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目录

 写在前面

Stable Diffusion 模型在线使用地址：

工具介绍

一.如何使用Stable Diffusion模型生成图片

二、模型相关版本和参数配置：

三、图片生成提示词与反向提示词：

四、种子及对应图片：

五.结果评价

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 写在前面

Stable Diffusion 模型在线使用地址：

https://inscode.csdn.net/@inscode/Stable-Diffusion

https://inscode.csdn.net/@inscode/Stable-Diffusion 

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工具介绍

InsCode是一个集成了在线IDE、在线AI编程、在线大模型训练以及SD 模型使用的综合代码开发平台。不论你是初级软件工程师，还是AI大模型爱好者，InsCode都能帮助你快速编写代码，运行项目。甚至在这里你还可以一键购买算力，训练大模型，开发自己的AI应用程序。

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一.如何使用Stable Diffusion模型生成图片

1.找到InsCode模版中心：https://inscode.csdn.net/templates

2. 在AI相关模版找到Stable Diffusion模型，点击“使用及运行”

3. 选择合适的算力资源并创建项目，项目创建成功后。系统会自动进入“工作台” 并自动帮你启动一个Stable Diffusion模型

4. 等待片刻后， 直接点击“WebUI”打开Stable D

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二、模型相关版本和参数配置：

在AI绘图工作台，你可以选择设置Model（模型）、绘图方式（文生图 txt2img、图生图 img2img等等）、图片生成提示词（Prompt）、反向提示词（Negative Prompt）、采样方法（Sampler）、采样迭代步数（Steps）、宽度（Width）、高度（Height）、提示词相关性（CFG Scale）、随机种子（seed）等等模型参数：

模型：chilloutmix-Ni.safetensors
采样方法(Sampler)：DPM++2S a Karra
采样迭代步数（Steps）：20
是示词相关性（CFG scale）：7

 

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三、图片生成提示词与反向提示词：

图片生成提示词是一组词语或短语，提供给AI模型作为生成图像的引导，并生成。

反向提示词是与期望结果相反的词语或短语，用于指示机器不应该生成与其相关的图像特征。风格与元素

（1）Generate a cute little girl avatar in Chinese style

（2）Fair lady, elegant, national style, Hanfu, Jiangnan water town

（3）Ancient style, girl,18 years old, Forbidden City,

（4）婀娜多姿，窈窕淑女，卡通风格

色彩鲜艳

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四、种子及对应图片：

 

 

 

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五.结果评价

综合来看，还是很符合提示词，并且符合需求，操作也比较方便，与其他AI生成绘画相比很不错，

但是有些图片并没达到我所想要的预期效果，这是一些缺陷。

需要慢慢用心调整，慢工细活，才能生成完美符合图片。