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一、SD绘图简介
SD（Stable Diffusion） 是一种基于深度学习的开源AI绘画工具，通过文本提示（prompt）生成高质量图像。其核心原理是通过“扩散模型”（Diffusion Model）将噪点图逐步转化为艺术作品。
二、核心原理与流程
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扩散过程（Diffusion）
- 正向扩散：将图像逐步添加噪点，直至变为完全无序的噪点图（种子）。
- 反向生成：通过AI模型从噪点图逆向还原，生成符合用户需求的图像。
- 迭代步数（Steps）：控制反向生成的次数，步数越多细节越精细，但耗时更长。
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种子（Seed）
噪点图的起点，固定种子可生成构图相似的图像，但角色或色彩可能变化。
三、关键术语解析
1. 模型相关
- 大模型（Checkpoint）
SD的核心模型，决定整体画风（如真实系、二次元等），需根据需求选择。 - LoRA（Low-Rank Adaptation）
小型风格模型，用于固定特定人物或画风，需配合大模型使用。 - VAE（Variational Autoencoder）
图像美化滤镜，部分大模型已内置，用于优化色彩和细节。 - Embedding/文本反转
微型模型，通过少量图片教会AI新概念（如特殊物体）。
2. 参数与操作
- 提示词（Prompt）
输入文本的关键词，需具体明确（如“星空下穿古装的女孩”）以引导生成方向。 - 反向提示词（Negative Prompt）
排除不需要的元素（如“模糊、畸形手指”）以提高生成质量。 - Clip跳过层（Clip Skip）
控制AI从噪点图跳过的步骤数，推荐值为2，过高可能导致偏离需求。 - 采样方法（Sampler）
影响图像生成方式，如Euler、DPM++等，不同算法影响细节和速度。
四、学习路径建议
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基础准备
- 确保电脑性能达标（推荐NVIDIA显卡+8GB显存）。
- 安装整合包（如“秋叶启动器”）简化部署流程。
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实践技巧
- 提示词分层法：主关键词前置，细化场景、风格、光影等。
- 参数调试：从低步数（20-30）开始测试，逐步调整迭代步数和采样方法。
- 模型融合：结合大模型+LoRA+VAE实现复杂效果。
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避坑指南
- 避免冲突提示词（如同时要求“写实”和“卡通”）。
- 人物生成建议开启“ADetailer”插件修复面部瑕疵。
五、资源推荐
- 教程：参考官方文档与社区教程（如CSDN、知乎）掌握高阶技巧。
- 模型平台：Civitai、Hugging Face下载优质模型。
通过理解原理、熟练操作工具链，即使是新手也能快速掌握AI绘画的核心逻辑。
引用链接：
1.新手小白如何使用SD:从入门到熟悉 - CSDN博客
2.AI绘画小白进阶指南:SD绘画教程全解析 - CSDN博客
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