在人工智能的浪潮中，Stable Diffusion作为一款开源的AI绘画软件，正逐渐成为艺术家、设计师乃至普通爱好者的新宠。它不仅能够生成令人惊叹的数字艺术作品，还能够模仿特定艺术家的风格，让创意的表达更加多元和自由。本文将为您提供Stable Diffusion的全面介绍以及详细的安装和使用教程。
温馨提示：文章有点长，想安装Stable Diffusion的需要耐心看完！只需要SD整合安装包的，建议直接拉到文章最后有获取方式🤭~
一、Stable Diffusion简介
目前市面上比较权威，并能用于工作中的AI绘画软件其实就两款。一个叫Midjourney（简称MJ），另一个叫Stable-Diffusion（简称SD）。MJ需要付费使用，而SD开源免费，但是上手难度和学习成本略大，并且非常吃电脑配置（显卡、内存）。
Midjourney相比，Stable Diffusion 最大的优势是开源，这意味着Stable Diffusion的潜力巨大、发展飞快。由于开源免费属性，SD 已经收获了大量活跃用户，开发者社群已经为此提供了大量免费高质量的外接预训练模型（fine-tune）和插件，并且在持续维护更新。在第三方插件和模型的加持下，SD拥有比Midjourney更加丰富的个性化功能，在经过使用者调教后可以生成更贴近需求的图片，甚至在 AI 视频特效、AI音乐生成等领域，Stable Diffusion 也占据了一席之地。
Stable Diffusion基于生成对抗网络（GAN）技术，通过深度学习模型学习并模仿各种艺术风格，从而创造出全新的图像。它提供了直观的用户界面，允许用户轻松调整绘画参数并实时预览结果。Stable Diffusion的强大之处在于其灵活性和扩展性，用户可以根据需要选择不同的模型、调整参数，甚至训练自己的模型。目前已经开发到最新的Stable Diffusion 3（简称 SD3）。
二、安装前的准备
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在开始安装之前，请确保您的电脑配置满足以下要求：
操作系统：Windows 10 或 Windows 11。
显卡：NVIDIA显卡，至少4GB显存，推荐12GB或以上。N卡（英伟达Nvida独立显卡）首选，效率远超集显/AMD/Intel显卡和CPU渲染。
硬盘：优选SSD固态硬盘，至少500GB以上的空间，用于存放模型和生成的图像。
内存：16G及格，有MWB融模型的需求16*2起步，DDR5更佳。
网络连接：稳定的网络连接，用于下载模型和软件更新。
三、安装教程
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3.1 安装依赖程序
Stable Diffusion 的安装和运行依赖于一系列软件和库。以下是安装 Stable Diffusion 时通常需要安装的依赖程序：
3.1.1 显卡驱动程序
3.1.1.1 NVIDIA GeForce 显卡驱动程序安装：
对于 NVIDIA 显卡用户，建议使用 GeForce Experience 或者直接从 NVIDIA 官网下载并安装最新的驱动程序。这通常会包括 CUDA（Compute Unified Device Architecture）的安装，CUDA 是 NVIDIA 提供的一个并行计算平台和 API 模型，允许开发者使用 GPU 进行计算。
建议使用GeForce Experience工具下载与安装：访问NVIDIA官方网站（https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/），下载并安装GeForce Experience软件。
3.1.1.2 AMD Radeon 显卡驱动程序安装：
对于 AMD 显卡用户，需要使用 AMD 提供的驱动程序自动侦测工具来安装显卡驱动。
访问AMD官方网站（https://www.amd.com/zh-hans/support），点击顶部菜单中的“驱动与支持”链接。
允许网站自动检测你的AMD显卡型号，或者手动选择显卡型号和操作系统版本。
下载AMD提供的专用驱动安装工具，它通常可以智能识别硬件并安装合适的驱动程序。
3.1.1.3 Intel Arc 显卡驱动程序安装：
进入Intel官方支持网站（https://www.intel.cn/），找到针对Intel Arc系列独立显卡的WHQL认证驱动程序页面。
根据显卡的具体型号以及电脑的操作系统版本，下载经过微软Windows Hardware Quality Labs测试认证的稳定驱动程序。
3.1.2 安装Git（Windows系统）
3.1.2.1 下载Git
打开浏览器，访问Git官方网站：https://git-scm.com/downloads
根据你的Windows版本选择合适的安装包（通常选择“64-bit Git for Windows Setup”）。
3.1.2.2 安装
双击下载好的安装文件（如 Git-*.exe），启动安装向导。
在安装过程中，可以选择自定义安装路径，推荐预留足够的磁盘空间。
在“Choosing the default editor used by Git”部分，可以选择你常用的文本编辑器作为默认编辑器。
注意选项“Adjusting your PATH environment”，通常选择“Use Git from the Windows Command Prompt”或“Use Git and optional Unix tools from the Windows Command Prompt”，以便在命令行中直接使用Git命令。
检查是否勾选了创建桌面快捷方式或者添加到PATH环境变量等选项，根据个人需求配置。
点击“Next”并接受许可协议。
安装程序会引导你完成剩余的步骤，包括选择组件和其他可选功能，如是否安装Git Bash、Git GUI工具等。
最后确认设置无误后点击“Install”开始安装。
安装完成后，重启任何已打开的命令提示符窗口以确保Git命令生效，或者按照提示重新启动计算机。
3.1.3 安装Python
接下来继续安装Python,SD WebUI建议Python版本为**3.12.2。请至Python官网(https://www.python.org/)下载Python 3.12.2**的安装档。
安装前先勾选Add Python 3.10 to PATH，将Python加到环境变量。再按Install Now。
如上图所示，在lnstall Python3.12.2(64-bit)对话框中，要注意:为了防止C:盘文件因系统故障或者无意丢失，选择点击Customize installation(定制安装)，以便接下来选硬盘其它分区来安装Python。
对于图形用户界面(GUI)显示的安装选项，做以下选择:
1)保留默认勾选项“Use admin privileges when instaling py.exe”(安装py.exe时使用管理员权限运行)。
2)增加复选选项Add pvthon.exe to PATH，即增加Pvthon安装路径到PATH环境变量中。这有利于安装完毕直接启动Python命令行，进行交互式编程:
3)按照前述要求，点击Customize Installation(定制安装)继续下一步。
在Optional Features(可选特征)对话框，保留默认勾选的五个选项，点击Next进入下一步。
在上图Advanced options(高级选项)对话框中，做以下选择
保留选项Associate files with Python(关联Python文件);
保留选项Create shortcuts for installed applications(创建所安装应用程序的快捷方式)
保留选项Add Pvthon to environment variables(添加Python安装路径到环境变量);增加复选选项lnstall Python for allusers(为所有用户安装Python)，这有助于使用同一台计算机的其它用户使用Python，而不需重新安装(当然，需确认不同用户身份，确保安全为前提):
保留选项Precompile standard library(预编译标准库)，这有助于安装完毕，就可以使用全部标准库(外挂库则需额外安装);
同时，修改"Customize Install Location”(定制安装路径)，将默认路径改到D:Python312文件夹
接下来，点击Install 开始安装。
进入Setup Progress (安装过程),如下图:
安装过程中，安装向导会拷贝必要的可执行文件(Executables)，开发库(Development Libraries)以及预编译Python标准库等。随着进度条状态更新，很快安装完成。
安装完毕后，出现Setup was Successful(安装成功)对话框，点击Close关闭安装向导此刻，已经完成了Python 3.12.2 for Windows的安装过程。
点击“以管理员身份运行”，打开Windows终端在Windows终端命令行提示符，输入以下命令（python -version），验证当前安装Python版本是否为3.12.2。
接下来，在命令行输入python,然后按Enter(回车)，进入Python程序命令行交互模式，出现“>>>”提示符。
输入最简单的Python程序，如下命令：print(“Hello, world!”)，打印到终端窗口，如下所示：
这说明Python最新版3.12.2已经安装完毕，并成功搭载在Windows系统上，Python应用程序也一切正常,这是交互式解释器。使用完毕，可以用以下命令退出：exit()。
3.1.4 安装CUDA
CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它可以让你利用GPU（图形处理器）来进行非图形方面的计算。说白了就是SD依赖cuda让显卡给你生成图片，这个cuda就是SD程序和显卡的交流工具。
去 NVIDIA 下载 CUDA，下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。本次使用的是 Windows10 64位，因此此处选择 Windows10 64位版本，为了安装方便选择 local 版本。默认的下载是最新版本的 CUDA，此时最新的是10.2，此处选择下载最新版本
若要下载其他版本的 CUDA，可以点击下面的 Legacy Releases，下载自己需要的 CUDA：
安装CUDA
下载安装软件之后，双击安装，会弹出选择提取安装保存位置，默认即可
之后开始提取安装文件
提取完成之后弹出安装界面
检查系统兼容性需要一点时间，之后按照提示一步步安装
接下来有两种安装选项，一个是精简安装，一个是自定义安装。精简安装会安装CUDA相关组件，同时也会将显卡驱动重新安装，如果不想重新安装显卡驱动，可以选择自定义安装，这里选择自定义安装
之后选择需要安装的组件，这里将驱动组件取消，其他保持勾选
之后会让选择CUDA开发组件、文档、示例的安装位置，此处默认即可，默认安装位置在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\版本：
同意相关协议之后，进行安装前的准备，之后安装，安装需要一些时间：
如果电脑安装了杀毒软件，安装的过程中会出现如下提示，允许所有程序即可。
安装完成，提示如下：
根据需要，下面的可勾选也可以不勾选
安装完成CUDA，使用 nvcc -V 验证是否安装成功，看到如下信息说明安装成功
注意版本对应关系
需要注意的是一定要选择 TensorFlow 和 CUDA相匹配，还需要查看下自己GPU的驱动版本，如果不匹配会出现很多问题。GPU驱动的版本可在 NVIDIA控制面板里找到：
CUDA各个版本与驱动的关系如下：
GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考：https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations。
可以看到如果选择 CUDA10.0 那么对应的 cuDNN是7.4，TensorFlow则需要1.13-2.0版本。
以上的依赖程序安装完成后，就可以进行Stable Diffusion的安装了。
3.2 安装Stable Diffusion
相信看完以上依赖安装包的内容，很多小伙伴已经晕头转向了吧，这里推荐一些新手伙伴看文末扫码获取我们的Stable Diffusion安装包v4版本，一键在本地部署Stable Diffusion！！适用于零基础想要使用AI绘画的小伙伴~
秋叶整合安装包安装教程
如果你的电脑是第一次安装，需要先下载启动器运行依赖，安装依赖后，再解压 sd-webui-aki-v4 文件夹。
第一个文件夹里面是模型，根据需求选择性下载。
解压 sd-webui-aki-v4 文件夹后，双击打开A启动器 程序即可。
启动器在整合包压缩包内，直接解压双击即可使用。
部分人如弹出窗口则需要安装启动器运行依赖，点击 Yes 即可自动跳转。
手动下载链接：
https://dotnet.microsoft.com/en-us/download/dotnet/thank-you/runtime-desktop-6.0.25-windows-x64-installer?
cid=getdotnetcor
点击右下角一键启动即可运行Stable Diffusion ，它先会弹出启动控制台！
一般会等待十来秒，它就会自动弹出Stable Diffusion的操作页面！然后在提示词输入框输入你要生成图片的描述，点击生成即可！
秋叶WEBUI整合包免费下载地址在文末。
放置模型文件：如果已经下载了Stable Diffusion的模型文件，请将其放入新生成的stable-diffusion-webui/models文件夹内。
四**、Stable Diffusion使****用教程**
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解压并导入完毕上述数据之后，就可以点开启动器了
4.1 在安装目录下往下拉，找到这个“A启动器.exe"，双击。
4.2 点击启动界面右下角的一键启动。
4.3 启动程序命令行运行界面，等一会。
4.4 当你看到它自动在浏览器中打开了一个新的网页，就算是启动成功了。
🔺注意:有时候会出现警告错误或缺少模块，但是又不会影响正常运行。如果它没自动打开，可以手工去浏览器输入网址:http://127.0.0.1:7860。
4.5 最终的效果。
例如:输入一个关键词“一个美女”，点击“生成”，结果效果图如下
使用教程本次就不再赘述了，有兴趣的自己去使用摸索吧！
创建艺术作品：在Web UI界面中，您可以输入描述性的文字（提示词），选择模型、画布大小和风格等参数，然后点击生成按钮，AI将根据您的指令创造出图像。
调整参数：您可以调整采样步数、采样方法等高级参数，以获得不同的艺术效果。例如，增加采样步数可能会使图像更加细腻，但同时也会增加生成时间。
模型管理：在Web UI界面的模型管理部分，您可以查看已安装的模型，以及它们的封面图像。您还可以在这里添加新的模型或删除不再需要的模型。
图像编辑：Stable Diffusion还提供了一些基本的图像编辑功能，如高清修复、面部修复等，您可以在生成图像后进行进一步的调整。
五**、总结**
这是Stable Difusion WebUl 2.0 离线版的，没网也能用，也可以做18+的，这里就不展示了，哈哈哈!不过这玩意10G，我加了一些lora，controNet，大模型，一下子就70个G，效果还不错，不过大部分都是civitai中直接下载别人训练好的模型。当然你也可以去各大网站下载自己模型进行训练。
Stable Diffusion的安装和使用相对简单，但要掌握其高级功能则需要一定的学习和实践。随着AI技术的不断进步，Stable Diffusion将继续为用户带来更多的可能性。无论您是专业的艺术家还是业余爱好者，Stable Diffusion都将为您的创意表达提供强大的支持。现在，就让我们一起探索AI绘画的无限可能吧！
整合包下载：上面用到的安装文件和整合包已经上传到我的网盘，有需要的朋友们可以看文末扫码获取噢~
写在最后
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
一、AIGC所有方向的学习路线
AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、AIGC必备工具
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
三、最新AIGC学习笔记
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、AIGC视频教程合集
观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。