这是一篇关于stable diffusion本地部署并通过基础模型搭配不同的lora生成图片的教程，软件很容易获取，对电脑的要求也不是太高，相较于本地化的chatglm动不动就要6G显存的门槛还是很低的，根据不同性能显卡，同样的参数生成图片的速度也不一样，4090-24G版本的几秒就可以生成一张图，1060-4G的几乎要3-5分钟才能生成一样。下面主要讲一讲很多新手经常搞不懂的问题和使用教程。

stable diffusion生成的古风美女图

对于软件的安装这里就不介绍了，网上很多的视频教程更加的简单易懂，本文以上图为例，讲一下如何生成同类型的图，stable diffusion最方便的一个功能就是图片信息，我们可以把图片直接拖进去，右边就会显示这张图的描述和相关参数。如何看懂这个参数呢？我们要先知道stable diffusion模型和lora的区别，简单讲stable diffusion模型决定了可以生成图的画风和类型，lora决定了生成图的其他细节：服装、脸部特征、动作等，也算是对模型的补充。

stable diffusion的图片信息功能

通过上面的图，我们可以看到右边的各种描述，其中<lora:>这种形式的内容，就是这张图用到了这些lora，prompt中的一些关于画质、人物、动作之类的描述都是通用的，我们可以直接复制使用，也有人对()内的提示词不太理解，其实每一个提示词都有权重的，越靠前权重要高，如果想更高一点就可以加()加的括号越多权重也就越高。同理其他样式的括号作用也是这样的。右下角还提到了Model: chilloutmix-Ni，这是这张图用的到基础模型，如果我们模型和lora本地都有了就可以直接点下面的文生图按钮。（本地没有可以去网上下载）

如果你的默认模型不是chilloutmix-Ni，可以在左上角切换模型，如果你的lora名字和提示词不一样，需要换成你本地的名字，需要注意大小写和lora版本的问题，lora后面的数值:0.5是代表调用的权重，数值越高占比越高，最高是2。当模型和lora都准备好了，我们就可以点击右边的生成来炼丹了。下面的Steps、Sampler、Seed等参数都已经设置好了，我们不需要动，如果后面生成的图没问题了，可以做适当的调整。

除了模型和lora要一致，还需要注意Negative prompt里面有没有用到嵌入式的描述，一般带下划线的就是直接调用的embeddings文件夹里面的pt文件，这个我们也需要去网上下载下来放到对应的文件夹里面，这里可以补充一下每个类型的文件放的文件夹位置，如果是超过1G的文件，基本上就是sd模型了，下载了直接放到models下面的stable diffusion文件夹里面，可以连图片一起下载 会显示缩略图方便查看。几十几百兆的文件 一般都是lora，放到models下面的文件夹里面，还有一些插件是放在extensions文件夹里面的（比如常用的中文汉化、controlnet、posex-master、tagcomplete等等），只有几十KB的文件就是文字型描述放在embeddings里面。

stable diffusion存放目录

通过这样的操作，我们就可以通过一张图，生成同类型的其他图了，搭配controlnet还可以实现不同的pose，下面放一些微调了提示词的图片供大家欣赏，如果对stable diffusion使用还有其他不了解的也欢迎大家讨论。

stable diffusion生成的图