零基础学AI绘画：Stable Diffusion从安装到出图完整教程

很多人以为 AI 绘画要会编程、得配高端显卡，其实你只要一台带 NVIDIA 显卡的电脑，加一个整合包，半小时就能出第一张图。这篇教程从零开始，手把手带你装好 Stable Diffusion、调对参数，顺带避开新手必踩的坑。

一、先弄明白：Stable Diffusion 是什么

Stable Diffusion（简称 SD）是 Stability AI 开源的扩散模型，跟 Midjourney 最大的区别是：本地运行、免费、可控性强。你给它一段文字（提示词），它从噪点里一步步“去噪”，最后生成图片。

日常我们说的“装 SD”，其实是装它的网页操作界面，主流有两个：

• Stable Diffusion WebUI（Automatic1111）：插件多、教程多，新手首选。
• ComfyUI：节点式工作流，灵活但学习曲线陡，建议出图熟练后再碰。

二、装之前，先看电脑够不够

• 显卡：必须是 NVIDIA（N 卡），AMD 和 Mac 也能跑但折腾。显存 6GB 起步，8GB 舒服，12GB 以上随便玩。
• 内存：16GB 起。
• 硬盘：至少留 50GB，模型一个就 2-7GB。
• 系统：Windows 10/11 64 位最省事。

显存 4GB 也能跑，但要把分辨率压到 512×512，出图速度大概 1 张 30 秒到 1 分钟。

三、安装：新手直接上秋叶整合包

路线一：秋叶整合包（推荐）

1. 搜索“秋叶 SD WebUI 整合包”，去 B 站秋葉aaaki 的专栏找最新版下载链接（别在乱七八糟的下载站下）。
2. 下载后解压到全英文路径，比如 D:\SD，路径里有中文会报错。
3. 双击 A启动器.exe，点“一键启动”。第一次启动会下载依赖，等 5-15 分钟。
4. 浏览器自动打开 127.0.0.1:7860，看到界面就成功了。

路线二：手动装（适合爱折腾）

装 Python 3.10.6、Git，克隆 stable-diffusion-webui 仓库，运行 webui-user.bat。新手容易卡在环境报错，不建议第一条路就走这个。

四、模型：SD 的“画笔”，不装等于白装

整合包自带的是基础模型，效果一般。真正的差距在模型。

• 大模型（Checkpoint）：决定整体画风。真实系推荐 majicMIX realistic、ChilloutMix；二次元推荐 Anything V5、Counterfeit；通用推荐 SDXL 系列。
• VAE：负责色彩，常见 vae-ft-mse-840000，放 models/VAE 文件夹。
• LoRA：微调风格或人物，文件小（几十到几百 MB），放 models/Lora。

下载站：Civitai（需科学上网）、LiblibAI 哩布哩布（国内快）、Hugging Face。下完放进 models/Stable-diffusion，在界面左上角点刷新即可看到。

五、第一次出图：参数照抄就行

提示词怎么写

公式：主体 + 细节 + 风格 + 画质词。用英文，逗号分隔。

正向示例：1girl, silver hair, blue eyes, white dress, standing in garden, soft light, masterpiece, best quality, ultra detailed

负面提示词（必填）：lowres, bad anatomy, bad hands, extra fingers, blurry, worst quality, low quality, watermark, text

核心参数

• 采样器：DPM++ 2M Karras，万能好用。
• 迭代步数：20-30，再高收益很小。
• 提示词引导系数 CFG：7，二次元可到 8-9。
• 分辨率：512×512 或 512×768（SD1.5），SDXL 用 1024×1024。
• 种子：-1 随机，出到好图后固定种子微调。

六、让图从“能用”到“好看”的 4 个开关

1. 高清修复 Hires.fix：放大算法选 R-ESRGAN 4x+，重绘幅度 0.3-0.5，细节直接翻倍。
2. ADetailer：自动修复脸和手，插件里勾选 face_yolov8n 模型即可。
3. ControlNet：控制姿势、线稿、深度，做商业图必备。
4. LoRA：在提示词里写 <lora:模型名:0.8>，权重 0.6-1.0 之间试。

七、新手最常见的 3 个报错

• CUDA out of memory：显存爆了。降低分辨率、关掉 Hires.fix、在启动器里加 --medvram。
• 出图全黑或乱码：VAE 没配对，在设置里手动指定 VAE。
• 界面打不开：7860 端口被占用，启动参数加 --port 7861。

八、总结：今天就出第一张图

路线很简单：下秋叶整合包 → 解压到英文路径 → 一键启动 → 下 1 个真实系大模型 → 抄上面的参数 → 点生成。

别一上来就研究 ComfyUI 和训练模型，先用 20 张图把手感练出来。给你一个行动清单：今天装好环境出 1 张图，明天换 3 个模型对比画风，一周内搞定 Hires.fix 和 ADetailer。等你发现自己能稳定出好图，再回头学 ControlNet，效率会高十倍。