本文用于对AI绘画感兴趣但无计算机编程基础的人，包含本人安装和使用过程中的心得，可供新学者参考。
心理准备：
1、安装git
直接官网下载，并按提示进行安装；
2、安装anaconda
这里使用conda虚拟环境进行项目的各项操作；
千万要注意配置环境变量。参考链接。
3、安装CUDA
这里要安装CUDA toolkit 和cuDNN，前者是CUDA工具包，后者是配置深度学习环境。参考链接。
1、使用git clone获取项目源码，打开git输入以下指令：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
2、执行以上指令会在git执行指令的目录下下载一个Stable-Diffusion-WebUI的文件夹，将该项目文件移动到适当地方。
3、备注：本步骤给出模型下载的方法，也可以自己下载模型或使用官方的模型，模型下载网址后面有提供。使用其他模型则不用以下操作，直接将模型放在相应文件夹即可。
执行如下操作：
①下载B站jack-cui提供的“权重文件”，关注他的公众号回复权重文件下载即可，文件结构如图所示；
②将其中models文件夹中的所有文件拷贝到项目的models目录下；
③再将.cache文件夹下的所有文件拷贝到电脑目录下的.cache文件夹下；
④最后将repositories目录下的文件也拷贝到项目相同的文件夹中。
1、打开conda的命令提示符，创建虚拟环境（python=3.10.6），进入环境；
2、安装pytorch，安装与CUDA相匹配的版本；
3、使用pip install -r requirements.txt批量安装项目依赖库；
备注：1、requirements.txt在项目目录下，是项目所需的全部依赖库；2、这里提前安装pytorch是因为批量安装会安装不支持GPU版本的pytorch；3、有安装失败的库需手动安装。
将虚拟环境地址改为项目地址，再执行python launch.py指令
如果成功会生成以下模型，在浏览器中打开连接即可。
效果如图所示：
1、即使用批量安装时安装了不支持GPU版本的pytorch，解决办法是卸载重装
2、所有库安装完毕后不能启动模型，原因是basicsr库没有安装，并且使用conda list和conda list basicsr指令都能查到basicsr库的信息，但使用python却不能导入basicsr库。并且使用pip指令可以正常安装卸载。查看虚拟环境下安装的包，发现对于basicsr库只有一个文件夹：AIpainting\Lib\site-packages\basicsr-1.4.2.dist-info
这种情况可能该包是namespace包或pure Python模块，没有自己的单独文件夹。对于namespace包，Python会将其包含的所有模块都放在一个统一的文件夹中，并在这个文件夹中创建一个__init__.py文件来标识这是一个包。而对于pure Python模块，则不需要创建单独的文件夹，而是直接将模块放在site-packages目录下。但是了解到basicsr库既包含python模块又包含namespace package（命名空间包），其包括一个命名空间包和多个子模块（submodule）。
所以如果basicsr库成功安装，应该有两个目录：“basicsr”和“basicsr-1.4.2.dist-info”，结论接受并没有安装basicsr库。但使用pip指令不能进行安装（显示安装成功实则没有）和更新（源内无该包）。
所以另辟蹊径，在另一个安装了pytorch的虚拟环境中安装basicsr库，然后将库文件“basicsr”和“basicsr-1.4.2.dist-info”直接复制到模型所用的虚拟环境第三方包目录下，成功解决。这里感谢ash062大佬提供的思路。
3、安装库失败大多是网络问题，可以重复执行相同指令安装，或者在指令后面加 -i [源地址]来换源下载。
工具资源
常用模型站：civitai.com
hugging face模型站：https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=downloads
AI绘画辅助写作工具网站：aitag.top
技巧
1、模型
一般需要画什么图就使用相应的模型，不推荐官方的模型，官方模型是通用模型，一般作为底模。
2、提示词
参考AI绘画辅助写作工具网站，最好详细些。
3、分辨率
最好基于模型的训练图片大小设置图片尺寸，比如官方提供的1.4/1.5模型是用512512，官方2.0模型是以768768为基础的，所以使用1.4模型图片生成最佳尺寸是512512。一般模型描述会说明训练图集大小或基于哪个官方模型。
这里推荐出高质量图尺寸512768（1：1.5）。
4、基本参数
采样方法：2M Karras画二次元的图，SDE karras画真实图片
步数设置：不太高也不太低，推荐常用的20、70等
CFG：关键词相关度，6左右，太高掉san
Others：画动漫不推荐Restore faces
5、高清修复
潜变量：R-ESRGAN 4x+ Anime6B比较常用。算法影响不大。
放大倍率：根据显卡选择，一般为二。
高清修复采样次数和重绘幅度：这两个参数数值成反比，需要不断尝试。这个时候单张高清修复，重绘幅度小一些会更接近小图，太大就破坏原始画面了。0.35~0.45合适
anaconda安装教程
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b站jack-cui安装教程
b站秋叶大佬 自训练模型教程
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