Stable Diffusion 入门教程开篇

Stable Diffusion（SD） 是由CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员于 2022 年发布的一款文本到图像生成的潜在扩散模型，基础版SD1.5（512*512），SD2.1（768*768），后又开源了SDXL（1024*1024）、SDXL-turbo，一般用于图像生成、图像处理等任务，其技术原理：

一种基于变分自编码器（VAE）的潜在扩散模型，它通过在低维度的潜在空间中操作来减少计算成本和提高生成图像的速度。它不仅可以专门用于文本到图像的任务，还可以用于图像到图像、人物刻画、超分辨率或着色任务。

其工作原理分为以下几个关键步骤：

如下图：扩散过程发生在图像信息生成器中，将初始纯噪声潜变量输入到Unet网络中并与语义控制向量结合，该过程重复30-50次以不断从纯噪声潜变量中去除噪声变量并不断地将语义信息注入到潜在向量中，可以获得具有丰富语义信息的潜在空间向量（图右下深粉色方块）。采样器负责协调整个去噪过程，并根据设计模式在去噪的不同阶段动态调整Unet去噪强度。为了更好地理解这一点，图内显示了通过将初始纯噪声向量和最终去噪潜在向量输入到图像解码器中输出图像的差异。从图中可以看出，纯噪声向量的解码图像由于缺乏任何有用信息也是纯噪声，而去噪潜向量经过50次迭代后的解码图像是有效的并且包含语义信息。

通常理解就是：Stable Diffusion 是一种智能的图像生成工具，它能够根据你提供的描述文字（比如“一只蓝色的猫”）来创造出相应的图片。它是怎么工作的呢？

首先，它有一个特殊的大脑（图像模型+变分自编码器），这个大脑可以把复杂的图像压缩成一个简单的、低维度的表示（就像把一张大照片压缩成一个小图标）。这样处理起来就快多了。然后，它开始在脑海中想象这张图片，但是一开始是一团乱糟糟的噪声，就像是一张全是像素点的图片。接下来，它开始一步步地清理这些噪声，就像擦去墨水一样，让图片逐渐清晰起来。在这个过程中，它会根据你提供的描述来指导这个过程。比如你告诉它“蓝色的猫”，它就会在清理噪声的时候特别注意，确保最后生成的图片中有一只蓝色的猫。最后，这个工具会把这些脑海中的想象转换成真实的图片，就像把想象中的画面打印出来一样。这样，你就能得到一张根据你的描述生成的图片了。

为了降低理解成本，我会尽量减少有关数学的知识点，并尽量用类比的方式，帮助你理解一些概念。所以有可能出现不够严谨的情况，如果你有更好的解释，欢迎留言。或加入我们的社群，与我联系。

几大优势

！开源免费软件本身无任何使用成本，一键即可打开使用。

！本地部署
生成的图片和图像模型都在本地计算机上，数据安全性非常高，使用无需联网。支持Windows、MAC、Linux系统。适用于个人或团队使用。

！云端部署同样，能部署在本地，也能部署在云端，这样就免去了配置高端电脑的条件了。适用于企业级团队或炼丹使用。推荐的云端：https://www.lanrui-ai.com/

！高度可扩展多种多样的开源插件，适合很多定制化需求场景，有能力的话还能自己开发插件。可以根据行业属性或者企业IP风格定制属于自己的大模型。
！无内容限制可以生成任何内容图像。

使用门槛

本地部署电脑的硬件配置需满足：

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Widows系统：内存8G以上，Nvidia（英伟达）显卡，显卡内存4G以上，硬盘空间500G以上。

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4G显存：勉强可以跑SD，出图时间20秒至50秒左右一张；

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6G显存：同上，XL模型跑不动；

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8G显存：20秒左右出一张图，基本功能都能使用；

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16G显存：5-10秒出一张图，所有功能都能用；

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24G显存：无敌，炼丹亦可。

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MAC ：M1-M2以上型号，用CPU跑的，据说跑的非常慢。

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上网条件（下载插件和大模型）。

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/dqgk8YjuWh1zQrgOvI-JGw