随着chat gpt爆火之后，越来越多的人开始关注人工智能，人工智能相关的其他应用如AI绘画，也再次得到人们的关注。AI绘画的确很上头，最近几天小编也研究一下，这里把研究的过程以及中间遇到的问题整理一下，我这里遇到的问题，相信新入门的小白也会遇到，希望本文对你能有一定的帮助。
目前常用的AI绘画工具主要有两种：stable diffusion 和 midjourney。
两者都是根据使用者输入绘画描述，进行图片生成，背后都是采用机器学习算法工作，对于两者的具体技术实现细节，这里不错过多描述，毕竟这方面小编也不擅长，哈哈哈。
从绘图效果来看，两者差别不大，对于日常绘图需求，两者都可以完全满足，这里我主要站在使用者的角度来对比一下两者的差异：
midjourney：是一个国外的商业化产品，操作简单，使用方便，出图效果完全取决于提示词。
使用门槛：
1.需要科学上网
2.需要付费，费用还挺高
这里是 midjourney的官网：https://www.midjourney.com/app/
stable diffusion 是一个免费的开源工具包，可以在本地安装，直接使用本地计算资源就可以进行绘画创作，同时stable diffusion提供了很多可以扩展的插件，可以根据场景需要，进行自定义功能扩展。
使用门槛：
对电脑配置有一定的要求，当然配置低的电脑可以可以玩，只不过出图效率比较低而已。
小编的电脑配置：
Mac os 12.5 M1
内存：16GB
CPU和GPU都是苹果芯片
输出512*512的图片大概15s左右。
前期为了学习和研究，满足一下自己的好奇心，这些都不是最重要。最重要的是先搞出一张图，把整个流程跑通。
作为一个程序员，小编比较喜欢自己折腾一些东西，这里我使用 本地安装stable diffusion的方式。
stable diffusion安装
stable diffusion的安装直接参考官网提供的安装指南即可：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki
这里有各种芯片组使用的安装方式，我的电脑是 apple芯片，安装方式使用的是：
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Apple-Silicon
安装过程主要分为如下5步，如下图：
注意：这里使用了Home Brew完成对需要依赖的安装，Home brew的安装需要科学上网，如果没有条件的话，也可以使用国内镜像安装，操作方式可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111014448/
按照上述步骤，经过10-20分钟后，可以完成安装。
安装完成后，在 stable-diffusion-webui 目录下执行./web-ui.sh，第一次执行会比较慢，会下载一些基础模型和依赖，大概等待5-10分钟后，在控制台会看到如下图输出，说明启动成功。
此时在浏览器访问地址：http://localhost:7860 即可。
此时你会看到如下图所示的页面：
可能有的老铁看到的页面和上图有些差异：
1.你的主题是黑色的，我的怎么是白的？
2.你的是汉化的，我的怎么全是英文？
是的，我的页面是经过调整配置的，具体怎么配置，我后面会详细说明。
在上图中，一种有7个重点区域
1.模型选择区
模型对于画图至关重要，它直接决定了你要出图的风格，对于初学者直接使用其他人提供的模型就行，模型的下载后面会详细说。
2.功能区
stable diffusion支持多种绘图能力：
文生图：根据提示词描述完成图片生成
图生图：使用提供的图片作为参考，完成新图片的生成
高清化：将已有图片进行高清化处理
图片信息:如果一个图片是stable diffusion生成的，那么使用图片信息功能，可以输出生成这张图片使用的模型、提示词等信息
模型合并：是一种高阶使用方式，可以将多个模型合并生成一个全新的模型
训练：使用者可以根据自己的一些图片数据进行训练，生成一个全新的模型
setting:是对stable diffusion进行配置的控制面板，具体控制项，读者可以自行查看
扩展：可以实现对stable diffusion进行插件功能扩展，来实现对stable diffusion进行功能增强，扩展功能下面会进行具体演示
3.正向提示词
正向提示词是你与模型对话的输出框，告诉模型你想要什么，告诉模型你要绘画的内容，如人物特征，形象，背景，图片质量等。
4.反向提示词
和正向提示词作用相反，就是告诉模型，你不想要什么，通常模型在输出的图形的上会有一些瑕疵，如怪异的手指，眼睛等一些细节，你可以在这里输入这些你不想要的内容。
5.图片输出参数区
这些参数主要是控制输出图片的一些控制参数。
宽度、高度：这两个参数直接控制输出图片的尺寸大小，当如输出图片尺寸越大，生成图片耗时越长
采样步数(Sampling steps):决定了模型输出图片迭代的次数，迭代次数越多，耗时越长，但是效果却不是越好的，这个迭代次数，通常20-30直接，当然也取决于具体的模型，可以在生成图片的时候，可根据具体情况调整
生成次数和每次数量:决定了一次生成任务可以生成多个张图片，生成图片越多，耗时也就越长
6.图片生成
点击生成按钮，模型就开始根据你设置的参数来执行图片生成了动作了，可以根据进度条查看图片生成的进度。
可能有的老铁，经过前面几步的参数配置后，点击图片生成按钮，并没有生成图片，反而命令控制台有报错输出
如下图：
报错关键信息：
RuntimeError: "upsample_nearest2d_channels_last" not implemented for 'Half
报错的原因是现有的芯片组不支持Half参数，对于这个问题，可以在启动命令添加如下参数：./webui.sh –no-half 进行重新启动就可。
等待大概15s左右，就会在图片展示区看到你的第一张AI绘画了。
模型下载
上面介绍模型选择区的时候说过，模型对于stable diffusion来说至关重要，他决定了绘画的风格，比如你想要画一副二次元风格的图片，那么就尽量选择一个二次元画风的模型，模型的选择要比你输入多少提示词都要好使。
对于新手小白来说，可以使用别人训练好的模型直接使用,模型的选择和下载可以到下面这个两个网站：
https://huggingface.co/models
https://civitai.com/ (C站)
模型主要分为两种:大模型(checkpoint)和微调模型(lora)。
checkpoint大模型
下面我以C站为例演示一下如何下载模型。
1.进入C站后，可以浏览自己需要的大模型，也可以有目标的搜索自己需要的模型
2.选中自己需要的模型，点击下载按钮，就会进行模型的下载，通常大模型会比较大
3.点击演示图片右下方的 “i”，可以查看演示图片的配置信息：正方向提示词，使用的模型等，使用演示图片的配置信息进行模型的验证。
4.模型下载完毕后，需要将模型文件放到/stable diffusion/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录下，重启 stable diffusion，在模型选择区就可以看到自己需要的模型了。
在stabel diffusion的模型中，还有一种对生成图片画风影响比较大的模型，它就是Lora，虽然他是一种微调模型，但是对于生成图片的影响也比较明显，会影响生成图片的一些细节和图片的背景。
Lora模型的下载和checkpoint大模型下载方式是一样，也可以在C站中下载，Lora模型通常会比较小。下载后的Lora模型放到如下目录： /stable diffusion/stable-diffusion-webui/models/Lora 。
lora模型如何使用呢？
lora模型会作为一个正向提示词，出现在正向提示词输入框中，使用形式如下：
<lora:LORA_CNCG_arts:1>
LORA_CNCG_arts:表示lora模型名称
1:表示模型权重，在一个正向提示词输入框中可以使用多个lora模型，但是多个模型的权重之和不能超过1
这里可能有些老铁会有这样的疑问：
下载下来的模型都是一个文件，文件名称描述性也不高，有没有一个缩略图，可以直观的看出这个模型画出的图大概长什么样子？
其实是可以的，点击在如下图所示的按钮，可以查看你的stable diffusion已经安装了哪些模型。
在下载模型的时候，在模型所在的文件夹中，放入一张和模型名称相同的图片，那么这个图片成了模型的预览图了，而且，当你选中某个模型时，stable diffusion就会直接使用这个模型。效果如下：
主题和汉化
到这里，你的stable diffusion就安装的差不多了，可以尝试的完成AI绘画了。
接下来，小编回答一下上面的的两个问题：操作控制台汉化和主题切换，同时演示一下 stable diffusion插件扩展功能。
主题切换成dark模式
切换方式很简单，只需要在访问地址后面拼接 “?__theme=dark” 即可,
完整地址如下：
http://localhost:7860/?__theme=dark
如果要切换成白色系，可以使用如下地址：
http://localhost:7860/?__theme=day
操作控制台汉化
操作控制台汉化其实是使用了一种中文插件完成的，
具体操作步骤如下：
1.打开stable diffusion webui，进入”Extensions”选项卡
2.点击”Install from URL”，注意”URL for extension’s git repository”下方的输入框
3.粘贴或输入本Git仓库地址https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
4.点击下方的黄色按钮”Install”即可完成安装。
5.点击重启UI。
6.点击”Settings”，左侧点击”User interface”界面，在界面里最下方的”Localization (requires restart)“，选择”Chinese-All”或者”Chinese-English”
7.点击界面最上方的黄色按钮”Apply settings”，再点击右侧的”Reload UI”即可完成汉化
总结
到这里，你就完成完成stable diffusion的入门了，可以使用stable diffusion完成基本的绘图操作了，不过对于不是设计专业出身的老铁来说，想要完整的描述出自己想要的那副画面来说还是比较难的，也就是如何与stable diffusion进行高效的沟通，再直接一点就是如何写提示词。写提示词有一定的技巧，小编进过几天的探索，也总结出了一些行之有效的套路，会在下一篇文章中给大家分享，敬请期待。
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