Гайд по локальной Stable Diffusion

Установка
1. Ставим Python 3.10.6 (именно эту версию) и отмечаем галочкой пункт «Add to PATH».
2. Ставим Git.
3. Либо заходим в командную строку и переходим в папку, куда хотим установить программу, либо переходим в папку в Проводнике, открываем контекстное меню (правой кнопкой мыши по пустому полю внутри папки) и жмем там Git Bash Here или Open in Terminal. Теперь вводим git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui и Git автоматически создаст папку с названием программы и загрузит туда все необходимые файлы.
ИЛИ
3. Если вам очень сложно ввести одну команду в командной строке, то можете скачать архив sd.webui.zip отсюда и распаковать в желаемую папку, после чего запускаем файл update.bat и ждем обновления.

Настройка и запуск
1. Заходим в папку с самой программой(stable-diffusion-webui или webui), находим файл webui-user.bat и открываем его для редактирования. Самый простой способ: правая кнопка мыши по файлу, пункт «Изменить». Ну или откройте вашим любимым текстовым редактором.
2. Находим строчку set COMMANDLINE_ARGS= и добавляем к ней аргументы:
Для средней GeForce с памятью менее 4 гигов: --medvram
Для слабой GeForce: --lowvram
Для запуска только на процессоре: --use-cpu all --no-half --skip-torch-cuda-test
Так же, в случае медленной работы или ошибок при запуске, можете попробовать добавить: --no-half, --no-half-vae, --precision full, --opt-sdp-attention, --xformers
Для установки расширений прямо в программе: --enable-insecure-extension-access
Можно вообще ничего не добавлять и попробовать запустить так.
Лично у меня строка выглядит так:

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --enable-insecure-extension-access

Сохраняем файл.
3. Запускаем файл webui-user.bat и ждем появления строк To create a public link… и Startup time:…
В первый раз ждать придется дольше, так как будет качаться дефолтная модель.
4. Открываем в браузере http://localhost:7860/

Наслаждаемся. =)

Терминология
Checkpoint — это целая большая модель, на основе которой и генерируются картинки.
LoRA — это маленькая модель, обученная на каком-то конкретном признаке, которая применяется вместе с большой, внося изменения в результат.
Trigger words — ключевые слова, которые подтягивают признаки из лоры.
Prompt — это запрос в виде ключевых слов, перечисленных через запятую, что мы хотим видеть.
Negative prompt — это тоже запрос в виде ключевых слов, чего мы НЕ хотим видеть.
Sampling steps — количество шагов рисования, чем больше — тем детальнее.
CFG Scale — фантазия нейросети, насколько ей можно отойти от изначального промпта, чем больше — тем бредовее.
Batch size — количество картинок за генерацию.
Batch count — количество генераций подряд.
Seed — последовательность цифр, используемая для генерации изображения. Фиксированный сид даст повторяющиеся результаты.
Inpaint — рисование поверх другой картинки, дополняя/заменяя некоторые области.
Ну и хватит для начала.

Интерфейс
Итак, после открытия страницы мы видим:
Stable Diffusion checkpoint — тут выбираем модель. Стандартную модельку, зафайнтьюненные, XL-версии, что есть.
txt2img — вкладка, непосредственно, рисования.
Prompt — вводим слова и выражения на английском через запятую, для усиления веса ключевого слова его можно взять в круглые скобки (что увеличит его вес на 10%, например (усы)) или же поставить после слова двоеточие и вписать множитель через точку (например: усы:1.3).
Negative prompt — вводим то, чего видеть не хотим, существуют универсальные негативные промпты.
Generation — настройки генерации.
Sampling method — рекомендуют DPM++ 2M Karras, Euler a.
Sampling steps — шагов ставим от 20 до 35 для обычных картинок, от 50 и до 75 для детальных и сколько угодно вообще.
CFG Scale — ставим от 3 до 5 для реализма или точного соответствия желаемому запросу и от 7 до 10 для художественных вещей.
Lora — вкладка с лорами. Тыкаем нужную, ее вес можно так же подредактировать.
img2img — вкладка редактирования изображения.
PNG Info — вкладка, позволяющая увидеть инфу, вшитую в png-файл, например промпт, с которым изображение было создано.