Stable Diffusion和Stable Diffusion WebUI是什么关系？

其实stable-diffusion和stable-diffusion-webui就相当于是父子关系，前者是父亲，后者是儿子(WebUI)，儿子几乎继承了父亲所有的优点，然后又自我优化，学了很多其它技能，比如您可以为儿子安装一些插件，可以让儿子更听话的为己所用，但父亲是不具备儿子的能力滴。

而且，如果父亲有了新的能力，AUTOMATIC1111大佬会去自动继承父亲的新能力，而且该大佬更新极其高产，每天更新好几次都是常有的，所以完全不用担心这方面的问题。

现在又新增了ComfyUI，可以理解为Stable Diffusion的二儿子，同样拥有AI绘画的能力，但与大儿子stable-diffusion-webui的界面不同（长相不一样），但基因都是相同的。

前提条件

如果您对CMD不太了解，那么在您看如下内容时，可能会感到迷茫和困惑，可以考虑参考本站关于CMD的介绍，以及一些初级教程。

使用Stable Diffusion案例

其实Stable Diffusion本身并没有UI界面，如果想使用就必须调用CMD命令行来执行语句控制程序运行，我想这对于大部分人来说应该是一场噩梦吧，毕竟谁又会去记那么那么多的参数呢？

通过CMD生成绘画

假如我们使用没有图形UI界面的Stable Diffusion来生成一张图片，需要在CMD窗口内输入以下命令：

python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a horse" --plms

其中--prompt后面的即是描述性文字，可以根据需要更改，如果想生成更加细致的内容，那就需要添加非常多的参数。

常用参数

usage: txt2img.py [-h] [--prompt [PROMPT]] [--outdir [OUTDIR]] [--skip_grid] [--skip_save] [--ddim_steps DDIM_STEPS] [--plms] [--laion400m] [--fixed_code] [--ddim_eta DDIM_ETA]
                  [--n_iter N_ITER] [--H H] [--W W] [--C C] [--f F] [--n_samples N_SAMPLES] [--n_rows N_ROWS] [--scale SCALE] [--from-file FROM_FILE] [--config CONFIG] [--ckpt CKPT]
                  [--seed SEED] [--precision {full,autocast}]
 
optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --prompt [PROMPT]     the prompt to render
  --outdir [OUTDIR]     dir to write results to
  --skip_grid           do not save a grid, only individual samples. Helpful when evaluating lots of samples
  --skip_save           do not save individual samples. For speed measurements.
  --ddim_steps DDIM_STEPS
                        number of ddim sampling steps
  --plms                use plms sampling
  --laion400m           uses the LAION400M model
  --fixed_code          if enabled, uses the same starting code across samples
  --ddim_eta DDIM_ETA   ddim eta (eta=0.0 corresponds to deterministic sampling
  --n_iter N_ITER       sample this often
  --H H                 image height, in pixel space
  --W W                 image width, in pixel space
  --C C                 latent channels
  --f F                 downsampling factor
  --n_samples N_SAMPLES
                        how many samples to produce for each given prompt. A.k.a. batch size
  --n_rows N_ROWS       rows in the grid (default: n_samples)
  --scale SCALE         unconditional guidance scale: eps = eps(x, empty) + scale * (eps(x, cond) - eps(x, empty))
  --from-file FROM_FILE
                        if specified, load prompts from this file
  --config CONFIG       path to config which constructs model
  --ckpt CKPT           path to checkpoint of model
  --seed SEED           the seed (for reproducible sampling)
  --precision {full,autocast}
                        evaluate at this precision

总结

一个普通人是记不住这么多参数的，包括大部分程序员也是如此，所以这个时候，有一个大佬站了出来。

使用Stable Diffusion WebUI案例

WebUI介绍

该大佬的Github名为AUTOMATIC1111，在GitHub开源了一个名为stable-diffusion-webui的项目。这个名叫stable-diffusion-webui的项目，最大的便捷之处就是为stable-diffusion制作了图形界面，让我等普通人也可以愉快的使用<code>stable-diffusion</code>，来进行艺术(XP)创作。本站所有关于stable-diffusion的教程都是基本该大佬的WebUI项目。

通过WebUI生成绘画

在部署完该项目之后，打开电脑的任意浏览器，输入IP地址127.0.0.1:7860，就可以打开WebUI的界面，然后只输入你想要生成的提示词，稍等片刻就可以看到与你提示词相关的图片就生成好了。