Stable Diffusion Web的综合解析

一、StableDiffusionWeb的概念阐释

StableDiffusionWebUI是一个基于StableDiffusion的低代码应用 2。StableDiffusion是一个画像生成AI，能够模拟和重建几乎任何可以以视觉形式想象的概念，而无需文本提示输入之外的任何指导 2。

在Web UI的呈现下，它具有诸多功能。例如，提供txt2img（文字生成图像）、img2img（图像生成图像）、inpaint（图像修复）等功能，还包含了许多模型融合改进、图片质量修复等附加升级 2。它利用gradio模块搭建出交互程序，可以在低代码GUI（图形用户界面）中立即访问StableDiffusion。这意味着用户不需要深入编写大量代码，就能通过这个界面较为便捷地操作StableDiffusion模型进行图像生成等操作。

在启动界面大致可分为4个区域，分别是【模型】【功能】【参数】【出图】四个区域。在【模型】区域，用于切换所需的模型，模型下载后放置的相对路径为/modes/Stable – diffusion目录里面；在【功能】区域，主要用于切换使用对应的功能，并且安装完对应的插件后重新加载UI界面将添加对应插件的快捷入口；【参数】区域根据所选功能模块不同，调整的参数设置也不一样，像在文生图模块可以指定迭代次数、掩膜概率和图像尺寸等参数配置；而【出图】区域则是展示AI绘图最终结果的地方，在这里用户可以看到绘图相关的参数等信息 2。

二、StableDiffusionWeb的使用方法

（一）环境配置与安装

1. 依赖安装
   • 以安装miniconda为例（它用于管理python版本，实现python多版本切换），需要从官方网站下载最新版本并按照默认设置安装。安装完毕后打开终端或命令提示符窗口，创建新的conda环境（如命名为stable – diffusion）。不同系统激活新环境的命令不同，如在Windows系统和Mac与Linux系统使用各自特定的命令 3。
   • 另外，部分操作可能需要电脑安装Python3.x和Git。Python可从官方网站下载安装包根据向导安装，Git通过命令行或官方网站安装 8。
2. 下载与部署StableDiffusionWebUI
   • 打开浏览器，访问GitHub上的StableDiffusionWebUI项目页面，点击ZIP按钮下载项目，解压缩得到项目文件夹。然后将文件夹中的所有文件复制到新创建的conda环境中的对应位置，包括将.py文件移动到stable – diffusion – main的Scripts文件夹下，将webui.yaml 移动到stable – diffusion – main/configs/webui文件夹下，其它文件拷贝到stable – diffusion – main根目录下并替换所有文件。编辑environment.yaml 文件，修改里面的内容（如将ldm修改为ldo之类的满足自己需求的修改） 3。

（二）具体使用步骤

1. 模式与参数选择
   • 在模型区域选择合适的模型。模型可能来自网上下载的safetensors、ckpt、pt模型文件并放置在特定路径/modes/Stable – diffusion目录下，利用刷新箭头刷新后进行选择，或者选择预定义的模型以及上传自己的模型 如果有需求的话 2。
   • 根据想要的操作（如txt2img或者img2img等）在功能区域进行功能选择，并且如果安装了插件会有对应的插件快捷入口方便操作。在参数区域要根据不同功能调整参数，例如在文生图中的采样方法（如Euler、DPM ++等不同采样方法有不同的图像效果和速度，Euler采样速度快但高细节图增加采样步数可能突变，DPM ++能生成高质量图像但速度慢些）、迭代步数（一般18 – 30左右较好，低步数会画面计算不完整，高步数在细节处优化但速度受影响）、图像的宽度和高度（大尺寸需要更多显存计算资源）、提示词相关性（数值影响图像与提示词的一致程度，不同类型提示词适合不同数值范围）等参数 2。
2. 输入与生成
   • 如果是文生图，就在输入框输入关键词和描述（比如描述画面场景或者人物特征等内容），如果有参考图像也可以上传（如手绘线稿、照片等），然后点击生成按钮等待软件生成图片。若是图生图，则将图像作为范本结合文字进行图像生成操作，最后在出图区域看到成果，并且还可以选择将生成的图片下载或保存 7。

三、StableDiffusionWeb的优势和不足

（一）优势

1. 功能多样
   • 提供多种绘画功能，像txt2img能满足用户从纯文字描述生成图像的需求，img2img可基于已有图像进行再创作或者转换风格，图像修复功能对于处理有瑕疵或者需要修改的图像很有用。而且多种功能还结合了许多模型融合改进、图片质量修复等附加升级，大大提升了图像制作的灵活性和可操作性 2。
   • 可以进行个性化定制。用户可以根据自己的需求调整很多参数，如选择不同的采样方法、设定不同的迭代步数、通过改变提示词相关性来控制图像生成的方向等。此外，还能加载自己的模型、使用各种插件来扩展功能，如lora插件对大模型生成图的风格和质量有很强的干预或增强作用，只要遵循一定的使用规则（如选择lora模型并在正向提示词中加入TriggerWords等操作）就可以生成独特风格的图像 10。
2. 易于操作界面便捷
   • 基于Web的操作界面使得操作相对简单。不需要太多深入的编程知识或者专业的绘画技能就能上手。对于初学者而言很友好，用户只需输入关键词、调整参数、上传参考图（如果有的话）然后就可以生成图片。例如，没有绘画基础的人也能利用这款工具凭想象描述（文字输入）生成一些较为满意的艺术作品 7。
   • 界面设计比较清晰，通过不同的功能区域划分。如前面提到的将界面分成【模型】【功能】【参数】【出图】四个区域，用户可以很方便地找到自己想要操作的板块进行相关操作 2。
3. 资源可获取性与共享性
   • 有很多开源的模型可以免费下载使用，如在一些开源的sd模型社区，可以满足用户不同的风格需求，无论是写实风格、卡通风格还是抽象风格等。并且部分情况下支持共享模型的功能，这意味着多个用户可以同时访问和使用同一个模型，大大降低了使用门槛，也便于用户之间的交流和创作灵感共享 14。
4. 可拓展性强大
   • 支持插件拓展。用户可以安装各种插件来增加功能，如Lora、Hypernetwork等，这些插件可以增强图像生成的效果、丰富生成画面的风格等。此外，内部的功能模块也可以根据用户需求进行一定的扩展和优化，满足不同用户在不同场景下的创作要求 30。

（二）不足

1. 硬件资源依赖
   • 对显存要求较高。在进行图像生成时，特别是生成大尺寸或者高分辨率的图像，如果显存不足可能会导致无法成功生成图片或者出现性能问题。例如如果显卡显存比较小，可能需要降低生成图片的分辨率或者使用更小的模型来减少显存的使用。甚至在一些情况下，系统需求中显卡可能要求32G的显存才能确保许多功能的顺利运行，这对于一些普通配置的显卡来说较难满足 13。
   • 运行时对CPU、内存等资源也有依赖。如果电脑的CPU性能较差或者内存不足，可能导致页面加载速度慢、模型推理时间延长甚至服务不可用等问题。例如使用低配置电脑（如Intel Core i3 – 10100，GPU：NVIDIA GTX1650，内存：8GB）进行StableDiffusionWebUI的访问和控制时，在处理复杂任务时性能就会受限 15。
2. 模型与操作的复杂性
   • 虽然能够自定义模型和各种参数这是优势，但对于初学者来说可能会觉得过于复杂。比如理解不同采样方法（像Euler和DPM ++等）对图像的影响、如何合理设置迭代步数、找到合适的提示词相关性数值等都需要一定的学习成本和实践经验才能把握好，不恰当的设置可能导致生成的图像效果不符合预期或者质量较低 2。
   • 插件的使用有一定的门槛。虽然插件能扩展功能，但要找到适合自己需求的插件、正确安装和使用插件（如插件需要与某些模型搭配使用，有特定的操作步骤等）也不是十分容易的事情 25。

四、StableDiffusionWeb与其他类似工具的比较

（一）与Midjourney对比

1. 付费与免费
   • StableDiffusionWeb是基于StableDiffusion的开源免费项目（有部分付费增值服务，但基础功能免费），用户可以自由使用并且进行拓展，对于预算有限或者想要自由探索图像生成技术的用户很友好。而Midjourney是基于会员订阅的付费服务，只有付费用户才能充分体验其功能。从商业角度和成本考虑对于不同用户群体有不同的吸引力，对于个人创作者或者小型工作室，如果不想投入成本可能会倾向于StableDiffusionWeb，而对于商业公司或者资金充足且追求高效、有一定品牌保障的创作团队可能更倾向于Midjourney 20、21。
2. 功能侧重
   • StableDiffusionWeb提供txt2img、img2img、inpaint等多种功能并且注重自定义性和模型拓展，通过调整大量参数和使用插件可以实现多样化的图像生成效果。Midjourney主要侧重于快速生成高质量、风格化的图像，并且它的社区氛围浓郁，可以方便用户分享创作灵感。对于更倾向探索性创作，想要从修改模型或者调整各种参数来打造独特作品的用户来说StableDiffusionWeb更合适；而对于希望快速获取特定风格、高质量图片并且希望融入活跃社区的用户，Midjourney可能更有优势。
3. 用户操作与便捷性
   • StableDiffusionWeb由于其开源性和多种可调参数等，操作相对复杂一些，需要用户有一定的学习入门过程。但它的界面基于Web较为直观，可以在本地或者云端部署等灵活性较高。Midjourney只有网页版操作界面，操作相对更简便，用户主要输入关键词就可以快速获得生成图片，不过相对来说定制化方面较弱一些。

（二）与AI图片全能王对比

1. 功能丰富程度
   • AI图片全能王功能较为丰富可以将输入的文字内容转化为艺术风格的图像，并且通过提供的模型来创造出与众不同的效果。StableDiffusionWeb除了文字生成图像还具备img2img（图像转换生成）、inpaint（图像修复）等更多样化功能。如果仅从文字生成图像质量效果或者风格种类而言两者可能不相上下，但如果考虑到综合的图像生成、编辑的功能，StableDiffusionWeb更加全面 19。
2. 技术实现
   • AI图片全能王采用智能机器学习算法进行图像生成。StableDiffusionWeb是基于StableDiffusion这个特定的画像生成AI，StableDiffusion的模型结构和技术参数与AI图片全能王不同，这导致在处理不同类型的图像任务时可能有不同的表现。例如在处理比较复杂的场景构建、细节丰富的人物图像等，由于StableDiffusion的特性可能生成效果会有所不同。
3. 用户体验方面
   • AI图片全能王操作相对比较简洁，主要输入文字就可以生成想要的图像风格，适合初学者快速获取创意图片。StableDiffusionWeb有一定的操作门槛，但由于其更加详尽的可调参数、可拓展性（比如可加入插件等）适合有更高创作需求、想深入探索图像生成技术的用户。

（三）与AIPicasso对比

1. 功能实现方式
   • AIPicasso是采用卷积神经网络算法进行绘画创作。而StableDiffusionWeb基于StableDiffusion的架构，两者不同的算法基础决定了生成图像的逻辑有所差异。在实际操作中，比如生成特定文化风格或者艺术流派的图像时，两者可能会因为算法基础不同而生成差异较大的结果。
2. 图像效果多样性
   • AIPicasso侧重于利用自身算法创建与众不同的艺术作品。StableDiffusionWeb因有多种功能（txt2img、img2img、inpaint等）并且可通过插件拓展、调整多种参数等方式能实现更多样的图像效果。例如在图像修复和转换风格方面，StableDiffusionWeb有更多的操作空间和手段，可以让用户得到更多类型的创作成果。
3. 用户社群与协助性
   • 因为AIPicasso在这里没有太多提及社群相关的特性，而StableDiffusionWeb有开源社区的支持，用户在遇到问题时可以在社区获取帮助，共享模型等。并且在StableDiffusionWeb的插件也是由社区开发提供，这种社区支持在用户使用过程中如果遇到问题解决起来可能会更加方便快捷。

五、如何优化StableDiffusionWeb的性能

（一）硬件方面优化

1. 显卡优化
   • 升级显存，如果显卡显存较低不能满足StableDiffusionWeb的需求（如经常出现显存不足报错或者图像生成失败等情况），升级显卡或者使用外部显存扩展设备来提高显存容量，可以支持更大尺寸和分辨率的图像生成。同时也要关注显卡驱动，及时升级显卡驱动程序到最新版本。因为显卡驱动程序的版本和稳定性对StableDiffusionWebUI服务有一定影响，新的驱动可能会优化对模型计算的支持，提高与模型的兼容性和稳定性，进而提升在图像生成等操作时的性能状态 15、26。
2. CPU和内存优化
   • 如果CPU性能较弱导致模型推理时间延长或者页面加载缓慢等，可以考虑升级CPU或者关闭其他占用过多CPU资源的程序。对于内存而言，增加内存容量有助于解决因内存不足导致的卡顿或者失败问题。例如低配置电脑（内存较小）在运行StableDiffusionWebUI时可能会遇到加载速度慢等问题，增加内存后可能会改善这种情况。在运行StableDiffusionWebUI时，应尽量避免同时运行过多其他大型程序，以保证有足够的内存资源供StableDiffusionWeb使用 15。

（二）软件与参数方面优化

1. 选择合适的参数组合
   • 在生成图像时选择合适的采样方法。不同的采样方法如Euler和DPM ++在图像质量、生成速度等方面有不同的表现，如果更注重速度而且生成的图像细节要求不特别高可以选择Euler采样方法，但如果追求高质量、细节丰富的图像即使其速度相对较慢则可以选择DPM ++等采样方法。同时合理设置迭代步数、图像尺寸和提示词相关性等参数。迭代步数不是越高越好，一般18 – 30左右可以在图像质量和生成速度之间取得较好的平衡；图像尺寸越大需要的计算资源越多，如果显存有限可以降低图像尺寸；提示词相关性数值影响图像与提示词的一致性，根据生成图像的类型（如人物、风景等）设置合适的数值可以提高生成图像的质量和符合预期的程度 2。
2. 优化模型配置
   • 选择合适的模型，如果显存不足可以尝试使用更小尺寸的训练模型，这些模型在减少显存使用量的情况下可能会牺牲部分图像质量但可以保证图像能够顺利生成。同时在模型基础上合理使用插件进行优化或者增强，比如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，但是要按照其使用规则（如选中相应的lora模型并在正向提示词中加入TriggerWords等操作）配合使用，以提高生成图像的综合效果 10。
3. 利用插件拓展优化
   • 及时更新插件，在插件tab中点击检查更新可以检查插件更新情况，保持插件为最新版本以确保其功能有效性和与StableDiffusionWebUI的兼容性。正确安装和使用插件，首先要到「可用」tab页里，点击「加载自」按钮加载官方列出的所有插件，然后点击安装即可。如果下载好了没生效，返回「可用」页面，检查前面插件✅有没打上，打上勾后点击「应用并重启页面」。一些未被官方收录的插件可以直接从git代码仓库里加载（点击「从网址安装」按钮，将插件的git网址黏贴到拓展的git仓库地址输入框里，点击「安装」），这些插件有时可以提供特定的优化功能比如图像质量改进、特殊效果生成等功能来提升StableDiffusionWeb的性能 25。

（三）网络与环境方面优化

1. 网络优化
   • 如果是在网络环境下使用StableDiffusionWeb（如使用云平台等情况），要确保网络的稳定和快速。可以检查网络连接稳定性、降低网络延迟、避免网络丢包等措施来优化网络环境。稳定快速的网络对于远程访问StableDiffusionWebUI很重要，特别是在加载模型、图像生成结果获取等过程中可以减少等待时间，提高整体的操作效率。例如如果网络延迟高、丢包严重，即使电脑硬件配置很高在访问StableDiffusionWebUI时性能体验也会大打折扣 15、26。
2. 运行环境优化
   • 保持系统环境清洁，定期清理系统缓存、无用的程序文件等，避免因系统环境臃肿影响StableDiffusionWebUI的运行速度。同时确保系统软件（例如操作系统、依赖库等）是最新版本并且没有软件冲突，因为软件冲突或者版本不兼容可能会出现诸如模型加载失败、功能无法正常使用等问题，从而影响性能。