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认识 Stable Diffusion：开源 AI 绘图的革命性工具
随着 AI 生成内容（AIGC）在图像领域的迅猛发展，Stable Diffusion 成为最具代表性的开源文生图模型之一。它不仅开源、可商用，还具备惊人的图像生成能力。
一、什么是 Stable Diffusion？
Stable Diffusion 是由 Stability AI 与 Runway 等团队联合开发的 基于扩散模型（Diffusion Models） 的文生图模型。它可以通过输入文本描述（prompt）来生成高质量图片，支持超高分辨率输出（如 512x512、1024x1024）。
简单来说：你输入一句话，它就能给你画出图来。
Stable Diffusion 于 2022 年 8 月开源，迅速吸引了全球开发者与艺术家的关注，成为 Midjourney、DALL•E 之外最灵活的选择。
图示：prompt = "an astronaut riding a horse in a futuristic city"
二、Stable Diffusion 的原理简介
Stable Diffusion 基于扩散模型（Diffusion Model）架构，核心流程如下：
- 正向过程（Forward）：
- 将真实图片添加噪声，逐步变得模糊（高斯扰动）
- 反向过程（Reverse）：
- 训练一个神经网络，从噪声中一步步恢复出原图（或新图）
- 引入条件控制（Conditioning）：
- 输入 prompt（文本）引导图像生成方向，实现"文本到图"的功能。
技术栈包括：
- Latent Diffusion（在隐空间运行扩散，加速训练）
- CLIP 模型（用于文本编码）
- UNet + VAE 网络架构
三、如何使用 Stable Diffusion？
1. 在线平台
只需输入 prompt，即可在线生成图片。
2. 本地部署（适合开发者）
开源项目推荐：
支持功能：
- 文生图（txt2img）
- 图生图（img2img）
- 控制图形姿态（ControlNet）
- 风格融合（LoRA）等插件拓展
3. 使用 API（如 Stability SDK）
或者通过平台 API（如 Replicate、Stability AI）集成到产品中。
四、Stable Diffusion 的生态与扩展
插件与增强模块
- ControlNet：控制图像姿态、轮廓（如人像绘图）
- LoRA / DreamBooth：轻量训练个人风格（如自己的人脸）
- Textual Inversion：学习新词汇（如“蒸汽朋克猫”）
模型种类
- SD 1.5：经典稳定版，兼容性强
- SD 2.1：更强图像理解能力（但兼容差）
- SDXL：最新大模型，支持高分辨率、大画幅图
五、Stable Diffusion 的优缺点
优点 | 缺点 |
开源、自由、可本地部署 | 对硬件要求较高（显存） |
支持模型扩展（LoRA、插件） | 上手有一定学习曲线 |
图像风格可控性强 | 中文 prompt 支持不佳（需加英文） |
可商用（开源协议宽松） | 有潜在滥用风险（如换脸、色情） |
六、应用场景
- 插画创作 / AI 艺术
- 电商产品图生成
- 游戏概念设计 / 二次元角色设计
- 数据增强（AI 数据集生成）
- 视频帧生成（结合 AnimateDiff）
- 作者:wdkang
- 链接:https://blog.wdkang.com/article/stable-diffusion
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
