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以下是关于系统学习 Stable Diffusion 的相关内容：

学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下：

学习基本概念：
- 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。
- 理解提示词如何影响生成结果。
- 掌握提示词的组成部分，如主题词、修饰词、反面词等。
研究官方文档和教程：
- 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。
- 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。
学习常见术语和范例：
- 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。
- 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。
掌握关键技巧：
- 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。
- 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。
- 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。
实践和反馈：
- 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。
- 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。
- 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。
创建提示词库：
- 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。
- 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。
持续跟进前沿：
- 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。
- 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。

此外，Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件，通过输入文字就能生成对应的图片。学习 Stable Diffusion 非常简单，不需要深入了解其原理也能熟练使用。

Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体，称为潜在扩散模型。其核心组件包括将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE Encoder-Decoder 以及进行迭代降噪和在文本引导下进行多轮预测的 UNET 等。在训练和模型方面，有多种模型实例、训练方法、格式等，如 SD1.5、SDXL 等，还包括融合模型等形式。

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References

问：如何系统学习 SD 的提示词

学习Stable Diffusion的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验的相互结合。以下是一些建议的步骤：1.学习基本概念-了解Stable Diffusion的工作原理和模型架构-理解提示词如何影响生成结果-掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）2.研究官方文档和教程-通读Stable Diffusion官方文档，了解提示词相关指南-研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享3.学习常见术语和范例-熟悉UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念-研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例4.掌握关键技巧-学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果-掌握使用"（）"、""等符号来控制生成权重的技巧-了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述5.实践和反馈-使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像-对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训-在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议6.创建提示词库-根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库-将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用7.持续跟进前沿-关注Stable Diffusion的最新更新和社区分享-及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势

教程：超详细的Stable Diffusion教程

简单来说，Stable Diffusion（简称SD）就是一个AI自动生成图片的软件通过我们输入文字，SD就能生成对应的一张图片，不再需要像以前一样要把图片“画”出来，或者是“拍”出有的人说，我学习一个软件之前是不是要先知道它的原理呢？我的回答是：不需要！下面这张图就是我在网上保存的SD的原理图看得懂吗？看不懂，我也看不懂影响使用吗？完全不影响！很多人想学习stable diffusion，上网一搜，大多数教程都先告诉你SD的原理是什么但偏偏就是这一步就劝退了很多人继续学习因为这看起来真的好像很复杂很难但事实是：大多数的我们只是要能够熟练使用SD而不是要深入研究它我们还有自己的学习和工作因此，我们的目的就是花更少的时间快速入门Stable Diffusion当然了，如果你的时间比较充裕，去把SD的原理也了解了也是可以的跟大家说这些是想告诉大家学习SD真的非常简单！！这篇文章就会带大家通过一个个案例，实际上手操作生成各种照片我相信在你看完这篇文章并且自己去尝试过之后你就已经可以快速上手stable diffusion了！！接下来我们就正式开始去使用stable diffusion！！

第二课《ComfyUI基础知识》 By 郭佑萌 @ ?WaytoAGI 2024.8.15 .pdf

‎的去噪结果。然而，这种迭代性质在计算效率上带来了挑战，特别是在处理大尺寸图像和‎大量扩散步骤(T)时。在采样过程中，从高斯噪声中去噪图像可能需要很长时间。为了解‎决这一问题，一组研究人员提出了一种新的方法，称为稳定扩散（Stable Diffusion），‎最初称为潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）‎Stable Diffusion‎Stable Diffusion是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模[heading1]‎型”(Latent Diffusion Models)[content]‎CLIP‎将用户输入的Prompt文本转化成text embedding‎核心的组件‎VAE Encoder-Decoder‎UNET‎UNET进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测‎High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models‎ComfyUI存放路径：models/checkpoints/‎SD1.5‎SD基础预训练模型‎SDXL‎SD1.5‎模型实例‎SDXL‎训练方法‎DreamBooth，by Google‎EMA-only&pruned VS Full‎FP16&FP32‎格式‎.pt VS.safetensor‎Bake in VAE‎模型自带已适配的VAE‎SD微调模型‎概念学习‎Checkpoint‎作用‎source：stable-diffusion-art.com/models/#How_are_models_created‎1puppy‎训练要求‎sd1.5‎12G VARM‎SDXL‎16G VARM‎The merged model sits between the realistic F222 and the anime Anything V3‎styles.It is a very good model for generating illustration art with human figures.‎(source:stable-diffusion-art.com/models/#Example_of_a_merged_model)‎融合模型‎checkpoint+checkpoint‎Lora+Lora‎形式‎checkpoint+Lora‎Baking VAE