码字不易，SD保姆教程，从原理功能到案例输出展示，最后简述ControlNet的使用技巧，图文约1万5千字左右，阅读时长约20分钟～
StableDiffusion的基本介绍
首先官方给出的解释是：
这和MJ有什么区别
为了更方便的理解我们将StableDiffusion与Midjourney做一个对比
一、基础介绍1.提示词：
提示词分为两个部分
正向提示词：
生成图像时，我们可以使用正向提示词来指定想要生成的图像。正向提示词可以是脑子里想到的图片或一句话，将其拆分成不同的关键词，并用逗号隔开作为输入。
需要注意的是，相同的指令在不同的模型库和参数下，生成的输出图像可能会不一样。此外，提示词的顺序也非常重要，因为它们的顺序会影响到生成图像的权重。通常情况下，越靠前的提示词权重越大，越靠后的提示词权重越小。
排除词：
输入框内输入的标签内容就是你画面中不想要出现的东西，如：低质量的，缺手指，五官不齐等等
下图给大家做一个案例演示
提示词拆分：
①对于使用提示词生成图像生成的小伙伴来说，当看到喜欢的图像或脑海中想到很多画面，但却不知道如何用提示词准确描述，现在有三种方法可以帮助大家快速拆分和生成图像。
StableDiffusion中自带反推功能，可以通过将想要拆分的图像拖入反推，点击按钮来获得生成该图像的提示词。第一次使用可能会有些慢，需要稍等片刻。需要注意的是，这些提示词需要进行后期的优化，常用的方法是通过百度翻译后进行增删改，或者输入到GPT中进行优化，优化后将提示词放入相应的框内进行图像输出。
②第二种方法我们可以借助三方网站：