简介
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
stablediffusion
stable-diffusion-webui
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。
部署
使用官方方式部署依赖较多，容易碰到各种问题，这里使用秋叶整合包进行部署。
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。
注意：stablediffusion是开源免费的，秋叶大神整合包也是完全免费提供的，如果碰到任何收费的情况，请注意甄别。
不喜欢看文字的可以直接跳转到秋叶大神录制的视频：链接
电脑硬件配置
操作系统：Windows10以后
CPU：无强制要求
内存：推荐8G以上
显卡：必须是英伟达的独立显卡，显存最低4G，推荐20系以后A卡、核显只能用CPU跑
硬盘：固态硬盘，40G的空间
下载整合包
网盘下载
安装
首次安装需要先安装启动器运行依赖
解压“压缩包”，压缩包密码是：bilibili-秋葉aaaki
解压后直接双击运行启动器
注意：压缩包中的启动器可执行文件名称是中文，可能无法启动，解压后需将其名称改为英文。
4. 一键启动
5. 启动成功后自动打开web界面
使用
一些资料
其他整合包，例如：ComfyUI资料链接 入门AI绘画
资料链接
资料链接 AIGC网站
国内
LiblibAI：可以找到想要的图片素材复制参数后在本地生成
NovelAI.Dev：拖动图片查看图片参数
Promlib：永久免费，获取图片提示词
国外
CIVITAI：模型下载，海量图片，AI视频
Hugging Face：最新模型，Lora 模型
DreamShaper
majic系列
PrimeMix：二次元
ArchitectureRealMix：建筑类
写在最后
好记性不如烂笔头。
总结
### 文章总结：Stable Diffusion及其部署与使用指南####Stable Diffusion简介
Stable Diffusion是一款2022年发布的深度学习文本到图像生成模型，由Stability AI与多方合作开发，现已开源并在Github上广泛维护。其重要特性包括可以在本地离线运行，并因开源而吸引了全球开发者的共同参与和改进。特别提到Stable Diffusion Web-UI（SD-WEBUI），这是由AUTOMATIC1111基于Stability AI算法开发的图形界面工具，使得操作更为便捷。
####部署指导
- **推荐方式**：使用秋叶大神的整合包进行部署，因其内置了隔离的Python环境和Git，降低了部署门槛。
- **硬件要求**：Windows 10以上操作系统，CPU无强制要求，建议至少8G内存，英伟达独立显卡且显存不低于4G（推荐20系以后），以及固态硬盘和40G额外空间。
- **部署步骤**：
1. 从网盘下载秋叶整合包并解压，注意压缩包密码。
2. 修改启动器可执行文件名为英文（若原始文件名为中文则可能导致无法启动）。
3. 双击运行修改后的启动器。
4. 一键启动，成功后自动打开web界面。
####使用指南
- **SD-WEBUI基本使用**：通过图形界面自由操控Stable Diffusion模型，生成图像。
- **资源推荐**：
- **整合包**：如ComfyUI等，提供更丰富的功能和界面优化。
- **入门资源**：链接提供AI绘画的入门教程和资料。
- **AIGC网站**：
- **国内**：LiblibAI（素材与参数复制）、NovelAI.Dev（图片参数查看）、Promlib（免费获取图片提示词）。
- **国外**：CIVITAI（模型下载、海量图片、AI视频）、Hugging Face（最新模型及Lora）。
- **特色模型**：如DreamShaper、majic系列、PrimeMix（二次元）和ArchitectureRealMix（建筑类），为不同应用场景量身定制。
####写在最后
鼓励在实践中记录和积累学习经验，因为“好记性不如烂笔头”。通过不断尝试与探索，能够更好地掌握Stable Diffusion及其相关工具的使用技巧。