AI 绘画实战指南 Vol.2：Stable Diffusion 进阶插件
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
成功部署Stable Diffusion后，关键在于可控创作。需理解模型差异、掌握插件控制、建立工作流。Civitai汇集多种模型，下载后存入指定目录。利用LoRA和ControlNet可增强风格和约束构图，提升创作效率。选择合适工具，建立模型库与参数模板是进阶的关键。
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关键要点
- 成功部署Stable Diffusion后，挑战在于从随机抽卡转向可控创作。
- 可控创作依赖于理解模型差异、掌握插件控制和建立稳定的工作流。
- Civitai汇集了多种Stable Diffusion模型，下载后需存入指定目录。
- LoRA用于修正色彩饱和度与灰度问题，增强风格。
- ControlNet实现可控生成，改变AI绘画的随机性。
- 建议使用Pixel Perfect和稳定采样器进行高清修复。
- 掌握模型差异和工具使用，建立专属模型库与参数模板是进阶的关键。
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延伸问答
如何从随机抽卡转向可控创作？
需要理解模型差异、掌握插件控制和建立稳定的工作流。
Civitai是什么，它的作用是什么？
Civitai是一个汇集多种Stable Diffusion模型的平台，用户可以下载并存入指定目录以供使用。
LoRA在Stable Diffusion中有什么作用？
LoRA用于修正色彩饱和度与灰度问题，增强绘画风格。
ControlNet如何改变AI绘画的随机性？
ControlNet实现可控生成，使得AI绘画不再随机，而是可以根据用户的需求进行设计。
如何建立自己的模型库与参数模板？
建议选定一套顺手的工具，沉淀专属的模型库、参数模板与Prompt资产。
在使用Stable Diffusion时，如何进行高清修复？
建议勾选Pixel Perfect，配合稳定采样器，步数设为40-60进行高清修复。
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