建筑AI绘图Stable Diffusion安装及使用超全保姆级教学！

你最近是否被各种AI生成图所震惊，你是否心里也直呼“我也要学！”

之前的几期讲了Midjourney，生成效果很不错，这次本期教学就来说说可控性很强的Stable Diffusion基础使用！

从最初的软件安装到软件基础的使用，快速上手，看了就会。完全是保姆级教学，千万别错过哟~

闲言少叙，我们开始本期的教学内容！

↑↑可以扫码观看视频教程，更直观↑↑

软件安装

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| 配置要求|

Stable Diffusion虽然是款非常好用的AI绘图软件，但是也需要一定的电脑配置要求。

显存必须要4G以上，硬盘至少要有50G以上（建议100G），适用于Win10-11版本（注意电脑的版本哦）。

首先要特别感谢B站AI建筑研究室和秋葉aaaki这两位UP大大提供的“一键启动式”整合包。下载好整合包之后，需要将文件解压，安装路径不要有中文，减少后期报错可能。

在文件中找到A启动器，双击后会弹出一个提示窗口（显示缺少一个程序）,点击进去弹出一个网页，需要安装这个程序，下载安装后就能打开启动器了。

启动器界面中有一些设置，找到扩展，先检查里面的controlnet是否到最新。

在高级设置中调整显存优化，根据自己的电脑配置来选择。

接着就可以一键启动，会出现一个程序界面，等待几分钟后会弹出一个浏览器界面，这就是Stable Diffusion的使用界面了。

在左上角有一个基础模型选择，在安装包里面一键自带了一些模型了，启动器中可以查看到，里面也可以点本地下载。

大家也可以在civitai官网中去下载，网站里面有很多模型提供下载，搜索architecture，里面有分为checkpoint和loar两种，这里需要下载checkpoint，点进去会有文件大小，关键词推荐，适用的底模型等。

点击图片的右下角图标可以看到作者生成这个模型用的关键词，生成参数等详细信息。

下载后打开启动器界面，模型管理，第一个Stable Diffusion模型，添加模型，选择下载的文件就可以了。回到Stable Diffusion界面，左上角那里点击刷新按钮，就能出现新的基础模型了。

界面会有很多的功能，先点开设置，找到controlnet，第一个地址那里需要找到文件夹中models的位置。但是！使用这个安装包的不需要改动这个地址（改动后会出现无法使用的状况）。

软件界面介绍

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安装好后，设置完成后就可以开始来使用软件了。

我们一般常用文生图，需要填写提示词和反向提示词。

提示词一般由这些来组成：建筑所处环境+建筑样式+参考建筑师名称+建筑材料+建筑视角+天气+色彩+氛围+渲染方式+镜头等。

反提示词：文字，文本，水印，名字，低质量，模糊等一些不想出现的内容词。

左侧是一些按钮是生成，提示词的设置。

红色框选按钮：读取你上一张图的所有参数信息（包括关键词），比如你画一张图之后，关掉了软件，再次启动点击这个就会把参数复制进来

黄色框选按钮：删除了，清空关键词

蓝色框选按钮：模型选择管理（里面可以找到LOAR模型）

绿色框选按钮：选择创建的提示词模板，会在下方Styles中出现，点击填入进去。

白色框选按钮：保存提示词

下方是一些参数设置，采样方法与迭代步数。采样方法有很多种，但只是采样算法上有差别，没有好坏之分，选用适合的即可。建筑这边推荐使用DDIM,

迭代步数影响的是创作画面的细节丰富程度。迭代步数越多，所产生的细节就越多。太小的话采样的随机性会很高，太大的话采样的效率会很低简单的来讲，但是也不是越高越好，根据生成的效果来尝试。（一般我用在20-50）

接下来就是图片的长宽，提示词相关性，随机种子。

提示词相关性：控制着产出图片受输入提示词的影响程度。一般取值范围在7-13。

生成批次和数量根据需要修改，越大花费的时间越多，一般初始使用一批次，每批4张。

随机种子：这个功能与Midjourney的Seed功能一样。随机数的起点。保持这个值不变，可以多次生成相同（或几乎相同，如果启用了 xformers）的图像。

绿色的按钮是生成种子，骰子按钮则是恢复随机状态-1。

调整好后就点击生成，生成的图会出现在这个右侧，全部生成的图可以在下方的文件夹中点开找到。

案例教学

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1.选择基础大模型，这是生成图片风格效果的最重要部分。（以下截图是之前的版本，所以是白色的界面）

2.输入提示词和反提示词。

3.调整参数：采样方法选择DDIM，迭代步数20，批次1，每批数量4。

4.点击生成：多次点击生成选择最好的生成图。

5.确定最好的角度图片后，点击生成种子，调高迭代步数，再次生成图片。

6.保存图片。

想提高画质可以点击勾选Hires. fix，提高倍数，再次生成后，就是高清图片。

ControNet介绍

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接下来很重要的一部分就是ControlNet，这个就是能让建筑草图生成效果图的关键插件。

来看看有什么设置：

1.必勾选Enable才能启用ControlNet。

Invert Input Color:用于检测用户上传的图像。预处理器和模型通常需要在黑色图像上使用白线来检测（也就是灰度图）。但如果你的图是白色图像上有一条黑线，可以使用这个工具来切换颜色。

RGB to BGR :用于检测用户导入图像中的颜色信息。有时图像中的颜色信息可能与扩展所期望的不同。如果正在使用“法线映射”，则可以跳过此步骤

Low VRAM:这将减缓ETA进程，但有助于使用更少的计算空间(显存小于6 GB VRAM建议使用)

Guess Mode:ControlNet自动识别图像(不需要提示和负面提示)与选定的预处理器，但是这个效果不一定好

2.Preprocessor 和Model是ControlNet 的主要选项。根据所需的输出，可以选择相应的控制方法。model要选择对应名字的模型哦~常用下面几个处理模型：

Canny边缘检测：对建筑线条的捕捉很不错。

Depth & Depth Leres：这个预处理器有助于生成输入图像的深度估计。深度通常用于控制图像内物体的空间定位。浅色区域意味着它离用户更近，而深色区域则离用户更远。

MLSD：最适合生成强有力的线条，这些线条能够检测出需要独特和刚性轮廓的建筑和其他人造作品。但是它不适用于处理非刚性或弯曲的物体。MLSD适用于生成室内布局或建筑结构，因为它可以突出直线和边缘。（建筑常用）

Scribble：从简单的黑白线条画和草图生成图像。常用于建筑线条草图。

这些就是处理器的调整，处理器的权重，分辨率的调整等。（一般很少改动，具体的修改可自行探索）

3.“Preview Annotator Result”能够快速查看选择的预处理器是如何将上传的图像或绘图转换为 ControlNet 的检测图。通过查看预处理，选择线条最清晰的处理器。

ControNet使用案例

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如何快速使用建筑草图来生成效果图！

| 模型草图篇 |

1.选择大模型。

2.输入提示词和反提示词。

3.调整参数：采样方法选择DDIM，迭代步数20，长宽调整到和草图一样的长宽大小，批次1，每批数量4。

4.将草图拖入进ControlNet中，勾选enable。preprocessor选择MISD，并在Model中选择preprocessor所对应的MISD模型。

5.点击生成：多次点击生成选择最好的生成图。

6.确定最好的角度图片后，点击生成种子，调高迭代步数，再次生成图片。然后保存。

| 建筑手绘草图篇 |

还可以做到从手绘草图直接生成设计。初始的步骤都是一样的。将手绘图纸拖入到ControlNet中，preprocessor选择Scribble，并在Model中选择preprocessor所对应的Scribble模型。

点击生成后就可以得到这些图片了：