上期图文教程，我们分享了stable diffusion webui项目的安装操作，由于stable diffusion webui项目是英文项目，且里面涉及到很多设置与参数，这样针对stable diffusion webui项目的汉化操作就显得尤其重要了，本期，我们介绍一下stable diffusion webui的汉化操作与基础参数的含义。
stable diffusion webui UI界面介绍与参数解析
当我们安装完成stable diffusion webui项目后，我们可以使用如下代码进行项目的启动
!python launch.py –share –xformers —enable-insecure-extension-access
当然若喜欢暗黑模式，可以添加如下参数
!python launch.py –share –xformers —enable-insecure-extension-access –theme dark
项目启动后，我们点击public URL进行项目的启动，由于此项目运行在Google colab上面，因此需要点击public URL进行项目的启动，当然，若运行在自己本地电脑上面，直接点击第一个local URL即可。
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860Runningon public URL: https://61087ab0-8f51e.gradio.live
项目打开后，会默认使用stable diffusion model里面的模型，若需要使用自己的模型，需要把模型文件放置到models 文件夹下面的Stable-diffusion文件夹下。
stable-diffusion-webui-master\models\Stable-diffusion
第一部分：界面最上端stable diffusion checkpoint 是我们选择的模型文件，我们下载的chilloutmixni模型，放置到models 文件夹下面的Stable-diffusion文件夹下，这里就可以选择使用。
第二部分，便是Stable-diffusion webui项目的主要功能与设置操作
txt2img：顾名思义是通过文本的描述来生成图片img2img：有一张图片生成相似的图片Extras：额外的设置PNG info:图片信息，若图片是由AI生成的图片，当上传一张图片后，这里会提示图片的相关prompt关键字与模型参数设置checkpoint merger，模型合并，可以合并多个模型，有多个模型的权重来生成图片Train：模型训练，可以提供自己的图片进行模型的训练，这样别人就可以使用自己训练的模型进行图片的生成Settings: UI界面设置Extensions：插件扩展，这里可以安装一些开源的插件，其中我们的汉化插件就在这里面
第三部分，便是正反词输入框，我们需要在此框中输入图片的描述信息，正向文本是我们希望生成的图片需要的文本，反向文本是我们不希望生成的图片文本。
然后界面左下方，第四部分，便是模型输入的相关参数：
采样方法（sample method）：里面设置了很多采样算法，具体每个算法的效果，可以自行尝试采样迭代步数（sampling steps）:模型跌倒一次的步数restore faces,面部修复功能，可以提供面部细节Tiling,平铺，分块Hirres,fix：高清修复，可以把低分辨率的照片调整到高分辨率宽度，高度，图片的尺寸CFG scale:提示词相关性seed随机种子，seed一样的情况下，可以生成比较相似的图片batch count生成批次，一次生成多少批的图片，batch size没批数量，一次一批的生成图片数量重绘幅度（denoising strength）,参数越大，重绘幅度越大，图片与原始图片越不相似，越小与原始图片越相似
当然stable diffusion还有很多设置参数，这里先介绍以上主要的参数，后期我们再分享相关的参数设置。在第五部分，便是一键生成图片的按键，我们设置完成以上参数的设置后，点击生成按键，便可以自动生成图片了，相关的图片会展示在第六部分区域，且图片保存在output文件夹中。
stable diffusion webui UI界面汉化
stable diffusion项目的汉化插件就在Extensions扩展里。我们选择Extensions
相关文章
