Stable Diffusion（SD）是开源的文生图大模型，随着相关技术的发展，已经迭代了多个版本（关于版本间不同的特性可以搜索查询，这里以1.5版本为例进行介绍，如和其兼容的lora模型比较多），并且其支持多种可控图像生成技巧，这篇短文将要向大家介绍相关的Stable Diffusion的使用技巧，不足支持欢迎读者提出意见建议并予以补充。
首先我们采用webui的方式使用比较便捷，参考文献1即为我们的Stable Diffusion V2.1版本的webui的jupyter notebook代码链接。具体使用可以在本地或colab里边。这篇短文将介绍SD的一般用法和基于LoRA模型的风格化用法。
一、一般用法：这里没有特别要强调说明的地方，主要是要写好提示词。这里举一个示例，提示词为：Two yellow orioles sing amid the green willows. 效果图为：
二、LoRA模型，lora模型是一种小模型技术，其显著的优点表现在：1、LoRA 通过低秩适应方法在较少的参数增加下微调大模型，资源消耗较少。2、在特定任务或小数据集上快速适应大模型，提升生成质量或特定任务的表现。3、LoRA模型可以作为额外模块加载到现有大模型中，灵活性高。使用LoRA模型的方法如下，1、首先，下载LoRA模型，如参考文献1所示；2、将下载的模型拷贝到lora的模型目录，如/content/stable-diffusion-webui/models/Lora，然后更新webui加载最新加入的lora模型(设置扫描lora模型路径)，提示词为：Two yellow orioles sing amid the green willows. SONG DYNASTY FLOWER AND BIRD PAINTING如下图所示。
其中该界面的操作流程为：settings–>additional networks–>Extra paths to scan for LoRA models(设置为/content/stable-diffusion-webui/models/Lora)–>apply settings–>Reload UI。在上面的图中，我们用到了一个LoRA模型，具体可以参考引文1。
下一篇相关文章将介绍ControlNet的相关用法，欢迎读者继续关注，提出问题和意见建议。
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