16款 Stable Diffusion 插件推荐，让SD小白快速上手

Sponsor

随着 Stable Diffusion 的不断进化，越来越多的开发者加入到插件开发的行列中。大家都知道网上虽然教程多，但非常碎片，一个个学习和查阅真的非常耗时，感觉每天都在烧脑。如果你是SD小白或者是小懒猫，又想快速上手使用 Stable Diffusion 插件，那么这篇文章就非常适合你了！因为这是以设计师日常应用的角度出发，从推荐指数、易上手程度、使用频率三个维度来测评。下面会附赠下载地址！

希望这篇文章能够帮助大家更好地了解 Stable Diffusion 插件。

1.prompt-all-in-one提示词翻译补全(自动翻译)

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么：prompt-all-in-one提示词翻译补全可以帮助英文不好的用户，快速弥补英文短板。其中包含，中文输入自动转英文、自动保存使用描述词、描述词历史记录、快速修改权重、收藏常用描述词、翻译接口可以多种选择、一键粘贴删除描述词等。

扩展地址：https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one

2.SixGod提示词插件

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么：SixGod提示词插件可以帮助用户快速生成逼真、有创意的图像。其中包含，清空正向提示词”和“清空负向提示词、提示词起手式包含人物、服饰、人物发型等各个维度的提示词、一键清除正面提示词与负面提示词、随机灵感关键词、提示词分类组合随机、动态随机语法等。

扩展地址：https://github.com/thisjam/sd-webui-oldsix-prompt

3.After Detailer人脸及手部修复插件

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么：After Detailer 是一款强大的图像编辑工具，可用于修复和编辑图像。自动修复图像中的瑕疵 ，无论是2D还是真实的人脸及手部都可以通过识别面部/人物/手部并自动对其进行mask和重绘的工具，可以通过调整参数去改变识别的对象和识别区域的大小及位置等。

扩展地址：https://github.com/Bing-su/adetailer

4.Tagger提示词反推

推荐指数：⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️

能做什么：Tagger 提示词反推可以从任意图片中提取。帮助理解图像的内容、创建创意图像、分析图像数据。

扩展地址：https://github.com/pythongosssComfyUI-WD14-Tagger?tab=readme-ov-file

5.Inpaint Anything蒙版换装换脸

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️

能做什么：Inpaint Anything 是一款强大的图像编辑工具，可用于删除和替换图像中的任何内容。它使用人工智能来自动识别和修复图像中的缺陷，无需使用遮罩。删除图像中的不需要的对象或瑕疵、修复图像中的损坏或损坏、替换图像中的对象或背景、创建创意图像效果。

扩展地址：https://github.com/Uminosachi/sd-webui-inpaint-anything

6.Segment Anything识别分割图片中的物体

推荐指数：⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️

使用频率：⭐️

能做什么：Segment Anything 是一款强大的图像分割工具，可用于自动识别和分割图像中的不同对象。类似于controlnet中的SEG语义分割，但Segment Anything是功能更强大、准确性更高、易用性也更高的图像分割工具。但学习成本更高。

扩展地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git

7.ultimate SD upscale图片放大

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么：Ultimate SD Upscale 是一款强大的图像超分辨率工具，可用于将低分辨率图像提升到高分辨率、减少噪声和模糊。Ultimate SD Upscale 使用的超分辨率模型是基于深度学习的，因此具有较高的准确性。

扩展地址：https://github.com/Coyote-A/ultimate-upscale-for-automatic1111.git

8.Tiled Diffusion

推荐指数：⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️⭐️

能做什么：Tiled Diffusion同样是图像超分辨率、修复图像瑕疵的工具。Tiled Diffusion适合小显存，速度更快，细节添加更可控，也不容易崩坏。

扩展地址：https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111

9.4x-UltraSharp高清修复放大算法

推荐指数：⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️

能做什么：4x-UltraSharp 也是一款图像超分辨率工具，可用于将低分辨率图像提升到高分辨率。纯放大，无细节添加，最大可达 4 倍。

扩展地址：https://pan.baidu.com/s/1WcrZGjLZVOmCNjvy850IPw?pwd=7899 提取码：7899

Q:上面三款同样都是放大工具，三者的区别，哪款更好？

A:本人用Ultimate SD Upscale最多，因为它相对更有发挥空间。而Tiled Diffusion是可以让图片看起来更逼真。4x-UltraSharp简单方便。可以结合自身需求来选择使用。

10.Additional Networks

推荐指数：⭐️⭐️

易上手程度：⭐️

使用频率：⭐️

能做什么：Additional Networks 是一个由 Google AI 开发的插件，可用于模型中添加额外的LoRA，也可帮我们控制多个LoRA模型生成混合风格的图像，从而提升图片的独创性。

扩展地址：https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks.git

11.Image-recognition图片信息识别

推荐指数：⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么：sd-webui-图片信息识别是一个由 Google AI 开发的开源插件，可基于图片识别模型、图片中的物体、场景、人物等信息，并将其输出为文本。

扩展地址：https://github.com/google/sd-webui-image-recognition

12.Openpose Editor姿态编辑

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么：识别图片中的人物姿态，可以根据需求随意调整人物的姿势，例如武术、手托腮、人物复杂姿态。

13.DWpose手部修复

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么：普通OpenPose模型的强化版，对手部动态识别有更好的理解能力，对复杂的穿插关系的姿态识别表现出众。

扩展地址：https://github.com/IDEA-Research/DWPose

14.IP-Adaper

推荐指数：⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️⭐️

能做什么：IP-Adapter 是腾讯的另一个实验室 Tencent AI Lab 研发的控图模型。名称中的 IP 指的是 Image Prompt 图像提示，它和 T2I-Adapter 一样是一款小型模型，用于风格迁移、可理解为垫图。

扩展地址：https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter , https://ip-adapter.github.io/

15.Recolor重新上色

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率：⭐️

能做什么：Recolor 是给图片填充颜色，非常适合修复一些黑白老旧照片和去过色的图片。

16.T2I-Adapter 文生图适配器

推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度：⭐️

使用频率：⭐️⭐️

能做什么：T2I-Adapter 由腾讯 ARC 实验室和北大视觉信息智能学习实验室联合研发的一款小型模型，它的作用是为各类文生图模型提供额外的控制引导，同时又不会影响原有模型的拓展和生成能力。T2I-Adapter 的特点是体积小，参数级只有 77M，但对图像的控制效果不错。

扩展地址：https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main/models

总体而言，Stable Diffusion功能非常强大、也逐渐变得易于使用了。如果你还没有尝试过SD，我强烈建议你试试看。它一定会给你带来惊喜！

来源：58UXD（ID：i58UXD）

需要学习Midjourney的可以看这里
↓ ↓

赞助商链接

喜欢这篇文章吗？欢迎分享到你的微博、QQ群，并关注我们的微博，谢谢支持。
版权：除非注明，本站文章均为原创文章，转载请联系我们授权，否则禁止转载。