))), mutated hands, (fused fingers), (too many fingers), (((long neck))), Photoshop, video game, ugly, tiling, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn face, out of frame, mutation, mutated, extra limbs, extra legs, extra arms, disfigured, deformed, cross-eye, body out of frame, blurry, bad art, bad anatomy, 3d render
prompt來源：請參見C站。
說明如果無法訪問，您可能需要設置代理后再嘗試重新訪問。
prompt：越靠前的詞權重越大，根據自己的需求調整詞語的順序，例如：主體（Subject）、繪畫介質（Medium）、繪畫風格（Style）、藝術家名（Artist）、網站（Website）、清晰度（Resolution）、細節描述（Additional details）、顏色（Color）、光影效果（Lighting）。在實際編寫的指令中，不需要包含以上所有分組里的關鍵詞，根據自己的需求來設定關鍵詞和順序即可。除基礎模型外，已經訓練好的模型一般會有隱藏設置，自動觸發一些固定風格，或舍棄部分prompt，根據實際情況而定。
參數介紹
①采樣方法（Sampler）
擴散去噪算法的采樣模式，不同的采樣方法會有不同的效果，根據實際使用情況選擇合適的采樣方法。其中，Euler a（常用）、DPM++ 2S a、DPM++ 2S a Karras整體構圖較為相似；Euler 、DPM++ 2m、DPM++ 2M Karras整體構圖比較相似；DDIM的構圖風格比較不同。
②迭代步數（Steps）
生成圖片的迭代次數是決定AI優化效果的關鍵因素，每一次迭代都意味著AI系統將有更多機會對比Prompt與當前生成圖像，并據此進行精細化調整。提高迭代步數會消耗更多的時間和計算資源，但并不能保證結果會更好。
在實際應用中，隨著迭代步數的增加，生成的圖像通常會呈現出更豐富的細節，與采樣模式息息相關。以Euler a為例，大約在30~40步，生成的圖片細節趨于穩定狀態，進一步增加迭代步數不會增加新的細節。
③高分辨率修復 （Hires. fix）
可以影響圖片的分辨率。使用兩個步驟的過程進行生成，以較小的分辨率創建圖像，然后在不改變構圖的情況下改進其中的細節。勾選后需要設置高分迭代步數、重繪幅度等參數。
高清修復方式，請參見PAI ArtLab高清修復的三種方式。
④寬度&高度：圖片的尺寸和分辨率，對顯存的消耗較大，分辨率越大細節越多，不建議設置過大，默認512x512即可。
⑤總批次數
不同批次生成的圖片細節不同，數值越大，需要計算的時間越久。
⑥單批數量
每批同時生成的圖片數量，對顯存消耗較大。
⑦提示詞引導系數（CFG Scale）
數值越大，越接近Prompt詞；參數值越小，AI生成的自由創作空間越大。
⑧隨機數種子（Seed）
參數值為-1表示每一次生成都是隨機；若為其他任意數值（可為負數和小數），seed值一致，其他參數一致，模型一致，GPU一致，可以生成相同圖片。
⑨從提示詞或上次生成的圖片中讀取生成參數。
⑩清空提示詞內容。
圖生圖
圖生圖技術可依據提示詞描述的特點，將一張圖片轉化為具有新特點的另一張圖片，例如將真人照片轉為動漫形象，或自動為畫作線稿上色。同時，該功能支持參數調整，并具備局部重繪功能，用戶能在指定區域進行重繪而不影響其他部分，也可利用涂鴉畫筆對原圖進行修改后再次生成。
生成的圖片不僅能作為新的圖生圖輸入以進行循環創作或局部再編輯，還可用于其它附加功能。此外，系統能夠根據輸入圖片自動生成關鍵詞，通過CLIP與DeepBooru兩種AI模型實現反推，其中CLIP適用于寫實風格圖片，DeepBooru則適用于動漫圖片。
具體操作步驟如下。
圖生圖（單擊查看詳情）
單擊選框上傳圖片。圖片比例需要跟設定好的長寬一致，例如，512*512的圖片需要上傳1:1的圖片。
使用反推提示詞CLIP/DeepBooru，或自己填寫補充Prompt和Negative Prompt，單擊生成，即可生成一張基于已上傳圖片的新圖片。
涂鴉（單擊查看詳情）
上傳普通圖片
在已上傳的圖片上進行涂鴉，可以配合修改部分Prompt，再次生成的圖片就會包含涂鴉部分。
上傳線稿草稿
自主上色，配合Prompt可以生成不同風格的圖。
Sketch可以提高我們創作圖像的效率和創造力，它使得不具備精湛繪畫技能的用戶也能輕松駕馭，只需憑借自身的想象力，即可將各種創意點子流暢轉化為高質量的視覺圖像。
局部重繪（單擊查看詳情）
在原圖上添加一個蒙版（將需要修改的部位涂黑），對蒙版或者非蒙版區域進行重繪操作。
重繪蒙版內容
在Prompt中加上想要修改成的內容，單擊生成即可。例如，下圖在原來的Prompt中增加了wears sweater。
重繪非蒙版內容
在Prompt中加上想要修改成的內容，單擊生成即可完成。例如，下圖在原來的Prompt中增加了classroom。
涂鴉重繪（單擊查看詳情）
在局部繪制的基礎上增加了調色板，讓繪制過程參考蒙版顏色。
上傳重繪蒙版（單擊查看詳情）
上傳在外部工具（如Photoshop）中制作的蒙版進行遮罩操作，適用于對遮罩區域精細化程度有較高要求的用戶。為實現這一效果，請將您預先制作完成的精細蒙版文件上傳至下圖的下半部分。
批量處理（Batch）（單擊查看詳情）
批量處理圖生圖指定目錄下的圖片，需要建立三個文件夾：原圖文件夾、輸出圖片的文件夾和放置蒙版的文件夾。
在原圖文件夾中放置需要修改的圖片，在輸出圖片文件夾中存放AI生成后輸出的圖片。
如需使用蒙版進行重繪，可以設置蒙版文件夾路徑。如果不設置，會以全圖的方式進行重繪。
可以通過將蒙版圖和原圖設置為相同的名稱實現對應關系。例如，原圖名稱為ali_sd.png，對應的蒙版名稱也為ali_sd.png。
如果原圖沒有對應的蒙版，會使用蒙版文件夾中的第一張圖片作為蒙版進行重繪，所以可以將第一張蒙版設置成全白圖，就可以進行全圖繪制。如果不需要全圖繪制，可以將使用最多的蒙版放在第一張的位置。
具體參數說明如下。
圖生圖/涂鴉參數說明（單擊查看詳情）
CLIP反向推導提示詞（Interrogate CLIP）和DeepBooru反向推導提示詞。
根據上傳的圖片反向推導提示詞。
CLIP是自然語言的方式描述，像人類說話一樣。
DeepBooru是以標簽的方式，例如，"beautiful woman, river, afternoon..."。
相比CLIP來說，DeepBooru的表述會更詳細。
縮放模式（Resize mode）：根據不同的縮放模式會得到不同的轉換效果。
拉伸（just resize）：簡單的縮放圖像大小，轉換后的圖像可能會出現拉伸或壓縮的情況，可能導致部分細節丟失或變形。
裁剪（crop and resize）：對原圖進行裁剪后再進行縮放，可以減少圖像失真的現象，同時能夠保留更多的細節信息。但由于裁剪操作會刪減部分圖像內容，因此在合成后的圖像中可能會出現一些細節丟失的情況。
填充（resize and fill）：先縮放再填充圖像，填充方式多種多樣，可以使用顏色或模式填充。這種方式能保留整個圖像的比例和細節，但填充內容可能會影響視覺效果。
可以使用擴展繪畫【outpainting mk2】的腳本。（適當調整重繪幅度）
直接縮放（放大潛變量）：這種模式只在前向傳播時進行大小變換，因為縮小輸入有優勢，所以速度更快、穩定性更好，但不能準確地恢復原圖的細節。
重繪幅度（Denoising）：重繪幅度是控制圖像降噪程度的重要參數，它通過控制像素在擴散過程中的平均漂移量來影響輸出圖像的平滑程度。當重繪幅度較高時，像素平均漂移較大，導致輸出圖像更加平滑，但會降低圖像細節；當重繪幅度較低時，像素平均漂移較小，可以保留更多原圖細節。過高或過低的重繪幅度會導致輸出圖像出現不理想的效果，需要進行適當的調整。
下面是根據原圖調整重繪幅度的結果。
局部重繪參數說明（單擊查看詳情）
蒙版邊緣模糊度
Mask blur是一種圖像處理技術，用于模糊化缺失區域周圍的像素，以減少邊緣效應，使圖像處理更加自然。值越大，邊緣越透明。
以下示例是蒙版模糊值0、20、40、60的對比圖
蒙版模式（Mask Mode）
蒙版區域內容處理
填充：用于填充圖像中需要修復的部分，以達到圖像修復的目的，常用于刪除圖像中的不必要內容。（原圖此處有一些樹干）
原圖：用于使用原圖像的內容來填充需要修復的部分，常用于修復圖像中的缺陷，如劃痕、裂縫、污漬等。（將樹干換成了花朵）
潛空間噪聲：用于在需要填充的部分中添加隨機噪聲，以創造出一種藝術效果。它通常用于在圖像的特定區域進行藝術處理，以增強圖像的審美效果。
重繪幅度低：
重繪幅度高：
空白潛空間：用于添加空白像素以保持圖像的原始外觀，通常用于在圖像的特定區域留白或添加邊框，以保持圖像的整體美感。
重繪幅度低：
重繪幅度高：
全圖（重繪幅度0、0.6在填充和原圖下的對比）
填充
重繪幅度0
重繪幅度0.6
原圖
重繪幅度0
重繪幅度0.6
僅蒙版（重繪幅度0、0.6在填充和原圖下的對比）
填充
重繪0
重繪0.6
原圖
重繪0
重繪0.6
僅蒙版區域下邊緣預留像素：選擇僅蒙版時才涉及調整的參數。全圖不受影響。在人臉修復時，原圖比較穩定，潛變量噪聲比較有藝術效果。
涂鴉重繪參數說明（單擊查看詳情）
蒙版透明度
以下示例是蒙版透明度0、30、60、90的對比圖。范圍0~100，值越大，蒙版對保留的輪廓更明顯，也會影響重繪強度。
圖片信息
上傳由Stable Difussion生成的圖片，可以查看到生成圖片的prompt和參數。
經測試，將原圖截圖或使用其他APP轉發后保存的圖片，無法識別圖片信息。
ControlNet插件
本產品不同版本Stable Diffusion WebUI及ComfyUI，上架了TheMisto.ai開發的MistoLine-SDXL-ControlNet。
參數介紹
參數 | 說明 |
啟用 | 勾選后啟用CnotrolNet。 |
低顯存優化 | 4 GB顯存以下可勾選。 |
預處理器 | 不同選項具有不同的預處理效果，每一個預處理器有對應的模型，二者搭配使用。 |
模型 | 與預處理器中的模型搭配使用。需要手動下載并上傳至對應OSS目錄中。 |
控制權重 | 表示生成圖片時，受CnotrolNet生成圖片影響的權重占比。在圖生圖的過程中，低重繪強度配高權重，可以鎖定圖片的細節，更改濾鏡和畫風；高重繪強度配低權重，可以修改圖片的細節。 |
引導介入時機 | 數值為0~1，意為百分比，表示ControlNet在第幾步介入繪畫。0表示從第一步就開始介入，1表示從最后一步開始介入。數值越大，CnotrolNet對生成圖片的影響就越小。 例如：設置采樣迭代步數為20，引導介入時機為0.3，表示從第6（20*0.3）步開始介入。 |
引導終止時機 | 數值為0~1，意為百分比，表示CnotrolNet在第幾步退出繪畫。 |
控制類型 |
|
ControlNet生圖效果展示
推薦模型：Checkpoint、LoRA
Prompt設置
正向Prompt：JinxLol,mature female,1girl, solo,looking at viewer, navel, gloves, fingerless gloves, character name, midriff, bare shoulders, looking at viewer, gun, crop top, belt,outdoors
負向Prompt：(low quality, worst quality:1.3), (lowres), blurry,text,watermark,signature,artist name,letterboxed, female pubic hair,realism
參數設置
采樣方法（Sampler）選擇DPM++2M Karras，其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
ControlNet參數設置
上傳一張不同視角的線稿，控制類型選擇Canny（硬邊緣），其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
效果圖展示
推薦模型：：Checkpoint、LoRA
Prompt設置
正向Prompt：XSWB,architecture,autumn,bench, blue_sky, building,cloudy_sky, day, fence,forest, garden, grass, house, mountain, nature, no_humans, outdoors, palm_tree, path, pavement, plant, road, scenery, sky,tree, water,wooden_fence,triangular top,masterpiece,ultra-fine painting,sharp focus,HDR,UHD,8K,4K <lora:xsarchitectural3aerial_xsarchitectural3:0.9>
負向Prompt：soft line,Distorted, fuzzy
參數設置
采樣方法（Sampler）選擇Eular a，其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
ControlNet參數
上傳一張建筑物線稿，控制類型選擇MLSD（直線），其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
效果圖展示
推薦模型：
基礎模型v1-5-pruned-emaonly.safetensors、LoRA
Prompt設置
正向Prompt：Interior advanced Design<lora:xsarchitectural9advanced_xsarchitectural:1>
參數設置
采樣方法（Sampler）選擇Eular a，其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
ControlNet參數
上傳一張室內毛坯房圖片，控制類型選擇MLSD（直線），單批數量為4，一次出4張圖，其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
效果圖展示
推薦模型：Checkpoint、LoRA
Prompt設置
正向Prompt：best quality, masterpiece, (realistic:1.2), 1 girl, brown hair, brown eyes,Front, detailed face, beautiful eyes <lora:hanfu_v29 Lora:1>
負向Prompt：(low quality, worst quality:1.4),nsfw
參數設置
采樣方法（Sampler）選擇Eular a，其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
ControlNet參數
上傳一張人臉圖像，控制類型選擇Canny（硬邊緣），其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
效果圖展示：
推薦模型：C站
Prompt設置
正向Prompt：close up of a european woman, ginger hair, winter forest, natural skin texture, 24mm, 4k textures, soft cinematic light, RAW photo, photorealism, photorealistic, intricate, elegant, highly detailed, sharp focus, ((((cinematic look)))), soothing tones, insane details, intricate details, hyperdetailed, low contrast, soft cinematic light, dim colors, exposure blend, hdr, faded
負向Prompt：(deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation,nsfw
參數設置
采樣方法（Sampler）選擇Eular a，其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
ControlNet參數
上傳一張人物圖，控制類型選擇OpenPose（姿態），其他參數使用默認值或根據實際需求進行微調。
效果圖展示：
Prompt設置
可增加以下標簽：black hair
參數設置
通過圖生圖局部重繪功能更改圖片發色，手動繪制蒙版，重繪幅度設定為0.6，其他參數保持默認。
效果圖展示：
Prompt設置
可增加以下標簽，并通過括號來增加權重：green trees,((beach)),((sea)),((blue sky)),black hair
參數設置
手繪蒙版，根據蒙版范圍修改蒙版模式、重繪幅度等參數。
效果圖展示
