接上一篇《AI绘图体验：Stable Diffusion本地化部署详细步骤》本地部署完了SD后，大家肯定想知道怎么用，接下来补一篇Stable Diffusion WEB UI 详细操作，如果大家还没有完成SD的部署，请参考上一篇文章进行本地化的部署。
基于使用最多的 文生图 模块来讲解最常用的一些操作
一、WEB UI 页面
你进入到 web ui 页面后可以看到下面这个页面（不同人的设置，可能会有颜色风格差异。整体布局可参考）。
其中：
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模型选择： 模型对于 SD 绘图来说非常重要，不同的模型类型、质量会很大程度的决定最终的出图效果（模型相关的课程会在后面细讲）
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prompt区： 如果你使用过 ChatGPT 你应该知道 prompt 是什么。说的直白点就是你想让 SD 帮忙生成什么样的图，反向 prompt 就是你不想让 SD 出生的图里有这些东西。后续课程也会详细的讲解如何更好的编写 prompt
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功能栏： 包括了常见的 文生图、图生图、模型获取、模型训练等功能。不同的功能页面也不同，这一节课，我们先针对最长使用的 文生图 模块页面来讲解
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采样区： 采用什么样的绘画方式算法，以及“画多少笔” 来绘图。一定程度上决定出图的质量
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调参区： 设置分辨率、每次出图的批次、出图抽象性（和 prompt 关联性的程度）
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脚本区： 通过配置脚本可以提高效率；比如批量出图、多参数的出图效果比较（课程中会大量使用）
接下来会进一步的介绍每个模块的使用。
二、模型选择
直白点说，
模型就是“模型训练师”们通过大量的图片进行训练得到的具备某种风格的模型。
我们使用某个模型后，
后续在出图的整体方向就会更靠近这个模型的风格。
你安装好之后默认可以看到两个模型
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anything ： 二次元风格模型
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Deliberate：真人风格模型
三、prompt 区
如果你学习过如何更好的编写 ChatGPT 的 prompt，
你会发现 prompt 的编写都会遵守一定的范式，
这样得出来的效果才可能更贴近我们的想法。
选择完模型之后，
我们就可以给予这个模型风格，
告诉 SD prompt 画出什么样的图。
比如：直接告诉 SD 画一个女孩
虽然能出来一个 女孩，
emmm… 但是这个质量吧，还是很差的，
实事上呢，
是我们的 prompt 写的太差劲了 导致的
如果我们完善一点 (丰富一些 prompt ）
会发现效果质量立竿见影；而我们只是加入了一些通用的 prompt 提示语
**正向的 prompt：**说白就是要高画质、更多的细节
**向的 prompt：**不要少胳膊断腿，要是一个正常的图
其中的一些细节，
比如 提示语的语法格式、公式、权重、模版和tag大全，我们会在 prompt 和 tag 课程中细讲。
有个比较有意思的 反向 tag 叫 NSFW(no sutiable for work)
一般情况尽量把这个加入到反向词中，特别是工作场合。不然惊喜可能随时都会出现（各种18+）…
想想在工作的时候，你信誓旦旦给你的同事来一张漂亮的小姐姐，结果…
如果你不太信的话，可以直接把 NSFW 放在正向里面试试…
四、采样区
采样区做的事就是，我们该用什么样的采样方式来画，画多少笔（多细致）
1.采样方式
由于采样方式的原理比较深奥，涉及到很多的算法，我直接给结论，
我更加推荐使用下面这三个：
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Euler a
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DDIM
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DPM ++ 2M Karras
我们可以试试这三个不同采样方法的效果
整体的质量是非常好的，出图速度相对也会快很多
2.采样步数
采样步数相当于是作画的时候画多少笔。
同样的也是先给结论，建议在 20-40之间，出图效果会更好。并不是越高越好
来看看效果
会发现步数到了60其实也还好，
但同时需要考虑到性价比，步数越高也就意味着耗费的资源会越多，对机器的配置会更高。
所以一般我们的步数设置到 20-40之间就可以了。
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