00. Stable Diffusion 快速入門

你會學到

• 文生圖在宏觀上如何運作
• 基礎模型、LoRA 與 ControlNet 的區別
• 簡單閉環：寫提示詞 → 查看 → 調整 → 再生成

核心概念

Stable Diffusion 把自然語言對應到潛空間噪聲，再逐步去噪生成像素圖像。你可以用四個槓桿控制結果：提示詞、模型／檢查點、取樣器與步數、種子（Seed）。每次只改一個變數，迭代更可預測。

基礎檢查點（SDXL、SD 3.5）決定整體能力。LoRA 在不替換整模的情況下微調風格或主體。ControlNet 用邊緣、深度或姿態圖提供結構引導。

典型工作流

1. 寫清楚場景（主體 + 環境 + 光線）。
2. 在生成頁選擇寬高比與模型。
3. 一次生成 2–4 張，挑選最佳構圖。
4. 按需用 img2img、局部重繪或 upscale 繼續精修。

常見誤區

• 堆疊大量品質詞（8k、masterpiece、ultra detailed）卻不描述具體場景。
• 提示詞還沒改好就先拉高 CFG 或步數。
• 每次同時改多個參數，難以總結哪一步有效。

動手練習

打開生成頁，寫 1–2 句場景描述，選擇 1:1 比例出圖。只改變一個變數（光線或風格），對比兩張結果。