stable-diffusion-webui【笔记】

stable-diffusion-webui


缺少的数据可以留言我会及时补齐
缺少的数据可以留言我会及时补齐
缺少的数据可以留言我会及时补齐


二、模型推荐

1.Nova Anime XL 【二次元】

链接: Nova Anime XL - IL v15.0 | Illustrious Checkpoint | Civitai
模型类型:Checkpoint (大模型/底模)
它是一个主模型,不是 Lora,不需要挂载在别的模型上,而是直接选它来画图。
核心架构:SDXL (Stable Diffusion XL)
注意:这不是老旧的 SD 1.5 模型。
使用要求:SDXL 模型通常很大(6GB左右),画图时的推荐分辨率是 1024x1024(不同于 SD 1.5 的 512x512)。如果你的显卡显存低于 8GB,运行起来可能会比较吃力。

1.1 绘画效果

不知道为什么图片绘画完不显示
masterpiece, best quality, amazing quality, 4k, very aesthetic, high resolution, ultra-detailed, absurdres, newest, scenery, colorful, saturated, anime, anime coloring, 1girl, solo, cute, pink hair, long hair, choppy bangs, long sidelocks, nebulae cosmic purple eyes, rimlit eyes, facing to the side, looking at viewer, downturned eyes, light smile, red annular solar eclipse halo, red choker, detailed purple serafuku, big red neckerchief, (glowing stars in hand:1.2), fingers, dispersion \(optics\), from side, from below, dutch angle, portrait, upper body, head tilt, colorful, rim light, backlit, (colorful light particles:1.2), cosmic sky, aurora, chaos, perfect night, fantasy background, dreamlike atmosphere, BREAK, detailed background, blurry foreground, bokeh, depth of field, volumetric lighting Negative prompt: photorealistic, realistic, 3d, multiple views, multiple angle, split view, grid view, two shot, outside border, picture frame, framed, border, letterboxed, pillarboxed, 2koma, modern, recent, old, oldest, cartoon, graphic, text, painting, crayon, graphite, abstract, glitch, deformed, mutated, ugly, disfigured, long body, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra fingers, extra digits, fewer digits, cropped, very displeasing, (worst quality, bad quality:1.2), sketch, jpeg artifacts, signature, watermark, username, (censored, bar_censor, mosaic_censor:1.2), simple background, conjoined, bad ai-generated Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 4.5, Global Seed: 428649103, Seed: 3282307999, Size: 768x1344, Clip skip: 2, Model hash: 6a2e0c8dd7, Model: NovaAnimeILV15, Hires steps: 20, Hires upscale: 1.5, Hires Adjust: ("shadow": [0, 0, 0, 0.8, 1.0], "middle": [0, 0, 0, 0.9, 0.9], "highlight": [20, 0, 0, 1.1, 1.0]), Denoising strength: 0.4, Hires CFG Scale: 4 

1.2 绘画效果

自己本地画半天,不如直接给豆包绘画,甚至不用登录,哭死!!!
masterpiece, best quality, amazing quality, 4k, very aesthetic, high resolution, ultra-detailed, absurdres, newest, scenery, colorful, saturated, anime, anime coloring, high contrast, 1girl, solo, red halo, long white hair, hair between eyes, floating hair, red eyes, turning head, looking at viewer, white eyelashes, raised inner eyebrows, smile, parted lips, red angel wings, (black sundress:1.2), floating, (midair:1.2), knees up, hugging own legs, bent back, from side, dutch angle, portrait, upper body, close-up, night, starry sky, red full moon, dark, omnious, dappled moonlight, BREAK, backlighting, luminous particles, shimmering feathers, subtle lens flare, cinematic lighting, depth of field, bokeh, volumetric lighting, dreamy atmosphere Negative prompt: photorealistic, realistic, 3d, white dress, arms behind back, devil wings, wide shot, very wide shot, full body, lens flare, sunset, multiple views, multiple angle, split view, grid view, two shot, outside border, picture frame, framed, border, letterboxed, pillarboxed, 2koma, modern, recent, old, oldest, cartoon, graphic, text, painting, crayon, graphite, abstract, glitch, deformed, mutated, ugly, disfigured, long body, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra fingers, extra digits, fewer digits, cropped, very displeasing, (worst quality, bad quality:1.2), sketch, jpeg artifacts, signature, watermark, username, (censored, bar_censor, mosaic_censor:1.2), simple background, conjoined, bad ai-generated Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 4.5, Global Seed: 718579124, Seed: 678217776, Size: 768x1344, Clip skip: 2, Model hash: 6a2e0c8dd7, Model: NovaAnimeILV15, Hires steps: 20, Hires upscale: 1.5, Denoising strength: 0.4, Hires CFG Scale: 4 

一、文件夹介绍

点击小数字跳转更加详细的介绍
文件夹描述
\ models \ Stable-diffusion \ 1大模型 / 底模 / Checkpoint
\ models \ Lora \ 2微调模型 / 插件
\ outputs \ txt2img-images \ 3Text to Image (文生图) - Images (单张图像)
\ outputs \ txt2img-grids \ 4Text to Image (文生图) - Grids (宫格图/拼合图)
\ outputs \ img2img-images \ 5Image to Image (图生图) - Images (单张图像)
\ outputs \ img2img-grids \ 6Image to Image (图生图) - Grids (宫格图)
\ outputs \ extras-images \ 7Extras (后期处理/附加功能) - Images
\ repositories \ 8核心依赖的源代码仓库
\ repositories \ BLIP \ 9反推提示词,生成 Prompt
\ repositories \ generative-models \ 10跑最新、最强的 SDXL 模型
\ repositories \ k-diffusion \ 11采样器 (Sampler) 仓库,决定画画的具体笔法
\ repositories \ stable-diffusion-stability-ai \ 12跑老版本核心架构 (SD 1.5 / 2.0)
\ repositories \ stable-diffusion-webui-assets \ 13静态资源与离线支持,保证界面显示正常

1.文件夹详细解释


  1. \ models \ Stable-diffusion \ (大模型 / 底模 / Checkpoint)
    意思:这里存放的是 Checkpoints(主模型/底模)。
    作用:这是绘图的基础。它包含了大量的数据,决定了 AI 生成图片的主体画风和基础能力。没有这个模型,AI 无法生成任何图片。
    比如:你想画二次元动漫图,你需要下载一个动漫风格的大模型(如 AnythingV5);你想画这就真人的照片,你需要下载一个写实风格的大模型(如 ChilloutMix 或 SDXL)。
    文件特征-体积大:通常在 2GB 到 6GB 甚至更大。
    文件特征-后缀名:.safetensors (推荐,更安全) 或 .ckpt。
    如何使用:把下载好的大模型放入此文件夹。在 WebUI 网页界面的左上角下拉菜单中选择它。 ↩︎
  2. \ models \ Lora \
    意思:这里存放的是 LoRA (Low-Rank Adaptation) 模型。
    作用:这是一个轻量级的微调插件,它必须挂载在“大模型”之上运行。它用来向 AI 灌输特定的概念。
    比如:你用了一个通用的动漫大模型,但你想画“原神里的雷电将军”,你就需要去下载一个“雷电将军”的 Lora 模型;或者你想让画面呈现“盲盒风格”、“水墨画风格”,也可以通过加载对应的 Lora 来实现。
    文件特征-体积小:通常在 10MB 到 300MB 之间。
    文件特征-后缀名:绝大多数为 .safetensors。
    如何使用:把下载好的 Lora 文件放入此文件夹。
    在 WebUI 界面中,点击生成按钮下方的“红色小卡片”图标(Extra Networks),选择 Lora 标签页点击使用。
    或者在提示词(Prompt)中加入指令,例如:<lora:模型名字:0.8> (0.8代表权重,即影响力度)。 ↩︎
  3. \ outputs \ txt2img-images \
    含义:Text to Image (文生图) - Images (单张图像)。
    作用:这里存放的是你在“文生图”模式下生成的每一张独立的原始图片。
    特点:这是你最需要关注的文件夹;图片通常是全分辨率的(例如 512x512 或 1024x1024)。
    文件结构:默认情况下,它会按日期(如 2023-10-27)自动建立子文件夹,当天的图都在当天的文件夹里。 ↩︎
  4. \ outputs \ txt2img-grids \
    含义:Text to Image (文生图) - Grids (宫格图/拼合图)。
    作用:当你一次性生成多张图片(比如设置了 Batch size > 1 或 Batch count > 1)时,系统会自动把这一批次的所有图片拼合成一张大图,方便你在一张图里预览这一批次的所有结果。这张拼合的大图就放在这里。
    特点:这是一张“索引图”或“目录图”;如果你通常一次只生成一张图,这个文件夹可能看起来比较空,或者只有单张图的重复。
    注意:很多老手为了节省硬盘空间,会在设置里把“Always save all generated image grids”(总是保存宫格图)关掉,因为有了单张图其实就不太需要这个拼合图了。 ↩︎
  5. \ outputs \ img2img-images \
    含义:Image to Image (图生图) - Images (单张图像)。
    作用:存放你在“图生图”模式下生成的每一张独立图片。
    场景:当你上传一张草图让 AI 细化,或者给照片换脸时,结果存在这里。 ↩︎
  6. \ outputs \ img2img-grids \
    含义:Image to Image (图生图) - Grids (宫格图)。
    作用:存放“图生图”模式下的批量拼合预览图(同 txt2img-grids 原理一样)。 ↩︎
  7. \ outputs \ extras-images \
    含义:Extras (后期处理/附加功能) - Images。
    作用:存放你在 Extras(后期处理) 选项卡中生成的图片。
    场景:当你使用 WebUI 自带的“高清修复”、“图片放大(Upscale)”或“抠图”功能时,处理好的图片会保存在这里,而不是在 txt2img 文件夹里。 ↩︎
  8. \ repositories8 \
    简单来说,这里面存放的是 WebUI 运行所必须的、从 GitHub 上克隆下来的外部程序代码,是系统自动安装的底层依赖,删了 WebUI 就启动不了。下面详细介绍↩︎
  9. \ repositories8 \ BLIP \
    全称:Bootstrapping Language-Image Pre-training
    功能:“看图说话”专家。
    具体作用:当你使用 WebUI 的 “反推提示词” (Interrogate CLIP) 功能时,就是它在工作;你上传一张图片,点击按钮,BLIP 会分析图片内容,然后告诉你:“这是一张照片,里面有一个女孩,站在街道上,夕阳……”,从而帮你生成 Prompt。 ↩︎
  10. \ repositories8 \ generative-models \
    功能:SDXL 模型架构支持。
    具体作用:这是 Stability AI 推出的新一代代码库。
    它的主要任务是让 WebUI 能够运行 SDXL (Stable Diffusion XL) 系列的大模型。
    如果你下载了 SDXL Base 1.0 或相关的微调大模型(通常 6GB+),就是靠这个文件夹里的代码来加载和运行的。 ↩︎
  11. \ repositories8 \ k-diffusion \
    全称:Karras Diffusion
    功能:采样器 (Sampler) 仓库。
    具体作用:你在 WebUI 界面左侧看到的那个长长的“采样方法”列表(例如 Euler a, DPM++ 2M Karras, Heun 等),这些算法的代码全部都在这里。
    它决定了噪点是如何一步步变成清晰图像的。没有它,AI 就不知道怎么“下笔”去画画。 ↩︎
  12. \ repositories8 \ stable-diffusion-stability-ai \
    功能:老版本核心架构 (SD 1.5 / 2.0)。
    具体作用:这是 Stable Diffusion 最经典版本的代码库。
    目前市面上最流行的 SD 1.5 模型(如 ChilloutMix, Anything 等)以及 SD 2.0/2.1 模型,都是依靠这个文件夹里的代码来驱动的。
    它是 WebUI 的“老地基”。 ↩︎
  13. \ repositories8 \ stable-diffusion-webui-assets \
    功能:静态资源与离线支持。
    具体作用:这里存放的是 WebUI 自身需要的一些杂物,主要是字体文件(如 Roboto 字体)和其他静态资源。
    为什么要这个? 为了让你在没有网络的情况下,或者生成“XY 图表”添加文字标签时,系统能找到对应的字体文件,而不需要每次都去网上下载。 ↩︎

Read more

2025终极指南:whisper.cpp跨平台语音识别部署全流程

2025终极指南:whisper.cpp跨平台语音识别部署全流程 【免费下载链接】whisper.cppOpenAI 的 Whisper 模型在 C/C++ 中的移植版本。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wh/whisper.cpp 还在为语音转文字服务的网络延迟和高成本烦恼?whisper.cpp作为开源语音识别解决方案,提供了本地化部署的完美选择。本文将带你深入了解如何在不同平台上快速部署和使用这个强大的离线语音识别工具。 通过本文,你将掌握: * 多平台环境配置的一键安装方法 * 模型下载与优化的性能调优技巧 * 常见部署问题的快速解决方案 * 监控与维护的最佳实践 平台选择:找到最适合你的方案 平台类型安装难度推理速度内存占用适用场景Windows桌面⭐⭐1.2x1.1GB个人使用Linux服务器⭐⭐⭐1.5x0.9GB企业部署macOS开发⭐2.0x0.7GB移动应用Android设备⭐⭐⭐⭐0.8x0.5GB边缘计算 环境搭建:快速启动的完整步骤 基础环境准备

本地大模型:如何在内网部署 Llama/Qwen 等安全增强模型

本地大模型:如何在内网部署 Llama/Qwen 等安全增强模型 你好,我是陈涉川,欢迎你来到我的专栏。在上一篇《架构设计:安全 AI 产品的全生命周期(MLSecOps)》中,我们走出了“霍格沃茨的实验室”,直面血肉横飞的真实工程战场,拆解了从需求定义到模型退役的全生命周期(MLSecOps)七阶蓝图。我们明白了,安全 AI 的落地绝不是丢一个 Python 脚本进 Docker 那么简单,而是一场融合了算法、运维与合规的系统级工程。 既然掌握了宏观架构,本篇我们将直接拔剑出鞘,扎进生成式 AI 落地最硬核、最逼仄的深水区——物理隔离的内网环境。如何在严守数据安全与合规红线的前提下,在算力捉襟见肘的企业内网中,将百亿参数的 Llama 或 Qwen 部署上线,并将其微调成一个拥有坚定防守立场、断网也能满血运行的“企业专属安全大脑”! 引言:跨越红线,

最完整WhisperLiveKit指南:从安装到生产部署的AI语音识别全流程

最完整WhisperLiveKit指南:从安装到生产部署的AI语音识别全流程 【免费下载链接】WhisperLiveKitReal-time, Fully Local Speech-to-Text and Speaker Diarization. FastAPI Server & Web Interface 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wh/WhisperLiveKit 你是否还在为实时语音转文字的延迟问题困扰?是否需要一个完全本地化部署的解决方案来保护数据隐私?WhisperLiveKit作为GitHub热门的开源项目,将彻底改变你处理实时语音识别的方式。本文将带你从安装到生产部署,掌握这一强大工具的全流程应用。 读完本文,你将能够: * 快速搭建本地语音识别服务 * 根据硬件条件选择最优模型配置 * 实现多语言实时转录与说话人分离 * 部署生产级别的Web应用与Chrome扩展 * 通过Docker容器化实现跨平台部署 为什么选择WhisperLiveKit? 传统的Whisper模型设计用于处理完整语

Windows环境本地大模型工具链安装教程:Ollama + llama.cpp + LLaMA Factory

Windows 11 本地大模型工具链终极教程:Ollama + llama.cpp + LLaMA Factory 本教程将指导你在 Windows 11 系统上,将 Ollama、llama.cpp 和 LLaMA Factory 三个工具统一安装到 E 盘,并实现 GPU 加速、数据集配置和一键启动。所有步骤均已实际验证,适用于 RTX 5080 等现代显卡。 📁 1. 统一文件夹结构(推荐) 在 E 盘 创建父文件夹 LLM,用于集中管理所有相关文件。子文件夹规划如下: text E:\LLM\ ├── Ollama\ # Ollama 程序安装目录 ├── OllamaModels\ # Ollama 下载的模型存放目录