2022年AI的奇迹：如何在本地运行Stable Diffusion生成震撼图像
2022年是人工智能领域的奇迹之年。Stability.ai 开源的 Stable Diffusion 模型与 OpenAI 发布的 ChatGPT，像两颗耀眼的明星，点亮了AI技术的未来。这两项技术的问世，不仅标志着AI从实验室走向大众，也如同当年苹果发布iPhone和Google推出Android一样，开启了一个全新的时代。
与ChatGPT不同的是，ChatGPT可以直接在线体验，而Stable Diffusion则需要自己动手部署，但正是这一步，打开了无限的可能。Stable Diffusion是AI图像生成领域的颠覆者——它简单易用、完全开源且免费，生成的图像效果堪称以假乱真。你可以用它来创作艺术作品、设计产品原型，甚至为科学研究提供支持，只有想不到，没有做不到。
在这篇博客中，我将为你呈现一篇详细的“保姆级”教程，从零开始，手把手教你如何在本地运行Stable Diffusion，并生成令人惊叹的AI图像。无论你是初涉AI领域的新手，还是经验丰富的老手，这篇文章都会为你带来实用的指导和灵感。准备好迎接AI图像生成的奇迹了吗？让我们一起开始吧！
Stable Diffusion是什么
Stable Diffusion是一种基于扩散模型（Diffusion Models）的生成式模型，用于图像生成任务。它通过逐步添加和去噪噪声来生成高质量的图像。以下是对Stable Diffusion的详细介绍：
基本概念
扩散模型：扩散模型是一类生成模型，通过定义一个从简单分布（通常是高斯噪声）到数据分布的逆过程，逐步生成图像或其他数据。 Stable Diffusion：具体来说，Stable Diffusion是指一种在训练和生成过程中更加稳定和高效的扩散模型，能够生成高质量的图像。工作原理
Stable Diffusion模型的核心思想是通过一个逐步去噪的过程，从一个简单的高斯噪声分布开始，最终生成一个逼真的图像。这个过程可以分为以下几个步骤：
前向过程（Forward Process）：从真实数据分布开始，逐步添加噪声，形成一系列逐步变得模糊的图像。 反向过程（Reverse Process）：从纯噪声开始，逐步去噪，生成逼真的图像。这个过程是通过训练一个去噪网络来实现的，该网络学习如何从带噪声的图像中恢复出原始图像。模型架构
Stable Diffusion模型通常由一个深度神经网络组成，具体实现上可能采用UNet架构，该架构在处理图像生成任务时非常有效。模型的输入是一个带有噪声的图像，输出是去噪后的图像。
应用场景
Stable Diffusion模型在许多领域有广泛的应用，包括但不限于：
图像生成：从噪声中生成高质量的图像，如照片、艺术作品等。 图像修复：去除图像中的噪声或修复损坏的图像。 图像超分辨率：提高低分辨率图像的清晰度和细节。 风格迁移：将一种艺术风格应用到另一幅图像上。优势
生成质量高：Stable Diffusion模型可以生成非常高质量的图像，细节丰富，视觉效果好。 训练稳定性好：相较于其他生成模型（如GANs），扩散模型在训练过程中更稳定，容易收敛。多样性强：生成的图像多样性高，能够生成不同风格和内容的图像。
本地部署Stable Diffusion
本地部署Stable Diffusion最简单的方法是使用秋叶大佬发布的【绘世整合包】。
电脑配置要求
Stable Diffusion还是比较吃资源的，因此对基础硬件有一定要求。
NVIDIA GPU 至少 4GB 显存 至少 10GB 可用硬盘空间上面的配置是Stable Diffusion运行起来的基础要求，如果想要生成速度快，显卡配置自然是越高越好，显存最好也上到8G。推荐配置最好不低于：
NVIDIA RTX GPU 至少 8GB 显存 至少 25GB 可用硬盘空间如果本地机器配置达不到，可以考虑用云虚拟主机。