10行代码搞定Stable Diffusion图像生成：AIGC小白实战笔记

关键词：Stable Diffusion、Diffusers、AIGC、10行代码、GPU、CPU

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00 先上结果

把下面 10 行代码粘进 Colab / Jupyter / VS Code，回车即出图（示例耗时 8.3 秒，RTX 3060 12 GB）：

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    torch_dtype=torch.float16,
    variant="fp16"
).to("cuda")

prompt = "a cat wearing steampunk goggles, cyberpunk city, 8k, ultra-realistic"
image = pipe(prompt, num_inference_steps=20, guidance_scale=7.5).images[0]
image.save("cat.png")

输出：

https://i.imgur.com/SteampunkCat.png (示例图，仅示意)

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01 环境 3 步搞定

场景	命令
Colab	直接选 GPU 运行时，无需额外安装
本地	pip install diffusers==0.30.0 transformers accelerate safetensors
CPU	把 .to("cuda") 换成 .to("cpu")，速度约慢 20×，但能跑

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02 10 行代码逐行拆解

 

行	作用	小白翻译
1-2	导入库	工具箱
4-7	下载并加载模型	把「画家大脑」搬到本地
9	写提示词	告诉画家画啥
10	生成	真正开始画画
11	保存	把画存成 PNG

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03 3 个超参数 30 秒上手

参数	取值示例	解释
num_inference_steps	20–50	步数越多细节越好，时间线性增加
guidance_scale	7.5–12	越大越「听话」，但过高会失真
negative_prompt	"blurry, lowres"	负面提示词，告诉画家 不要 画什么

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04 CPU 党福利：一行代码提速 4×

pipe.enable_model_cpu_offload()   # 显存不足也能跑大图

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05 Mac / AMD 也能跑

pipe = pipe.to("mps")  # Apple Silicon 专用

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06 4 个常见报错 & 秒解方案

报错信息	原因	解决
CUDA out of memory	显存不够	加 pipe.enable_attention_slicing()
ImportError: libGL.so.1	Linux 缺库	apt-get install libgl1-mesa-glx
PIL.UnidentifiedImageError	下载中断	手动删缓存 ~/.cache/huggingface
RuntimeError: Expected mps	macOS 版本低	升级 macOS ≥ 12.3

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07 30 秒变体：不同风格一句话切换

prompt = "portrait of an astronaut, art by greg rutkowski, soft lighting, trending on artstation"

→ 直接出油画质感

prompt = "pixel art cat, 16-bit, game sprite, black background"

→ 直接出像素风

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08 进阶：30 行以内做「图生图」

from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline
from PIL import Image

pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

init_img = Image.open("sketch.png").convert("RGB").resize((512, 512))
image = pipe(prompt="a detailed color version", image=init_img, strength=0.75).images[0]
image.save("colorized.png")

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09 一键打包 Gradio 网页 Demo

import gradio as gr

def gen(prompt):
    return pipe(prompt).images[0]

gr.Interface(fn=gen, inputs="text", outputs="image").launch()

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