软硬件环境：
OS: Ubuntu 20.04(Stable Diffusion开发需要Linux 环境，纯使用Web工具也可在WIndows下运行)
CPU: AMD5800 8core 16Thread
GPU: NVIDIA RTX 3090 * 2
RAM: 16GB * 4
Pytorch-gpu=1.13
CUDA=11.7
目前开放AI+艺术设计工具的方式多为Web交互界面，接入互联网后调用AI公司内部的云GPU服务器，服务器计算后返回结果给用户。其大多有次数或功能限制，或者收费较高。本部分讲述如何利用本地GPU工作机进行Web交互式AI绘图。
下载以下四个源代码/模型文件：
主要使用的SD的Web版本(第三方，非官方)：
stable-diffusion-webui
下载SD官方的v1.5模型：
runwayml/stable-diffusion-v1-5
下载ControlNet的Web版本(第三方，非官方):
Mikubill/sd-webui-controlnet
下载ControlNet官方发布的模型：
lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
下载好后首先进入stable-diffusion-webui 中，注意将 Mikubill/sd-webui-controlnet 的源代码放在 extensions 目录下面:
将下载好的ControlNet源代码目录中的models 复制到extensions 下面：
在命令行中执行脚本(注意不要使用sudo命令，否则会不成功):
./webui.sh
接下来脚本自动进行环境安装和模型加载。加载完毕后会返回一个本地Web网址，访问这个网址可以进行本地浏览器界面交互：
复制url，打开浏览器，即可得到带有ControlNet功能的SD的WebUI交互界面，可以利用界面上面的组件进行本地的快速交互设计开发。
Sampling method: 采样方法
Sampling steps:采样迭代步数
Restore faces: 面容修复
Tiling: 生成平铺纹理
Highres.fix: 高分辨率修复
Firstpass width: 一开始的低分辨率的宽
Firstpass height: 一开始的低分辨率的高
CFG scale: 数值越小，AI多样性越多，越大限制越多
Seed: 种子数
Variation seed: 在原来种子数的基础之上的子种子数
Denoising strength：跟原来图片的差距大小
2D重绘
Canny Edge
HED Boundary
M-LSD Lines
Faske Scribbles
专业领域
Depth Map
Normal Map
Semantic Segmentation
Human Pose
深度真人LoRa模型训练建议：
使用和LoRa一样的底模(大模型); 最好使用和LoRa作者相同的参数;正确设置loRa的权重(0.8~0.9, <1);提示词中要加入触发词;LoRa不是越多越好。
1、训练总数：建议50张图数据集深度训练15000次左右，更大数据集可用Dadaptation优化器测试最佳总步数。
2、训练轮次：建议10/5次预设，每个图建议单轮训练20~30次。
3、训练分辨率：建议768x1024,根据电脑显存调整。
4、训练源模型：建议chilloutmix_NiPnjnedFp32Fix, 1.5模型。
5、Text Encoder learning rate （文本编码器学习率）：主要影响鲁棒性、泛化性和拟合度，过低不利于更换特征。
6、Unet learning rate （Unet学习率）：主要影响模型像与不像，影响lost率和拟合度，不拟合加大，过拟合减小。
7、文本编码器学习率和Unet学习率的关系：没有必然的1/5~1/10倍率关系、庞大数据集下Unet甚至可以低过Text。
8、Network Rank （Dimension”网络大小）：强化训练细节，建议128〜192，128以上增加提升相对不明显。
9、Network Alpha （网络Alpha）：建议96以上，弱化训练细节，有正则化效果，可与Dim同步增加。
10、让AI训练AI：首发训练采用Dadaptation,所有学习率均设为1。
1k手动训练方法：建议用AadmW优化器，可以通过调整学习率获得很像与易用性的平衡。
12、lost率控制：不是越低越好，越低模型越拟合，但模型也越难更换特征，甚至会影响动作和表情。
13、Lion优化器：不建议用在深度训练中，太快拟合虽然能很像，但是造成泛用性差。
14、本地深度训练方法：可以用远程操作软件监控，训练过程中发现学习率不合适远程修改。
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