火出圈的AI照片怎么生成？Stable Diffusion线上部署及踩坑指南
GTA和R星的故事暂时搁置一下，来分享一下这两天老A学到的小玩意儿，先求个关注求个赞！
本文昨天其实就已经发过一次了，但是由于一些图片和文字描述不太符合管理规定，因此今天是修改过后的~
要说上周哪个图最出圈，莫属下面这几组图片，各位朋友猜猜是哪位COSER——
各位猜到是哪位了吗？
然而上图里的美女，均由AI生成，是不是很牛逼？这技术估计得让一众Model和摄影师下岗了吧？同样还可以生产下面这样的“超真实”大片
这些以假乱真的妹（lao）子（po）们都是怎么生成的？那就是Stable Diffusion这款软件。老今天手把手来教你两种方法进行AI绘图~
Google COLAB线上使用
优点：简单快捷，不需要安装复杂的各种软件，只需要魔法上网即可；硬盘占用小；可以使用免费的GPU资源进行绘画；
缺点：极其依赖网络环境；所有的模型每次都需要在线预读下载，对于限流的魔法水管来说很痛苦；版本偏老，有些最新的功能无法使用。
配置环境建议：
1、Google Chrome
2、需要科学上网
首先你需要打开下面这个网站：
https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab
这就是本次的主角Stable Diffusion在Github上的开源，下拉到如下图的位置，点击箭头指向的链接——
然后你就会进入到Colab为你提供的Python环境——
然后点击“代码执行程序”，在下拉菜单中点选“更改运行时类型”——
在弹窗中点选“硬件加速器”下方的小箭头，选择“GPU”，然后点右下角的“保存”——
保存设置以后，点击代码窗口左上角的这个“Play”标签，然后无视Google的警告点击“仍然运行”——
接下来就是耐心的等待Colab运行程序获取等过程，视网络环境需等待2-10分钟不等，一直到代码窗口运行到弹出下面图里有个IP地址的时候就算结束——
反键点击这个数字的IP地址（如果数字IP地址打不开就点击下面的那个地址），然后在新窗口打开——
如果你成功打开了上面这个图片的窗口，你已经成功在线上打开了Stable Diffusion。然后打开下面这个网站——
civitai.com
是一个专门下载各种模型的网站，但是网站最近用的人太多服务器压力特别大，会遇见打不开的情况，如果打不开就换个时段再用就行（有能力的话建议注册Google Account，资源就更“人性化”<奸笑>）
接下来选择你喜欢的风格，例如Civitai首页排名最高的模型Deliberate（支持搜索，点击右上角的放大镜即可）
这里请注意箭头上所指的两个关键点：左上角箭头指向的Deliberate是模型名字，右边箭头指向的是模型种类。知道这两个重要信息以后，返回Stable Diffusion页面，点击上方的CivitAi，既然需要下载的Deliberate归属在Checkpoint那就需要在标签下方的Content Type里面点选“Checkpoint”，然后勾选下方的“Serch by term”，再点击“Get list”就可以获取到需要寻找的模型对应的下拉菜单。
本次以Deliberate为例子，那我们点击下拉菜单内的“Deliberate”，下方自动会弹出模型风格预览，可以往下翻一翻，如果是你想要找的那个风格，那就点“4th Download Model”——
找到想要的模型就点这个
此时就是漫长的等待，这种大类的模型动辄几个G，小水管承受不起- -你可以返回Colab页面查看下载进度
等待Colab页面提示xxx（这里是你下载的模型名字）successfully downloaded那么恭喜你，下载完毕——
这时，你已经可以开始着手生成你喜欢的老婆形象~以常用的“txt2img”方式举例，这是一个通过“关键词”来描述你心目中老婆形象的方法生成——
由于AI生成目前还有一定的瑕疵，比如生成的画面容易出现多指、多手、四只眼睛等情况，则需要在“不希望出现的负面描述”里面输入相应的规则标签来规避上述“崩坏”情况的发生，因此建议打开一个“中译英”的翻译网站进行翻译，查看其他大神对这些“fewer fingers”或者“double hands”到底是什么意思。
这里老A用抄作业的方式来生成一个作品试试，使用的模型对象如下——
直接复制红圈文本里的内容到txt2img里面，这里需要注意几个参数：
CFG scale——指的是“随机或贴合程度值”，值越小生成的图片离你的Tags描述的内容差距越大，但是越符合逻辑，反之值越大越容易贴合你所描述的Tags但也容易出现崩坏问题；
Sampling Steps——采样步骤，数字越大完成度越高，数字越小完成度越小，但是请注意，完成的步骤越多也意味着越容易出问题，不是越多越好；
Seed——可以简单理解为特征码，不同的特征码决定图片初始扩散的基础，随机即可（但是改动这个数字会很大程度上改变生成的结果）
Width和height——图片精度，数字越大需要占用的显存越多，建议都设置在1000以内，如果都设置在1000以内还是无法跑图就继续改小
老A直接照搬原始作业内的所有Tags值、cfg scale以及采样步骤后，点击右上角的“Generate”
得到的生成结果如下——
人物形象是不是和原来的图片风格以及方向很接近？但是由于老A改变了seed值，所以在细节上改变了不少，而且一眼就看得出人物的眼睛、手指和手臂部分发生了“崩坏”，至于要如何修复则需要一点点去调整细微参数
需要注意的是，免费版的Colab提供的是12GB大小的内存以及12GB大小的显存，对很多人来说这已经是非常不错的配置了，如果你的电脑配置不错的话可以尝试本地部署方法，老A明天再给一个本地部署的教程~
上述举例只是抛砖引玉，欢迎各位有能力尝试的大神在评论区贴出你的作品，万一也火爆出圈了呢？
另外，CivitAi网站提供的模型风格有非常多种，二次元的、写实的、抽象的等等应有尽有，各位可以根据自己喜好的风格按需下载相对应的模型即可。而且Stable Diffusion这个软件也不光只能画老婆，你也可以拿来创造属于你自己的“艺术品”——
Tags：city,cyberpunk,night,raining,skycryper
目前老A也在慢慢学习Stable Diffusion，等有更多心得以后再来和大家分享~
原创不易，希望各位看官老爷动动小手点个关注点个赞！