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完整指南：如何使用 Stable Diffusion API

作者：Hong1发布时间：2023-12-27
Stable Diffusion深度学习编程

Stable Diffusion 是一个先进的深度学习模型，用于创造和修改图像。这个模型能够基于文本描述来生成图像，让机器理解和实现用户的创意。使用这项技术的关键在于掌握其 API，通过编程来操控图像...【查看原文】

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界面部分1. 采样迭代步数输出画面需要的步数，每一次采样步数都是在上一次的迭代步骤基础上绘制生成一个新的图片，一般来说采样迭代步数保持在20-60 左右即可，低的采样步数会导致画面计算不完整，高的

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stable diffusion的功能强大，有目共睹，但是其操作流程太过繁琐复杂，对小白不是太友好，不过web U I官方提供了A P I接口，可以用来简化出图流程，或者根据自己的使用方式来制作个性化的操作界面。限于篇幅，今天先来讲讲如何打开A P I界面，以及如何使用python进行自动化的AI图片输出。首先，将stable diffusion在电脑里安装好，使用windows键加R键进入运行，输入C M D，确定后进入命令行。进入stable diffusion的安装目录，输入.\webui.bat

Stable Diffusion

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资料主要来源：赛博佛祖们、AiDraw、知乎 以及其他网络资料的补充1. 调参基础常用参数介绍Prompt（提示词）：对你想要生成的东西进行文字描述。Negative prompt（反向提示词）：用文字描述你不希望在图像中出现的东西。Sampling Steps（采样步数）：扩散模型的工作方式是从随机高斯噪声向符合提示的图像迈出小步。这样的步骤应该有多少个。更多的步骤意味着从噪声到图像的更小、更精确的步骤。增加这一点直接增加了生成图像所需的时间。回报递减，取决于采样器。Sampling method（采样

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