Stable Diffusion vs Midjourney：图片输出差异
Stable Diffusion最大的优势是本地运行、完全可控。你可以自定义输出分辨率、采样步数、CFG Scale等参数，生成任意尺寸和风格的图片。
如何设置输出高质量图片
- 分辨率：建议512×512起步，配合高清修复（Hires fix）可达1024+
- 采样步数：20-30步为最佳平衡点
- 采样器：推荐Euler a或DPM++ 2M Karras
- CFG Scale：7-12之间，过高会导致过饱和
- 高清修复：使用Hires fix + R-ESRGAN 4x放大器
高清放大技巧
在WebUI的「Hires. fix」标签下，可以设置放大倍数（2x或更高）和放大算法。推荐使用R-ESRGAN 4x+或4x-UltraSharp放大模型，可以在保持细节的同时大幅提升分辨率。
Stable Diffusion图片使用说明
Stable Diffusion是开源模型，本地生成的图片没有使用限制，可以自由使用和修改。但需要注意：
- 训练数据中可能包含受的内容
- 不要声称AI生成为自己的原创作品
- 部分模型有额外使用限制，请查看模型License
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Stable Diffusion 安装与进阶指南
Stable Diffusion 是最受欢迎的开源AI图像生成模型，由Stability AI开发，可完全免费在本地运行。 素材代下载全攻略 Shutterstock素材下载指南
安装方式选择
Automatic1111 WebUI是最经典的选择，功能完善、插件丰富，适合新手。ComfyUI采用节点式工作流，运行效率更高、内存占用更小，适合进阶用户。显卡要求：NVIDIA建议至少6GB显存（RTX 3060以上），AMD和Mac M系列也可运行但速度较慢。
ControlNet 使用详解
ControlNet是SD最强大的扩展功能：Canny边缘检测提取线稿轮廓、Depth深度图控制空间关系、OpenPose姿态控制人物姿势、Segmentation语义分割控制区域划分。例如用产品线稿作参考，让AI生成各种风格的产品效果图，同时保持外形一致。
高清放大技术
SD默认生成512×512或1024×1024，练习/测试需要放大：ESRGAN效果自然适合照片、SwinIR细节保留好适合插画、HAT质量最高但速度慢。推荐流程：R-ESRGAN 4x初步放大→ADetailer面部修复→高重绘幅度img2img细化。
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常见问题
Q1：Stable Diffusion怎么输出高质量大图？
512×512 起步生成，配合高清修复（Hires fix）放大到 1024+。采样步数 20-30 步、CFG Scale 7-12 是质量与速度的平衡点。
Q2：推荐用什么采样器？
Euler a 适合快速出图，DPM++ 2M Karras 细节和质量更佳，两个都是社区公认稳定的选择。
Q3：高清放大用什么算法？
Hires fix 里推荐 R-ESRGAN 4x+ 或 4x-UltraSharp 放大模型，能在保持细节的同时显著提升分辨率。
Q4：SD和Midjourney的输出有什么区别？
SD 本地运行完全可控，可自定义分辨率、采样参数，无张数限制；Midjourney 出图美感强但可控性和定制空间小。
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