掌握稳定扩散（Stable Diffusion）技术，将文字描述转化为生动图像，广泛应用于艺术创作、设计等领域。本文全面解读稳定扩散技术，从提示词与反向提示词开始，深入探讨出图参数设置与高级功能操作。结合实际操作指南与代码示例，助你从理论到实践，逐步提升文生图质量与效率。

稳定扩散文生图全攻略：从基础到高级

1. 稳定扩散（Stable Diffusion）简介

稳定扩散是一种基于深度学习的图像生成方法，根据文本描述自动生成相应图像。用户通过精确参数设置与提示词策略，生成高质量、创意性强的图像，广泛应用于艺术创作、设计、虚拟场景构建等多元领域。

2. 提示词与反向提示词

• 提示词（Prompt）：提示词用于描述目标图像，包含细节描述。例如，生成“一位穿着古装的女性站在樱花树下”画面，提示词可为“古装 女性 樱花树下”。

• 反向提示词（Negative Prompt）：用于避免生成特定内容，确保图像符合预期。若不希望画面中出现动物，反向提示词可为“无动物”。

3. 出图参数详解

• 采样器选择：决定图像生成走向，常用采样器如Euler a、Heun、DPM2、DPM2 a等，选择依据生成速度、图像多样性和稳定性。

• 参数设置：包括采样步数、面部修复、无缝贴图、高分辨率修复、放大算法、去噪强度等，如采样步数通常设定在20-30，以平衡速度与质量。去噪强度影响图像细节与创意自由度。

4. 高级功能操作

• 强调关键词：调整关键词权重，增强特定元素呈现。
• 分步绘制：控制生成步骤，实现精细控制。
• 停止绘制：在指定步数终止，控制图像细节与复杂度。
• 矩阵排列：批量生成图像，创建系列或相似图像。

5. WebUI界面操作指南

• 功能菜单：涵盖模型选择、提示词输入、参数调整等，提供直观操作界面。
• 提示词文本框：输入文本描述，生成图像基础。
• 出图参数调整：通过调整参数，如分辨率、采样器、去噪强度等，优化图像质量。

6. 实践与优化策略

• 理论与实践结合：深入技术原理，熟练掌握操作技巧。
• 常见问题解决：针对图像质量不佳、关键词不明确等问题，通过参数调整与提示词优化。

7. 资源获取与学习资源推荐

• 官方文档：提供详细使用说明与参数介绍。
• 社区资源：参与技术论坛与社群，获取实践经验与动态。

示例代码与实践案例

import stable_diffusion

def generate_image(prompt, negative_prompt, steps=30, cfg_scale=7.5, width=1024, height=1024, sampling_method="dpm++ sde a"):
    model = stable_diffusion.StableDiffusion("Stable_Diffusion_API_Key", "v1_5")
    image = model.generate(prompt, negative_prompt, steps, cfg_scale, width, height, sampling_method)
    image.save("output_image.png")
    return image

generate_image("古装 女性 樱花树下", "动物")

以上指南与示例代码，助你系统地学习和掌握稳定扩散技术，从基础操作到高级应用，逐步提升文生图质量与效率。