AI去衣、换脸、做图，Stable Diffusion 下载+安装+使用教程，[14P]_榴榴无忌_榴榴杂谈

引用

注意：
本文使用的是“整合包”来本地部署安装及使用Stable Diffusion WebUI，你不需要懂太多的计算机知识，而且用整合包对新手也是比较友好的，磁盘需要预留100G~200G空间才能玩。

前言
本文使用软件为【绘世整合包】，为目前市面上几乎是最容易使用的整合包，跳过了绝大多数对网络、Python的前置知识要求，整合了过往几个月中AI绘画需求集中爆发的时期中最核心的需求如ControlNet插件，自带了最新的深度学习轮子，且能够完全和外部环境隔离开。这让完全没有编程知识的人也能够从0开始学习使用Stable Diffusion，并且在几乎0调整的前提下就可以享受最新最核心的技术。

Stable Diffusion（SD）是什么
Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型，它是一种潜在扩散模型，它由创业公司Stability AI与多个学术研究者和非营利组织合作开发。目前的SD的源代码和模型都已经开源，在Github上由AUTOMATIC1111维护了一个完整的项目，正在由全世界的开发者共同维护。由于完整版对网络有一些众所周知的需求，国内有多位开发者维护着一些不同版本的封装包。开源社区为SD的普及做出了难以磨灭的贡献。

SD最大的特征，就是由于其开源的特性，可以在电脑本地上离线运行。可以在大多数配备至少8GB显存的适度GPU的消费级硬件上运行。笔者推荐显存线是12G。

由于AI训练和产出的本质是软硬件结合了的深度学习原理，因此常常会用到英伟达公司的显卡（NVIDIA显卡），以及相关的诸如CUDA、CUDNN，乃至python相关的深度学习组件如xformer、pytorch等，学习AI想要进阶的话非常容易碰到这些需要大量额外学习编程知识的内容，所以非常容易让小伙伴们感到困难。绘世整合包不涉及到这些内容，会比原版相对来说容易理解，也容易部署得多得多得多。

SD基本概念

大模型：用素材+SD低模（如SD1.5/SD1.4/SD2.1），深度学习之后炼制出的大模型，可以直接用来生图。大模型决定了最终出图的大方向，可以说是一切的底料。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。
VAE：类似滤镜，是对大模型的补充，稳定画面的色彩范围。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。
LoRA：模型插件，是在基于某个大模型的基础上，深度学习之后炼制出的小模型。需要搭配大模型使用，可以在中小范围内影响出图的风格，或是增加大模型所没有的东西。炼制的时候如果基于SD底模，在不同大模型之间更换使用时的通用性会较好。但如果基于特定的大模型，可能会在和该大模型配合时得到针对性的极佳效果。
ControlNet：神级插件，让SD有了眼睛，能够基于现有图片得到诸如线条或景深的信息，再反推用于处理图片。
Stable Diffusion Web-UI（SD-WEBUI）：开源大神AUTOMATIC1111基于Stability AI算法制作的开源软件，能够展开浏览器，用图形界面操控SD。

绘世整合包，由于WEBUI本身基于GitHub的特性，绝大多数时候的部署都需要极高的网络需求，以及Python环境的需求。本整合包内置了和电脑本身系统隔离的Python环境，以及内置了Git，不需要了解这两个软件就可以运行。可以几乎忽视这样的门槛，让更多人能够享受AI出图。

一、Stable Diffusion 下载
百度网盘下载链接:
https://pan.baidu.com/s/1F03aAzep_I5qRyGLpV0RIw?pwd=5jwi
提取码: 5jwi

二、Stable Diffusion 安装
我们可以先安装启动器的运行依赖，并解压包本体。
第一步：打开“启动器运行依赖-dotnet-6.0.11.exe”来安装。