Stability Matrix教學

Stability Matrix的使用教學。

Stability Matrix：https://github.com/LykosAI/StabilityMatrix

本地算圖有很多前端，我個人比較貪心，什麼都想試，但又很懶，不想一一修改模型資料夾，所以使用了Stability Matrix。

Stability Matrix可以整合常見的影音生成與訓練前端，模型與輸出圖片資料夾自動共用，也能直接從CivitAI、Hugging Face下載模型與模型的Metadata。

如果和我一樣圖方便，推薦使用Stability Matrix。
但是，Stability Matrix也有缺點，首先是它本身會占用一點效能資源，其次是偶爾前端安裝擴充會出現一些錯誤，但我不確定這是擴充的問題，還是使用整合平台的問題。
不過擴充的問題通常是缺少python套件，把終端的錯誤訊息貼給AI就能得到解決方法。

目前支援的前端：Stable Diffusion WebUI、Stable Diffusion WebUI Forge、ComfyUI、Fooocus、SwarmUI、Cogstudio、FramePack、InvokeAI、SD.Next、Kohya's GUI、One Trainer、FluxGym

安裝前注意事項：

  1. 你可能需要先安裝Python。（可以參考網路教學，例如巨匠教學 ）
  2. 你可能需要先安裝CUDA。（可以參考Adia的教學 ）
  3. 遇到任何問題，可以將錯誤訊息貼給AI，詢問解決方式。

本地算圖需要的VRAM：

建議8GB以上，最低6GB，但速度可能會較慢，不如去使用線上平台。

可以下載模型的平台：

  1. CivitAI
  2. Hugging Face
  3. TensorArt（部分）
  4. PixAI（部分）

簡單的教學

安裝本體

  1. 前往下載連結 下載最新版的 StabilityMatrix-win-x64.zip。
  2. 解壓縮後點擊StabilityMatrix.exe開啟程式，接著等程式跑完，開啟UI介面就好了。

※程式會在所在的資料夾內建立一個Data資料夾，所有的資料都會放在裡面，建議將應用程式放在單獨的資料夾。

安裝前端

  1. 切換至Packages頁面，點擊下方的Add Package。
  2. 進入你想安裝的前端頁面。
  3. 點擊Install。
  4. 在安裝前端的同時，可以先去下載一個模型，如果你的資料夾內完全沒有模型，首次開啟前端時會自動從Hugging Face下載基礎模型。
  5. 前端安裝完畢後，點擊Lauch啟動前端即可。

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安裝擴充

  1. 在Packages頁面中，找到你想安裝擴充的前端，點擊拼圖符號。
  2. 勾選你想安裝的擴充後，點擊Install。

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下載模型

  1. 切換至Model Browser頁面，尋找想要下載的模型。
  2. 下載方式（以Civit為例）：
    • 點擊右鍵按Open on Civit後，在模型頁面下載
    • 或是點擊左鍵進入模型頁面，點擊裡面的Download下載
  3. 如果是需要登入會員才能下載的模型，點擊左下角的Setting，進入Accounts項目，在Civit項目點擊Connect，並按照顯示的教學於Civit創建API來連結帳號。

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管理模型

  1. 切換至Checkpoint Manager頁面，可以在這裡管理所有類型的模型。
  2. 點擊上方的Find Connected Metadata可以自動從Civit下載Metadata，省去自己手動編輯的功夫，不過偶爾還是會有失效或圖片被隱藏的問題，就自己手動修正吧。從其他地方下載的模型也是一樣要手動編輯。

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管理圖片

  1. 切換至Output Browser，可以在這裡查看或刪除所有前端輸出的圖片。
  2. 可以搜尋提示詞的內容。
  3. 按右鍵可以將圖片傳送至Inference再製。

※所有輸出圖片不管有沒有在前端點選儲存，都會被存檔下來，記得定時刪除不要的檔案。
※在前端點選儲存的圖片會存到Saved資料夾，可以用右上角的View來開啟資料夾目錄。

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生成或再製圖片

  1. 切換至Inference頁面，可以在這裡直接使用ComfyUI生成或再製圖片，不過必須先啟動ComfyUI。
  2. 也可以把圖片拖曳進去查看prompt。
  3. 基本上就是把ComfyUI做成一個簡單易懂的UI，讓人更容易使用。如果你想用ComfyUI，又對設置工作流感到困難，可以考慮使用這個功能。

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介面語言

雖然有熱心網友提供繁體中文介面，但不建議使用。一來基本上是簡轉繁，二來有很多缺失，直接用英文介面還是比較快。

前端簡易教學

這裡簡單教學Forge和ComfyUI，Forge源於WebUI，基本功能差不多，但對新手來說，Forge比較簡單。

Stable Diffusion WebUI Forge

  1. 在SM點擊Lauch來開啟前端
  2. 前端網頁開啟後，切換至Extensions頁面
  3. 將擴充網址貼入URL for extension's git repository後，點擊Install，成功安裝會出現成功訊息。建議安裝以下擴充，其他更多擴充請自行研究：
  4. 安裝完擴充後，關閉前端網頁，在SM點擊Restart來重啟前端
  5. 前端網頁重啟後，請按照以下步驟，從文字生成圖片：
    • 在上方的Checkpoint選擇使用的模型
    • 切換至Txt2img頁面
    • 在Prompt欄位輸入你的圖片提示詞，本地模型大多無法使用中文算圖，建議使用Danbooru 上的標籤來組成提示詞，如果你想了解更多，可以參考NoobAI-XL用戶手冊中的提示詞指南 。如果想使用LoRA，只需要在下方的Lora頁面點擊想加入的LoRA即可
    • 在Negative prompt輸入你不希望圖片出現的元素提示詞
    • 在Generation頁面調整參數，最基礎的調整：
      • Sampling steps：算圖步數，可參考模型的建議步數，我通常設25
      • Width與Height：圖片的尺寸，可參考模型的建議尺寸，過小的尺寸可能會降低圖片品質，不同的尺寸生成的結果也會不同
      • Seed：種子，同樣的種子會算出同樣的構圖。在調整提示詞時可以固定種子來確認提示詞造成的影響，在確定提示詞後再改為隨機（-1）
      • ADetailer：勾選Enalbe Adetailer，可以修復圖片中的人臉，對品質有明顯的改善，而且幾乎沒有壞處，ADetailer的提示詞空白時會使用主提示詞
    • 基礎的內容調整完後，請點擊右方的Generate生成圖片

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ComfyUI

ComfyUI有非常非常多進階功能，但對於新手來說不太友善，在WebUI能輕鬆使用的ADetailer需要另外下載擴充並自建節點，較為複雜。
我個人更喜歡使用WebUI，所以只會用簡單的流程。

然後我想了想，嗯，要解釋和截圖的東西好多喔，所以我決定直接貼網路教學（幹

首先是最簡單易懂的PAPAYA電腦教室影片教學：
https://youtube.com/playlist?list=PL7enJ2-v6SPmuHhJEOf0hTplfmq8K_e6D&si=WgDwNEDMycUqMRq2

不想看影片的話，也可以看ComfyUI的官方文件範例：
https://docs.comfy.org/zh-CN/tutorials/basic/text-to-image

這裡有一個簡單的工作流，只有文字生圖加LoRA的功能：
https://drive.google.com/file/d/1QLPddt9SNknfGpAq0oxChHfi_7SCeVCI/view?usp=sharing

應該是某個範例，但我忘記是哪裡下載來的了，我只把最後存檔的圖片名稱做了更動。
如果不更動圖片存檔名稱，新生成的圖片會被存成同一個檔名並覆蓋舊圖片。此工作流生成的圖片會放入yyyy-mm-dd資料夾內，並以圖片生成時間命名。
此工作流沒有加入Upscale、HiresFix、FaceDetailer等功能，生成的圖片品質端看模型、LoRA、提示詞與基礎參數品質，想要使用更多精修功能請自行研究，或使用SM的Inference功能。

如何匯入工作流：直接將檔案拖曳至ComfyUI網頁即可。

Civit上也有許多工作流可以下載使用，在匯入工作流後如果有缺少的擴充，ComfyUI內建的ComfyUI Manager可以幫助你快速找到並安裝缺少的擴充。
TensorAI的系統也是使用ComfyUI，所以該平台上也有許多人製作的工作流可以下載使用，但可能會有TA專用的節點，這部分就要自己修改了。
最後是SM本身也有一個Workflows頁面，可以在這裡瀏覽並下載各種工作流。