【AI教程】Stable Diffusion安装教程

最新推荐文章于 2025-04-10 14:04:40 发布

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文章标签：人工智能 AIGC SD AI绘画 AI作画 SD教程教程

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Sable Diffusion（SD）是什么

Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型，它属于潜在扩散模型的范畴，由创业公司 Stability AI 携手众多学术研究者以及非营利组织共同研发。

目前，SD 的源代码与模型均已开源。在 Github 平台上，有一个由 AUTOMATIC1111 维护的完整项目，全球各地的开发者都在参与该项目的维护工作。鉴于完整版 SD 在网络方面存在一些特定要求，国内有不少开发者对其进行了不同版本的封装，以满足国内用户的使用需求。开源社区在推动 SD 的广泛应用方面发挥了极为重要的作用。

运行AI绘画所需的配置需求。操作系统要求windows10以后的系统CPU不做强制性要求，内存推荐8G以上，显卡必须是airmediadia的独立显卡，显存最低4G推荐20G以后。A卡核显只能用GPU跑，并且推荐把整合包放在固态硬盘中，提升模型加载速度。

AI 训练和产出的过程基于软硬件结合的深度学习原理，因此在实际操作中，经常会用到英伟达公司的显卡，以及诸如 CUDA、CUDNN 等相关工具，还有 python 相关的深度学习组件，如 xformer、pytorch 等。对于想要深入学习 AI 的人来说，这些内容往往涉及大量额外的编程知识，学习难度较大。不过，本文以及秋叶包不会涉及这些复杂内容，相比原版而言，会更加容易理解和部署。

SD基本概念

大模型：用素材+SD低模（如SD1.5/SD1.4/SD2.1），深度学习之后炼制出的大模型，可以直接用来生图。大模型决定了最终出图的大方向，可以说是一切的底料。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。

VAE：类似滤镜，是对大模型的补充，稳定画面的色彩范围。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。

LoRA：模型插件，是在基于某个大模型的基础上，深度学习之后炼制出的小模型。需要搭配大模型使用，可以在中小范围内影响出图的风格，或是增加大模型所没有的东西。炼制的时候如果基于SD底模，在不同大模型之间更换使用时的通用性会较好。但如果基于特定的大模型，可能会在和该大模型配合时得到针对性的极佳效果。

ControlNet：神级插件，让SD有了眼睛，能够基于现有图片得到诸如线条或景深的信息，再反推用于处理图片。

Stable Diffusion Web-UI（SD-WEBUI）：开源大神AUTOMATIC1111基于Stability AI算法制作的开源软件，能够展开浏览器，用图形界面操控SD。

秋叶整合包：中国大神秋叶开发的整合包。由于WEBUI本身基于GitHub的特性，绝大多数时候的部署都需要极高的网络需求，以及Python环境的需求。使用秋叶整合包，内置了和电脑本身系统隔离的Python环境，以及内置了Git，不需要了解这两个软件就可以运行。可以几乎忽视这样的门槛，让更多人能够享受AI出图。

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