随机写点东西
我觉得是时候给刚学会 的ai绘画技巧做个归档了（不然以后忘了就又要重来了）
开始部署
我的系统信息
系统：Windows10
GPU：RTX3060ti
准备工作
安装anaconda
访问anaconda官网直接下载安装，建议使用IDM或者挂梯
安装时建议选择just me,这样更方便添加环境变量
勾选添加到path
网络
1.最好准备一把梯子
2.对conda和pip进行换源
conda换源
打开Windows终端，输入以下命令输出.condarc文件
conda config --set show_channel_urls yes
打开C:\users\你的用户名\.condarc
粘贴以下内容（换为清华源）
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
ssl_verify: true
pip换源
在C:\users\你的用户名\AppData\Roaming中新建或打开pip文件夹，在里面新建或修改pip.ini文件，粘贴以下内容
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
正式开搞
1.环境配置
打开anaconda，新建一个环境，python版本选择3.10.8。不能用base环境因为base环境python版本为3.9，使用Stable Diffusion webui需要3.10.6以上
当然你也可以在命令行创建环境
conda create -n aipaint python=3.10
配置环境时先clone项目仓库
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
进入项目仓库，右键「在终端中打开」，如果你没有这个选项，就按住shift右键在powershell中打开
激活创建好的环境
conda activate aipaint
执行以下命令安装依赖项（如果的依赖项要求有改动，请改为最新要求）
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge
如果换源成功的话安装过程是很快的
2.模型下载
推荐下载novelai泄露的模型
1.novelai模型:包括 4g的一般模型animefull-final-pruned和7g的animefull-final-latest模型
2.stable diffusion模型：前往huggingFace
这两个模型一个是毕竟小的，一个是比较大 的，自己选着下（需要注册huggleface账号）
3.Waifu Diffusion模型：下载地址,选择性下载.ckpt后缀的文件
3.运行
然后，在命令行输入webui.bat运行安装脚本（不要直接双击，否则会使用默认环境中的python3.9）然后脚本就会自动安装剩余的依赖项并运行Stable Diffusion webui
当你看到命令行输出以下内容时就部署完毕且成功运行了
Installing requirements for Web UI
Launching Web UI with arguments:
No module 'xformers'. Proceeding without it.
LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
Loading weights [e6e8e1fc] from G:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\novel.ckpt
Applying cross attention optimization (Doggettx).
Textual inversion embeddings loaded(4): ha_hutao, natsuki_nacho, nya_gzc, yileina
Model loaded in 33.5s (0.5s create model, 30.1s load weights).
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
你需要知道的一点：webui的脚本在初次运行时其实在项目目录新建了一个虚拟环境（venv）因此此后每一次运行webui只需要双击打开webui.bat文件即可
4.额外配置
安装deepbooru和xformers
编辑项目目录下的webui-user.bat文件
它里面原本应该是这样的（没有中文）
@echo off
set PYTHON= <python路径>
set GIT= <git路径>
set VENV_DIR= <虚拟环境所在目录名称>
set COMMANDLINE_ARGS= <你要附加的命令>
call webui.bat
python路径： 填<webui的目录路径>\venv\Scripts\Python.exe,例如H:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe
git路径： 一般不用管
虚拟环境所在目录名称： 默认为venv，不用修改
你要附加的命令： 我们要安装deepbooru和xformers所以在这里填上--deepbooru --xformers
改完之后就是这样的：
@echo off
set PYTHON=H:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe
set GIT=
set VENV_DIR=venv
set COMMANDLINE_ARGS=--xformers
call webui.bat
保存退出然后运行它就可以完成安装了（如果安装失败可能是网络问题）
是时候玩了
打开127.0.0.1:7860进入webui页面
简单介绍
特别说明：
Sampling method: 采样方法。不同的采样方法得到图片的效果不同，二次元一般用Euler_a和DDIM
Sampling steps： 生成步骤。越高代表细节越丰富，但过高不一定就很好，一般在30左右
CFG Scale： 数值越高图像越接近关键词描述的内容，同时会影响柔和度和清晰度，Scale值越高我感觉图会看起来更清晰，也就是线条会更加明显。
Batch count： 队列数（一般为1就好了）
Batch size： 单个队列中生成多少张图
Seed： 填写种子。可以填入别人的种子，使用种子可以获得相似的出图效果
输入咒语就可以开始生成图片啦！
特别推荐
大佬开发的写咒语网站AI词汇加速器，可以快速生成咒语
常用咒语：
1.一般默认正面咒语：
{an extremely delicate and beautiful girl}, 8k wallpaper, {{{masterpiece}}}
2.标准负面咒语：
lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
embedding的使用
embedding，也就是一般私炉炼出来的丹，负载在模型上使用
在网络上下载后缀为.pt的文件后。将其放入webui目录下的embeddings文件夹中即可使用
使用embedding时只需在正面咒语的框内输入制作者炼制时使用的prompt即可
例如我现在下载了一个伊雷娜的embedding，我只需使用yileina`，就可以使用它了
embedding的炼制
如果网上找不到你需要的embedding，那是时候来当炼金师了
准备工作
首先你要找图
1.可以取pixiv抓取画作（推荐使用Powerful Pixiv Downloader）
2.或者取e站下图包（里站）
然后对图片进行筛选和预处理
1.请筛选出人物突出（单人），背景比较干净的图片，不要出现边框、文字等内容
2.对于背景比较复制的图片可以使用rembg去除背景
安装过程非常简单，按照README就行了（注意先装onnxruntime-gpu，README里有说）
然后在终端进入你放选好的图片的文件夹(pic)的前一个文件夹，新建一个放置处理后文件的文件夹
rembg p pic picok1
记得看一下处理情况，有些如果处理得比较差的话可以考虑用回原图
3.裁剪：建议用这个网站手动裁剪，当然你也可以到下一步让webui来剪
用网站裁剪记得将图片大小调为512x512,处理完将图片存储到一个新的文件夹(我命名为picok2)
调整webui设置
打开setting选项卡，点Training,勾选Move VAE and CLIP to RAM when training if possible. Saves VRAM. (这个操作可以在训练时节省显存)，然后点Apply settings确认修改。
正式开始
点Train选项卡
输入你要训练的embedding的名称,它将会作为你后续使用这个embedding时的prompt
在Number of vectors per token中，如果你是训练人物，建议在6以上，如果是画风建议在10以上
点击Preprocess images预处理图片
Create flipped copies： 创建镜像图片。建议勾选，能得到双份样本。
Split oversized images： 把过大的图片裁切成多张。我们已经切好图片了，所以不需要。
Auto focal point crop： 自动聚焦，就是自动截出过大的图片的重点部分（ai认为的重点）。我们同样不需要
Use BLIP for caption： 和 Use deepbooru for caption 建议勾选，特别是deepbooru对于二次元炼丹有帮助
点preprocess进行预处理
点train进入训练选项
未完待续……
