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12 min read

如何使用 SDXL：新手入门教程

学习如何使用 SDXL 进行AI图像生成。完整的新手教程，涵盖安装、提示词撰写和最佳实践。

学会使用 SDXL，您将拥有目前最具可定制性的AI图像生成器。Stable Diffusion XL 将出色的基础质量与无可匹敌的微调模型、LoRA 和工具生态系统相结合。本新手教程涵盖从首次生成到进阶技巧的所有内容。

什么是 SDXL？

Stable Diffusion XL 是 Stability AI 的旗舰开源图像生成模型。2023年发布，特性包括：

  • 原生 1024x1024 分辨率
  • 改进的提示词理解能力
  • 更好的构图处理
  • 两阶段生成流程（基础 + 精炼）
  • 庞大的社区生态

快速入门选择

方法难度费用最适合
Fooocus最简单免费初学者
网页服务简单免费-付费快速使用
Automatic1111中等免费精细控制
ComfyUI进阶免费最大灵活性

平台对比

功能单独使用 SDXLMultic
AI图像是是
AI视频有限是
漫画/条漫否是
视觉小说否是
分支故事否是
实时协作否是
发布功能否是

方法一：Fooocus（推荐新手使用）

Fooocus 提供类似 Midjourney 的 SDXL 使用体验。

安装步骤

  1. 下载 Fooocus：

    • Windows：从 GitHub releases 下载
    • Mac/Linux：克隆仓库

  2. 运行：

    • Windows：双击 run.bat
    • Mac/Linux：运行启动脚本

  3. 首次启动：

    • Fooocus 自动下载 SDXL
    • 等待模型下载（数GB大小）
    • 浏览器自动打开界面

使用 Fooocus

  1. 在文本框中输入提示词
  2. 点击生成
  3. 等待结果（30秒到2分钟）
  4. 下载或继续迭代

就是这么简单。 Fooocus 会自动处理各种设置。

Fooocus 使用技巧

  • 使用 “Quality” 预设以获得最佳效果
  • 尝试 “Speed” 预设以加快迭代
  • 准备好后打开高级选项卡获取更多控制
  • 风格选项卡可添加艺术方向

方法二：网页服务

Clipdrop

  1. 访问 clipdrop.co/stable-diffusion
  2. 输入提示词
  3. 生成（有免费版可用）

Playground AI

  1. 访问 playground.ai
  2. 选择 SDXL 模型
  3. 生成（每日500次免费）

Leonardo AI

  1. 访问 leonardo.ai
  2. 创建账户
  3. 选择基于 SDXL 的模型
  4. 生成（每日150免费代币）

Tensor.Art

  1. 访问 tensor.art
  2. 选择 SDXL 模型或检查点
  3. 生成（每日100积分）

方法三：Automatic1111 WebUI

最流行的 SDXL 界面，功能全面。

系统要求

  • GPU：8GB 以上显存（推荐 NVIDIA）
  • 内存：16GB 以上
  • 存储：30GB 以上用于模型
  • Python 3.10

安装步骤

Windows（最简单）：

  1. 从 GitHub releases 下载 webui.zip
  2. 解压到目标位置
  3. 运行 webui-user.bat
  4. 等待自动配置

手动安装：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
cd stable-diffusion-webui
./webui.sh  # Linux/Mac
webui-user.bat  # Windows

首次运行配置

  1. 首次启动需要时间（下载依赖项）
  2. 浏览器打开 localhost:7860
  3. 界面加载默认模型
  4. 如未包含，需单独下载 SDXL 模型

下载 SDXL

  1. 从 Hugging Face 或 Civitai 获取 sd_xl_base_1.0.safetensors
  2. 放到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 目录
  3. 刷新或重启
  4. 从模型下拉菜单选择

基本生成

  1. 从下拉菜单选择 SDXL 模型
  2. 在第一个文本框输入正向提示词
  3. 输入负向提示词（可选）
  4. 设置尺寸为 1024x1024
  5. 保持采样步数在 20-30
  6. 点击生成

SDXL 提示词指南

基本结构

[主体], [描述], [风格], [质量标签]

示例：

a majestic lion, golden mane flowing in wind, standing on rocky outcrop at sunset, digital painting, highly detailed, dramatic lighting

正向提示词技巧

描述要具体：“woman with red hair” 不如 “a young woman in her 20s with vibrant red curly hair, pale skin, green eyes”

包含风格：始终指定画风——“oil painting”、“anime style”、“photorealistic”、“watercolor”

添加质量标签：“highly detailed”、“professional”、“masterpiece”、“sharp focus”

描述光线：“dramatic lighting”、“soft natural light”、“golden hour”、“studio lighting”

负向提示词

SDXL 受益于负向提示词。常用的负向提示：

ugly, blurry, low quality, worst quality, deformed, disfigured, extra limbs, bad anatomy, watermark, signature, text, cropped

提示词权重

强调或弱化特定词汇：

  • (important:1.3) - 增加权重
  • (less important:0.7) - 降低权重
  • ((very important)) - 双括号 = 每层 1.1 倍权重

使用 SDXL 检查点模型

SDXL 生态系统包含数千个专业化模型。

热门检查点

写实类：

  • RealVisXL - 最佳人像写实
  • Juggernaut XL - 全能写实

艺术类：

  • DreamShaper XL - 奇幻与创意
  • SDXL Unstable Diffusers - 艺术风格

动漫类：

  • Animagine XL - 高质量动漫
  • Pony Diffusion - 多功能动漫/兽人

安装检查点

  1. 从 Civitai 或 Hugging Face 下载 .safetensors 文件
  2. 放到 models/Stable-diffusion 文件夹
  3. 在界面中刷新模型列表
  4. 选择新的检查点

使用 LoRA

LoRA 可添加特定的风格、角色或概念。

寻找 LoRA

  • Civitai.com - 最大的收藏库
  • Hugging Face - 官方和社区上传

安装 LoRA

  1. 下载 .safetensors LoRA 文件
  2. 放到 models/Lora 文件夹
  3. 刷新界面

使用 LoRA

在提示词中添加：

<lora:lora_name:strength>

示例：

a fantasy castle, <lora:fantasy_architecture:0.8>, detailed, epic

强度通常在 0.5-1.0 之间。

ControlNet 基础

ControlNet 提供精确的构图控制。

常见 ControlNet 类型

  • Canny Edge：跟随线稿或边缘
  • Depth：匹配深度图进行构图
  • OpenPose：控制人体姿势
  • Tile：放大或添加细节

使用 ControlNet

  1. 安装 ControlNet 扩展
  2. 下载 ControlNet 模型
  3. 上传控制图像
  4. 选择控制类型
  5. 使用控制条件生成

为什么创作者更适合用 Multic

SDXL 生成的是单独的图像。故事创作者需要完整的工作流。

集成叙事：Multic 将AI图像生成与漫画、视觉小说和互动叙事相结合。

角色一致性：在整个故事中保持角色一致，无需手动管理 LoRA。

AI视频：Multic 包含视频生成——单独的 SDXL 不提供此功能。

协作功能：与其他创作者实时合作。

发布功能：直接分享完成的故事，而不仅仅是导出图片。

创作需求单独使用 SDXLMultic
生成图像是是
生成视频有限是
角色一致性手动LoRA自动
制作漫画手动集成
视觉小说手动集成
互动故事否是
协作否是
发布否是

常见 SDXL 问题

显存不足

  • 将分辨率降至 768x768
  • 启用 lowvram 或 medvram 模式
  • 将批次大小减至 1

生成速度慢

  • 草稿使用更小的分辨率
  • 减少步数（20步通常足够）
  • 尝试 SDXL Turbo 加速

人体比例异常

  • 在负向提示词中添加变形相关词汇
  • 使用更好的检查点模型
  • 尝试使用 ControlNet 控制姿势

结果模糊

  • 增加步数（25-30）
  • 在提示词中加入 “sharp focus”
  • 尝试不同的采样器

推荐设置

标准质量

  • 分辨率：1024x1024
  • 步数：25
  • 采样器：DPM++ 2M Karras
  • CFG Scale：7

快速草稿

  • 分辨率：768x768
  • 步数：15
  • 采样器：Euler A
  • CFG Scale：7

最高质量

  • 分辨率：1024x1024
  • 步数：40
  • 采样器：DPM++ 2M SDE Karras
  • CFG Scale：7
  • 使用精炼模型

最终评价

SDXL 提供无与伦比的可定制性和零持续成本。检查点、LoRA 和工具的生态系统能实现任何您能想象的艺术风格。

对于单张图像生成，精通 SDXL 提供的能力可以媲美甚至超越付费服务。对于构建完整叙事的创作者，请考虑手动将分散的图像组装成故事是否符合您的目标——还是像 Multic 这样的集成平台能提供更高效的创作工作流。

准备好用AI图像进行故事创作？在 Multic 上开始创作，使用集成创作工具。

相关阅读：SDXL 与 Midjourney 对比 和 SDXL Turbo 与 SDXL 对比