Stable Diffusion秋叶整合包，超简单一键安装Stable Diffusion，无任何使用门槛，完全免费使用，支持Nvdia全系列显卡，来自B站up@秋葉aaaki，近期发布了Stable Diffusion整合包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~
Stable 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，它是一种潜在扩散模型，它由创业公司Stability AI与多个学术研究者和非营利组织合作开发。目前的SD的源代码和模型都已经开源，在Github上由AUTOMATIC1111维护了一个完整的项目，正在由全世界的开发者共同维护。由于完整版对网络有一些众所周知的需求，国内有多位开发者维护着一些不同版本的封装包。开源社区为SD的普及做出了难以磨灭的贡献。
SD最大的特征，就是由于其开源的特性，可以在电脑本地上离线运行。可以在大多数配备至少8GB显存的适度GPU的消费级硬件上运行。笔者推荐显存线是12G。
由于AI训练和产出的本质是软硬件结合了的深度学习原理，因此常常会用到英伟达公司的显卡，以及相关的诸如CUDA、CUDNN，乃至python相关的深度学习组件如xformer、pytorch等，学习AI想要进阶的话非常容易碰到这些需要大量额外学习编程知识的内容，所以非常容易让小伙伴们感到困难。
本文以及秋叶包都不会涉及到这些内容，会比原版相对来说容易理解，也容易部署得多得多得多。
Stable Diffusion的基本概念：
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。
如何安装Stable Diffusion秋叶整合包？
1）、确认配置：
系统： Windows 10及以上系统 显卡： 建议在本机安装Nvidia独立显卡，并且显存要达到6G以上，6G只能出图，如果要做训练建议12G以上。安装前看自己显卡型号的方法：
右键点击电脑左下角Windows窗口图标； 点击设备管理器； 找到显示适配器，就可以看自己的显卡了;
2）、下载文件
免费下载到本地，并解压到D盘，最好不要有中文目录
3）、启动程序
下载并解压上方文件就可以启动。
1、安装驱动。这个整合包是由 .NET6 (就是一个软件基础平台）驱动的， 大家需要先安装“启动器运行依赖启动器运行依赖-dotnet-6.0.11.exe这个文件。
安装过.NET6的同学可以跳过这一步，再安装一次也没问题。
2、双击A绘世启动器.exe，程序会自动下载一些最新的必须程序文件。
3、启动成功后，会打开下边这个界面：
4、然后会弹出一个控制台窗口，做一些初始化的操作，出现“Startup time …”的提示就代表启动成功了。
5、浏览器会自动打开http://127.0.0.1:7860，即可开始使用。
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这里直接将该软件分享出来给大家吧~
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1.stable diffusion安装包
随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。
2.stable diffusion视频合集
我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。
3.stable diffusion模型下载
stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。
4.stable diffusion提示词
提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。
5.SD从0到落地实战演练
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。
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总结
本文详细介绍了Stable Diffusion秋叶整合包，这是一个超简单的一键安装包，允许用户无门槛、免费地在本地部署Stable Diffusion，并且支持Nvidia全系列显卡。文章开篇便指出了这一整合包是由B站up主@秋葉aaaki发布的Stable Diffusion整合包v4版，专注于为零基础的AI绘画爱好者提供方便的安装和使用方案。随后，文章对Stable Diffusion（SD）做了概述，说明了它是一个2022年发布的深度学习文本到图像生成模型，由Stability AI与多个合作伙伴开发，并开源在Github上供全球开发者维护。SD最大的特点是可以在电脑本地离线运行，通常建议在配备足够显存（至少8GB，推荐12GB）的GPU上运行。
文章进一步介绍了Stable Diffusion的基本概念，如大模型、VAE、LoRA、ControlNet和Stable Diffusion Web-UI（SD-WEBUI）。这些概念构成了SD的基础框架，用户需要理解这些概念才能更好地利用SD生成图像。
接着，文章详细说明了如何安装Stable Diffusion秋叶整合包，其步骤包括确认系统配置、下载文件、启动程序和浏览器控制等。此外，文章还推荐了一个名为“AI科技智库”的平台，该平台提供了AI工具、学习资源和AI对话工具等，帮助用户更深入地了解和使用AI。
最后，文章附带了Stable Diffusion相关资源的下载链接，包括安装包、视频教程、模型和提示词手册等，便于用户进一步学习和实践。同时，还提到了一个“SD从0到落地实战演练”的挑战，鼓励用户在限定时间内学习和应用Stable Diffusion。