Stable Diffusion秋叶整合包，一键安装Stable Diffusion，门槛极低，完全免费，支持Nvidia全系列显卡。
来自B站up主秋葉aaaki近期推出的Stable Diffusion整合包v4.9版本，能够让零基础用户轻松在本地部署Stable Diffusion，适合希望使用AI绘画的朋友。
Stable Diffusion（SD）是什么?
Stable Diffusion是一款2022年发布的文本到图像生成模型，由Stability AI公司与多个学术研究者和非营利组织合作开发。其源代码和模型已经开源，由AUTOMATIC1111在Github上维护一个完整项目，得到全球开发者的共同维护。开源社区对Stable Diffusion的普及做出了重大贡献。
该模型最大特点是开源，可在电脑本地离线运行，适用于大部分配备至少8GB显存的中等性能GPU。推荐的显存为12G。
AI训练与输出结合了深度学习的软硬件原理，常用到Nvidia显卡及相关的CUDA、CUDNN技术，以及xformer、pytorch等深度学习组件。对于希望深入学习AI的用户来说，这些技术需要大量额外的编程学习，可能会感到困难。而秋叶整合包则大大简化了部署过程，使其更易于理解和实施。
Stable Diffusion的基本概念：
大模型：结合素材与SD低模（如SD1.5/SD1.4/SD2.1）经深度学习炼制而成的高级模型，直接用于生成图片。大模型是决定出图大方向的基础底料，主要扩展名为CKPT/SAFETENSORS。
VAE：类似于滤镜，对大模型进行补充，稳定画面色彩范围，常见扩展名同样为CKPT/SAFETENSORS。
LoRA：基于特定大模型深度学习炼制的模型插件，需配合大模型使用，能在中小范围内调整出图风格或补充大模型缺失的元素。根据SD底模炼制的LoRA在不同大模型间切换时具有较好的通用性，而基于特定大模型炼制的LoRA可能在配合时展现出更佳的效果。ControlNet：高级模型插件，赋予SD“视觉”，能基于现有图片获取线条或景深信息，进而用于图片处理。
Stable Diffusion Web-UI（SD-WEBUI）：由开源大师AUTOMATIC1111基于Stability AI算法开发的软件，支持通过图形界面在浏览器中操作SD。
秋叶包：中国开发者秋叶制作的整合包，考虑到WEBUI基于GitHub的部署通常需高网络和Python环境支持，秋叶包内置隔离的Python环境和Git，无需深入了解这两软件即可运行，极大降低了使用门槛，使更多人能享受AI绘图乐趣。
如何安装Stable Diffusion秋叶整合包？
确认配置要求： 系统：需运行Windows 10或更高版本的操作系统。 显卡：推荐使用Nvidia品牌的独立显卡，并确保显存容量达到6GB以上。若仅用于生成图像，6GB显存足够；若计划进行模型训练，则建议显存容量为12GB以上。查看显卡型号的步骤：
在电脑左下角的Windows图标上右键点击； 选择“设备管理器”； 在设备管理器中找到“显示适配器”，即可查看显卡型号信息。 文件下载与解压：可从指定来源免费下载文件至本地电脑，并将文件解压至D盘。注意，解压路径最好不包含中文目录，以避免可能的兼容性问题。
SD秋叶V4.9整合包给大家准备好了,扫描下方,即可免费获取
一、打开下载好的安装包（文末获取）
1、安装
*2、安装中*
二、解压启动AI绘画
1、解压
2、启动
三、开始使用
四、 下载模型和安装模型路径
1.安装路径
\2. 模型下载地址根据需求下载
3.放进对应的目录后刷新后，就可以在左边选择对应的模型。
五、 Controlnet插件安装（后台回复的文件已经自带该插件）
1.打开webui复制下方链接到图片中的指示位置点击安装
https://jihulab.com/hanamizuki/sd-webui-controlnet
2. Controlnet模型安装（文章末下载） 根据图片路径移动模型文件过去
**
**
*3. 回到webui重启*
六、 配置跟不上，推荐云电脑
最近，我发现有一个全新的解决方案来解决Stable-Diffusion的部署问题，这就是使用青椒云远程服务。通过这种方式，你无需自行部署Stable-Diffusion，不需要担心硬件要求，也不用担心兼容性问题。
青椒云远程服务的使用体验类似于远程控制一台Windows电脑，远程服务器上预装了各种常用大模型，甚至可以提供高达300G的系统盘空间。你只需打开远程服务，即可开始使用Stable-Diffusion，无需繁琐的安装过程。
这对于那些由于部署难度而无法使用Stable-Diffusion的小伙伴来说是一个很好的解决方案。通过使用青椒云远程服务，你可以更方便地体验Stable-Diffusion的魅力。
这里直接将该软件分享出来给大家吧~
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。
这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！
总结
**Stable Diffusion秋叶整合包总结****简介**：Stable Diffusion秋叶整合包是一款专为零基础用户设计的AI绘图工具整合套件，旨在简化Stable Diffusion的安装与部署过程，实现一键安装，完全免费，并支持Nvidia全系列显卡。
**Stable Diffusion概述**：
- **发布**：2022年发布
- **开发者**：Stability AI公司与学术研究者及非营利组织合作开发
- **特点**：开源，可在本地离线运行，适用于具备至少8GB显存的GPU（推荐12GB）。
- **技术基础**：结合深度学习软硬件原理，利用Nvidia显卡、CUDA、CUDNN技术，以及xformer、pytorch等组件。
**核心组件**：
- **大模型**：高级模型，结合素材与低模，用于直接生成图片，基础底料。
- **VAE**：类似滤镜，稳定画面色彩。
- **LoRA**：模型插件，配合大模型使用，可调整出图风格。
- **ControlNet**：高级插件，赋予SD视觉能力，利用现有图片信息进行处理。
- **SD-WEBUI**：开源软件，支持通过浏览器图形界面操作Stable Diffusion。
**秋叶整合包优势**：
- 简化部署过程，内置隔离Python环境和Git，无需深入了解相关技术即可运行。
- 提供一键安装，门槛极低，适合零基础用户使用。
**安装步骤**：
1. **配置要求确认**：Windows 10+系统，Nvidia独立显卡，显存6GB+（训练建议12GB+）。
2. **下载与解压**：从指定来源下载并解压至D盘（避免中文目录）。
3. **安装与启动**：按指示安装软件，解压后启动AI绘画程序。
4. **模型安装**：下载所需模型并放入指定目录，重启后在界面选择模型。
5. **ControlNet插件安装**：复制链接至SD-WEBUI进行安装，放置模型文件并重启WEBUI。
**额外推荐**：
- **青椒云远程服务**：解决硬件要求和兼容性问题，远程使用Stable Diffusion，无需本地部署。
**学习资源**：
- **安装包及视频教程**：提供最新Stable Diffusion安装包与视频教程，助力学习过程。
- **模型下载与提示词手册**：提供大量训练模型和提示词手册，提升图像生成效果。
- **从零到实战演练**：提供详尽的学习资料与任务，助力用户快速成长为Stable Diffusion高手。
**总结**：Stable Diffusion秋叶整合包通过简化安装与部署流程，降低了AI绘图的门槛，为更多用户带来了无需编程背景的AI创作乐趣。配合丰富的学习资源与远程解决方案，使用户能够更加便捷地体验Stable Diffusion的魅力。