上一章已經介紹了模型、提示詞以及反向提示詞的使用，點選右側的生成按鈕就可以生成圖檔。本章再簡單介紹一下 Stable diffusion 界面中其他常用的功能，主要目的是幫助新手快速入門，如果你已經非常熟悉了，可以跳過。
不廢話，直接進入正題。
一、txt2img文生圖
從上往下看，Generate 生成按鈕的下面有 5 個小圖示.
從左往右，第 1 個是複用上一次成功出圖的提示詞，第 2 個是清空目前提示詞，第 3 個是顯示/隐藏模型清單，第 4 個是讀取儲存在 Styles 清單中的提示詞資訊，第 5 個是将目前提示詞儲存為 Styles 。
着重介紹一下第 3 個顯示/隐藏模型的圖示，首次點選該圖示，下方就會顯示出目前已安裝的各種模型，如下圖。
從左到右依次是 embedding模型、Hypemetworks模型、Checkpoints模型、lora模型，其中Checkpoint模型就是 Stable diffusion 使用的基礎模型，上一篇有介紹。如果你安裝了模型插件，點選該選項的時候，對應的模型上面就會顯示C站上的封面，類似上圖所示，這樣就不會忘記下載下傳的模型分别是什麼樣的。如果你沒有安裝該模型插件，建議安裝一下，挺好用的。
再往下就是 Sampling method 采樣方法，可以了解為圖檔使用什麼樣的畫風。
一般來說，用預設的 Euler a 就已經足夠了，如果你生成的圖檔是寫真類的，建議使用 DPM++ SDE Karras 采樣方法，該采樣方法擅長真實圖檔，比如模拟照片或者3D圖檔。如果你想生成的圖檔是偏厚塗效果，可以使用 DDIM 這個采樣方法。
還有其他的采樣方法自己可以去嘗試一下生成幾張圖檔，看看有什麼差別，如果懶得嘗試，建議動漫風使用 Euler a 采樣方法，寫實照片使用 DPM++ SDE Karras 就可以。
說完采樣方法，就到右邊的 Sampling steps 采樣疊代步數。
采樣疊代步數數值越大，畫面的細節也就越多，但是相應的出圖時間也就越長，一般使用 20 - 50 就夠了，看個人需求。
在采樣方法的下邊有三個複選框，分别是 Restore faces 臉部修複、Tiling 平鋪、Hires. fix 高清修複。
Restore faces 臉部修複建議勾上，出圖時對臉部的刻畫就會比較細緻，這個功能還是挺好用的。
Tiling 平鋪這個功能沒用過，看網上也沒多少介紹，是以想知道的可以自己去研究一下，這裡就不說了。
Hires. fix 高清修複，這個複選框勾上後下面會出面好幾個選項。
首先說一下高解析度修複的原理，先産生一張小尺寸的圖檔，再利用小尺寸的圖檔當成構圖，接着使用標明的放大算法進行放大，這樣AI就會對畫面上的噪聲空間進行填充。該功能适用于一次性産出大量圖檔的時候，比如大量的場景，或者大量的動作等，如果生産出來的圖檔有想要修改的地方，再到修改界面重新修改就好了。
這個功能很友善，生成的圖檔穩定性很高，還可以更好的利用提詞去修改畫面。但是使用該功能會使出圖速度變慢，是以如果不是大批量的話，建議先出一張512的圖，滿意了再丢到擴充功能裡面去放大。隻是擴充功能裡的放大比不上高清修複功能，細節表現上會差一點，是以這個看個人需求使用。
Upscaler 放大算法裡面有很多選項，一般使用 Latent 相關的選項，使用此類選項對畫質細節的提升會比較明顯。
Hires steps 高清修複采樣次數，跟前面的 Sampling steps 采樣疊代步數一樣，就不重複了。
Denoising strength 重繪幅度，這個數字建議在0.6-0.7之間，太高或太低效果都不好。
Upscale by 放大倍率，就是要把圖檔放大到什麼尺寸，以原始出圖尺寸來計算，這個數值的大小取決于你的顯存容量，顯存足夠的話，怎麼玩都行，不夠的話就會經常崩顯存。
接下來是Height/width寬高比。
也叫解析度，解析度越高，需要的顯存也就越多，但不論設定成什麼數值，都要是8的倍數，網上說1280*1280 是極限，但我試過1440*1440也能正常出圖，試2048*2048的時候由于顯存不足沒成功，如果你的顯存足夠可以試試。
這裡要注意，尺寸越大就需要更多的元素來對圖檔進行填充，也就是說需要更多的提示詞，否則就會出現各種奇形怪狀的生物。
Batch count 連續出圖，可以一次計算多張圖檔，以節省嘗試的時間。
Batch size 并行出圖，AI會同時計算你要求的圖檔數裡，當然同時計算太多的數量，有可能會導緻顯示卡過載崩潰。建議使用連續出圖，雖然時間會長一點，但勝在穩定。
CFG Scale 提示詞相關性，就是生成的圖檔跟你的提示詞相關度有多高，數值低時像淡彩，數值高時像厚塗。
seed 随機種子，産生的每一張圖檔都會有一個 seed，将其放到這裡之後，接下來産出的圖檔都會以這張圖檔作為參考。
介紹完左側到右側，右側生成圖檔的下方有6個按鈕。
檔案夾的圖示是打開目前圖檔所在的檔案夾。
Save 是将目前圖檔下載下傳為PNG格式。
Zip 是将目前圖檔下載下傳為 zip 壓縮檔案。
剩下的 3 個按鈕就很好了解了，如果需要将目前圖檔作為底圖來進行圖生圖，就點 Send to img2img ，如果需要對目前圖檔進行局部修改，就點 Send to inpaint ，如果需要對目前圖檔進行放大處理就點 Send to extras 。
二、img2img圖生圖界面。
提示詞右側比文生圖多兩個按鈕，上面一個是 Interrogate CLIP 反推提示詞，下面一個是 Interrogate DeepBooru 深度反推提示詞，這兩個按鈕都可以通過圖檔得到提示詞資訊，一般情況下推薦使用深度反推，得到的提示詞會比較準确。
其他的參數與文生圖一緻，唯一不同的是 Denoising strength 這個參數，數值越低産生的圖檔就越像原來的圖檔，數值為 0 時産出的圖檔與原始圖檔一緻，數值越高，産出的圖檔就越放飛自我。
三、PNG Info 圖檔資訊
這個就很簡單了，放入 Stable diffusion 生成的圖檔，右邊會顯示這張圖檔的參數資訊，包含模型名稱，種子号碼等等各種資訊。
以上就是 Stable diffusion 常用界面的基本介紹，當然也還有很多功能沒有說到，但相信這些基礎的功能都明白了之後，别的功能也了解得差不多了。當然後期在介紹插件的時候，也會穿插着介紹一些需要用到的功能，是以這裡就先跳過。