本周四 Stable Diffusion WebUI 发布了 1.6.0 版本，趁着周末时间比较充裕，我把自己的 AutoDL 镜像也升级到了最新版本，并实际体验了下相关功能，有许多惊喜，特别分享给大家！
使用方法
官方仓库地址：
- 全新安装：按照官方仓库中的说明安装，因为需要下载的东西比较多，可能时间比较长。
- 升级安装：在 webui 目录下使用 git pull 拉取最新版的代码，重新启动即可。
- 使用镜像：云平台上一般有很多打包好的镜像，AutoDL上可以使用我发布的：www.codewithgpu.com/i/AUTOMATIC… 。
我之前写了两篇关于本地和云环境安装 Stable Diffusion WebUI 的文章，有兴趣的可以看看：
惊喜分享
下面分享几个我个人感觉比较出彩的地方。
支持Refiner
了解过 SDXL 的同学可能已经知道，SDXL 采用了一种两步走的生图方式，先用1个基础模型生成一张看起来差不多的图片，然后再使用一个精修模型把它打磨的更漂亮。示意图如下：
在 WebUI 的 1.5.x 版本中，虽然已经支持了 SDXL 模型，但是这个生图的模式是被割裂的，我们首先需要在文生图中使用基础模型生成一张图片，然后再把这张图片发送到图生图生使用精修模型进行优化。过程比较繁琐低效。
现在 1.6.0 终于把这两步集成到一次生图的过程中了。
在 Stable Diffusion的生图参数中，新增了一个 Refiner 的模块，就在之前的“高清修复”旁边。默认情况下，“Refiner”和“高清修复”都被折叠了起来，也就是不使用它们。
展开 Refiner，我们可以看到两个选项：
- 前边是要使用的精修大模型，此处可以选择任何一个SD大模型，不仅仅是SDXL模型，SD1.5模型同样可以干这件事。
- 后边是精修开始的步数百分比，上边采样步数填写的是20，精修模型就从 20*0.8=16 之后，也就是第17步，开始参与绘制图片。
更快更好的采样器
一下子新增了一堆采样器，相比之前的前辈，它们的采样速度更快，采样质量更高。
Restart, DPM++ 2M SDE Exponential, DPM++ 2M SDE Heun, DPM++ 2M SDE Heun Karras, DPM++ 2M SDE Heun Exponential, DPM++ 3M SDE, DPM++ 3M SDE Karras, DPM++ 3M SDE Exponential
内存占用优化
相比之前的 WebUI 1.5 版本，SDXL 模型使用的内存大幅下降，现在 A5000 已经能够稳定的跑图了，不信的可以去试试，哈哈。
内存的优化不仅针对 SDXL 模型，比如“图生图”的批量处理等处，有兴趣的可以去 github 上看看发布说明。
小模型加载位置切换
这个我感觉方便了很多，之前要使用 Lora 模型时，先得通过一个按钮打开小模型的面板，然后再切换到 Lora 的页签，然后再选择要使用的 Lora。这个小模型的选择面板还挺占用空间的，不需要了还得再点击小按钮把小模型的面板隐藏起来。
现在只需要在主页面上点击 Lora 页签，就可以直接切换了。选择完了，再点击 Generation 页签就可以切换回去。这个确实很方便。
图片快捷操作
原来丑陋的大按钮，换成了精巧的小图标。这个好不好，可能就见仁见智了，有的同学可能会觉得不直观，对于新同学也可能搞不清楚每个按钮都是做什么的，需要熟悉一下才行。
区域可拖动
在“文生图”和“图生图”界面中，增加了一个可以水平拖动的分割线。如果你感觉有一边太拥挤了，就可以把分割线拖到另一边。
资源下载
本文使用的模型、插件，生成的图片，都已经上传到了我整理的SD绘画资源中，后续也会持续更新，如有需要，请/关/注/公/众/号：萤火遛AI（yinghuo6ai），发消息：SD，即可获取下载地址。
如果你还没有使用过Stable Diffusion WebUI，可以先看这几篇文章，了解下如何使用：
手把手教你在本机安装Stable Diffusion秋叶整合包
手把手教你在云环境炼丹（部署Stable Diffusion WebUI）
SDXL 1.0出图效果直逼Midjourney！手把手教你快速体验！
好了，以上就是本文的主要内容。如有问题欢迎留言沟通交流。
