【一分钟AI绘画快速入门】Stable Diffusion 简明教程
本教程适用于AI绘画快速简易入门~
Stable Diffusion简介：Stable Diffusion（稳定扩散，后面简称SD）是一种先进的文本到图像模型，可以从文本生成图像。SD相较于Disco Diffusion、Dall·E2等其他Ai模型，具有开源免费、生成速度快、图像质量高等优势。
DreamStudio Beta 网站：SD官方推出的测试网站，适合新手学习和快速测试。新用户有免费的200算力积分，前期够用了，可以生成几百张图片用于测试和学习。以下教程基于这个网站进行介绍。
网站地址：http://beta.dreamstudio.ai
快速入门
第01步：打开上面的网址（可点击最下面“阅读原文”），点击注册（Sign up）按钮
第02和03步：输入自己的邮箱（支持QQ邮箱），设置密码（密码需要包含大小写字母和数字），然后点击继续按钮（Continue）
第04步：进入自己的邮箱，找到StabilityAI验证邮件，点击验证按钮（Confirm my account）
第05步：点击接受（Accept）按钮
第06和07步：跳转至DreamStudio网站，输入描述词，点击Dream按钮
第08步：等待几秒后，你就得到了一张独一无二的AI绘画图，点击下载按钮
进阶教程
第09步：点击右上角设置按钮
第10步：设置参数
———— 参数说明 ————
图片宽度（Width）: 生成图片的宽度，建议学习和测试的时候采用默认值（512），以节省算力积分；
图片高度（Height）: 生成图片的高度，建议学习和测试的时候采用默认值（512），以节省算力积分；
扩散强度（Cfg Scale）: Cfg比例调整图像与提示的相似程度。值越大，图像越接近提示。新手采用默认值（7）；
迭代步数（Step）：生成图像需要迭代的步数。这里注意，并不是迭代次数越多越好，一般设为50-80即可，超过以后图片生成的质量不会有太大变化，浪费算力；
图片数量（Number of Images）: 同时生成图片的数量，建议设为2-8张，因为AI生成具有随机性，每幅画都不一样（好的作品=好的描述词+一点点运气）；
采样模式（Sampler）：扩散方法，采用默认值（k_lms）即可；
训练模型（Model）: 训练模型，采用默认值（stable-diffusion-v1.5）即可；
种子号：用于生成图像的种子（第09步图片中央的一串数字）。种子号相同，生成的图片会比较相似。建议学习测试的时候将这个参数禁用，AI绘画的魅力之一就是随机性。后期如果有效果很好的图片，想再生成几组，可以再启用这个参数。
参考图（Image）：可以将自己上传的图片作为初始图像，AI在此基础上进行扩散迭代，可以拥有控制画面的构图。这项功能会在以后单独讲解。
修改参数后重新生成的图像如下
关于算力积分
首先别急，前期用于学习的话，算力积分是完全够用的，而且如果积分用完以后，还可以换个邮箱注册个新的账号。
网站最上面中间的部分显示的是每张图片所需要的算力，算力和图片尺寸、迭代步数有关。建议学习和测试的时候，图片的尺寸设置的小一点。描述词测试好后再生成大尺寸的图片。
点击右上角的圆形logo,然后点击Membership按钮，跳转至个人信息页面。
上图箭头指向的位置显示算力积分余额。当然，如果不够用的话，一是可以选择用支持外币支付的信用卡购买算力，二是可以选择本地部署（毕竟是开源的模型，以后会单独讲解）。
最后附上图片尺寸、迭代步数与消耗算力之间的关系表。
每张图片的价钱=算力消耗值*0.08
（最小的图=0.016元，最高清的图=2.256元）