| 版主评語: 请注意： |
由于现在Colab开始对运行Stable Diffusion进行限制了，
所以教程中的登录Colab并运行安装指令这一步可能得要改成在自己电脑上安装Stable Diffusion了。
教程在这一步之后的内容还是有效的，自己电脑上安装Stable Diffusion之后继续按照教程操作即可。 |
最终成品示例：
感谢@cherry百分百推荐的教程视频。
建议先完整看一遍教程视频，再阅读完下方的教程文字，然后再回到视频开头，结合着视频和文字教程一步一步操作。
1. 登录
https://colab.research.google.com/ （这一步有可能需要科学上网）
2. 跳转到教程视频的3:25处，按照教程中的方法先打开设置，让Colaboratory平台自动分配显卡运算资源给你。
3. 跳转回来，按照教程视频里的方法一步一步操作。
操作中需要用到的相关内容附在下方：
请注意：按照教程操作时，所有需要输入标点符号的地方，都只能是英文版的标点符号。不确定的话，可以从下面的代码里复制。
安装指令
（注意：运行之前，请先确认已经按照教程视频的3:25处的方法让谷歌给你分配到了显卡资源）：
复制内容到剪贴板
代码:
!pip install --upgrade fastapi==0.90.1
!git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
!git clone https://github.com/yfszzx/stable-diffusion-webui-images-browser /content/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-images-browser
!curl -Lo chilloutmixni.safetensors https://huggingface.co/nolanaatama/chomni/resolve/main/chomni.safetensors
!curl -Lo ulzzang-6500.pt https://huggingface.co/nolanaatama/chomni/resolve/main/ulzzang-6500.pt
!mv "/content/chilloutmixni.safetensors" "/content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion"
!mv "/content/ulzzang-6500.pt" "/content/stable-diffusion-webui/embeddings"
%cd /content/stable-diffusion-webui
%pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchtext==0.14.1 torchaudio==0.13.1 torchdata==0.5.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
!COMMANDLINE_ARGS="--share --disable-safe-unpickle --skip-torch-cuda-test --no-half-vae --xformers --reinstall-xformers --enable-insecure-extension-access" REQS_FILE="requirements.txt" python launch.pyPrompt（提示词）（上面的框框）（这里是让你填你想要的内容）：
复制内容到剪贴板
代码:
(8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), (realistic, photo-realistic:1.37), ultra-detailed,full body,1 girl, solo,beautiful detailed sky,detailed tokyo street,night,beautiful detailed eyes,beautiful detailed lips,professional lighting, photon mapping, radiosity, physically-based rendering,extremely detailed eyes and face, beautiful detailed eyes,light on face,cinematic lighting, short jacket,hoodie,school uniform,1girl,full body,full-body shot,see-through,looking at viewer,outdoors,((white hair)),Negative prompt（反向提示词）（下面的框框）（这里是让你填你不想要的内容）：
复制内容到剪贴板
代码:
EasyNegative, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,strange fingers,bad hand,signature, watermark, username, blurry, bad feet,bad leg, duplicate, extra limb, ugly, disgusting, poorly drawn hands, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, malformed hands, blurry,mutated hands and fingers,, EasyNegative, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,strange fingers,bad hand,signature, watermark, username, blurry, bad feet,bad leg按照教程里的操作完，成功出图以后，就可以试着自己改参数，改提示词，开始尝试让AI按照自己的心意出图了。
请注意不要心急，出图慢了不要狂点按钮，不然可能出现怪图。如果发现出图不正常，可以刷新网页，重新再来一遍。
下面是逐渐改动提示词以后，AI出的图一步一步向我的心意靠拢的过程：
一开始尝试了很多提示词让AI把衣服脱掉，最后出了这么一张无上衣的，是因为在提示词里加上了((top off))，并把提示词里关于衣服的词都删掉了。
（个人对白发无所谓，所以把提示词里的((white hair))也去掉了。）
这里把((top off))换成了((nude))，成功达成全裸。
这里增加了提示词((spread legs))，成功把妹子的腿分开了。
这里把((spread legs))改成了((peeing))，没有成功，但是我的性癖不在这里，就没有继续尝试。如果有人知道方法，欢迎留言
改回((spread legs))，加上了((sweet face))
((sweet face))改成了((cute face))
提示词加上了((tattoo))
尝试了各种办法让文身带有指定的文字，没有成功。如果有人知道方法，欢迎留言。
((cute face))改成了((18 years))
提示词增加了smiling
smiling改成了(smiling)
(smiling)改成了((smiling)), 提示词增加了((people in background))
详见本帖第一图
负面提示词增加了((mole))
再次提示：
所有的标点符号都要用英文版的标点符号。
有的时候AI看不懂你的提示词（没有按照你的提示词出图，加强权重以后仍然没用），可以换一个词，或换一种表达方式试试。
各种参数的含义：
Sampling method：AI模型
Sampling Steps：模型运算步数
Batch count：循环批次
Batch size：每批数量
（每点一次生成按钮，生成的图像总数=Batch count X Batch size）
（为节省时间，可以都选1）
CFG Scale：成品与你的提示词的匹配程度。
（不是越高越好，可以根据教程的数值上下调整尝试一下效果）
Width X Height：图片尺寸（宽 X 高）
Seed：随机数的种子，给作品增加随机变量，填-1的话就是每次都产生新的随机数。
（有的时候你可能想保持其它参数，但每次都生成不同的作品，这时候就可以在种子这里填-1。）
（有的时候你可能想保持种子这里不变，但改变其它参数。）
提示词的语法：
提示词,提示词
两个提示词之间用英文逗号分隔开
(提示词)
加强权重，每层括号1.1倍
[提示词]
降低权重，每层括号0.9倍
(提示词:权重)
直接定义权重
示例:
((smiling)),[outdoors]
等价于:
(smiling:1.21,outdoors:0.9)
[提示词1:提示词2:数字]
从数字所在的步数开始渐变
[
本帖最后由 内力煮火锅 于 2023-5-31 22:53(GMT+8) 编辑 ]
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