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Stable Diffusion 启动器

Answer

以下是关于 Stable Diffusion 启动器的相关内容：

整合包：

  • 觉得麻烦的同学可以使用整合包，解压即用。比如独立研究员的空间下经常更新整合包。秋叶的启动器也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理会更方便。
  • 电脑配置能支持 SD 运行的朋友，可以使用 B 站秋叶分享的整合包。具体安装方法：
    • 打开整合包链接（https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru），下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。
    • 打开保存到电脑里的文件夹。
    • 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”，选择解压到 D 盘或者 E 盘。
    • 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。
    • 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，创建桌面快捷方式。

启动器设置：

  • 打开启动器后，可一键启动。如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。
  • 显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。不过并不是指定了显存优化量就一定不会超显存，在出图时如果启动了过多的优化项（如高清修复、人脸修复、过大模型）时，依然有超出显存导致出图失败的几率。
  • xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。
  • 如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。
  • Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新，同样地，也请注意插件的更新。

插件： Stable Diffusion 可配置大量插件扩展，在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。

低配置电脑： 电脑配置较低的朋友，可通过云平台畅玩 SD，比如“青椒云”。使用方法：

  • 点击链接（http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY）注册账号。
  • 下载并安装后，登录账号。
  • 点击右上角的个人中心进行实名认证。
  • 在进行实名认证后回到主界面，点击新增云桌面。想玩 Stable Diffusion 可以选“AIGC 尝鲜”，一般新注册的会有优惠券，可以免费试用。
  • 在新弹出的框框中点击“开机”按钮，稍等一下之后，点击“进入桌面”。进入桌面之后弹出的全部框框可以直接关掉。
  • 点击新打开桌面的“此电脑”，在 C 盘里面找到 SD 的根目录，点击“A 启动器.exe”。
  • 点击右下角的“一键启动”就可以进入 SD。用完云平台之后，记得关机，不然会持续计费。
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References

SD新手：入门图文教程

觉得麻烦的同学可以使用整合包，解压即用。比如[独立研究员](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//space.bilibili.com/250989068)的空间下经常更新整合包。[秋叶的启动器](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.bilibili.com/video/BV1ne4y1V7QU)也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理会更方便。打开启动器后，可一键启动：如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。不过并不是指定了显存优化量就一定不会超显存，在出图时如果启动了过多的优化项（如高清修复、人脸修复、过大模型）时，依然有超出显存导致出图失败的几率。xFormers能极大地改善了内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地URL后说明启动成功如果报错提示缺少Pytorch，则需要在启动器中点击配置：Stable Diffusion webui的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新：同样地，也请注意插件的更新：[heading3]关于插件[content]Stable Diffusion可配置大量插件扩展，在webui的“扩展”选项卡下，可以安装插件：点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的install即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面：

教程：超详细的Stable Diffusion教程

电脑配置能支持SD运行的朋友们，接下来我会手把手教你安装SD的本地部署这里我们用到的是B站秋叶分享的整合包小白直接下载整合包可以避免很多困难整合包点开链接就能下载保存啦链接：https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru提取码：caru具体安装方法：①打开上面的链接，下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地②打开保存到电脑里的文件夹③打开文件夹《1.秋叶整合包主包》——鼠标右击文件——点击“解压文件”④选择解压到D盘或者E盘，小心C盘被占满！！点击确定⑤解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件点击安装⑥打开刚刚解压保存的SD的根目录，找到启动器鼠标右击启动器——点击“发送到”——桌面快捷方式这样下次进入就可以直接在桌面双击进入，不用每次都到文件夹里面找啦！⑦双击启动器，等待更新接着点击左边第二个“高级选项”在显存优化里，根据自己电脑的显存选择（就是上面查看的专用GPU内存），自己电脑是多少就选多少⑧回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动出现这个代码页面不用管，等一下就行了！SD的主界面会自动在网页上弹出来如果在上面的页面出现了报错可以回到最开始的界面在左边点击“疑难解答”，再点击右边的“开始扫描”最后点击“修复”按钮下面这个页面就是SD的主页面，大家看到这样一个复杂的页面千万不要慌实际上有些功能在我们基础使用中用不上接下来我们就把常用功能配合上实际例子来讲解

教程：超详细的Stable Diffusion教程

（电脑配置过关的朋友们，直接看第3部分安装）刚刚查看了电脑配置，发现自己电脑可能带不动SD的朋友们也不用担心，通过云平台，我们一样可以畅玩SD，做出好看的图片云平台就相当于我们远程控制别人配置更好的电脑，用别人电脑上的SD生成照片这里用的是“青椒云”，如果大家还有什么更好用的平台也可以分享出来噢！点击下面的链接就可以下载青椒云http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY云平台使用方法：①点击上面链接，注册账号②下载并安装后，登录刚刚注册好的账户③点击右上角的个人中心进行实名认证④在进行实名认证后回到主界面，点击新增云桌面想玩Stable Diffusion可以选“AIGC尝鲜”，一般新注册的会有优惠券，可以免费试用大家可以试试觉得好用再付费！（大多数云平台都是2~3元一个小时）⑤在新弹出的框框中点击“开机”按钮，稍等一下之后，点击“进入桌面”进入桌面之后弹出的全部框框可以直接关掉⑥点击新打开桌面的“此电脑”，在C盘里面找到SD的根目录，点击“A启动器.exe”⑦点击右下角的“一键启动”就可以进入SD啦⑧用完云平台之后，记得关机噢，不然会持续计费

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现在Ai作图用什么？还是以前的Stable Diffusion吗？还是又出现了新的开源软件？
目前在 AI 作图领域，Stable Diffusion 仍然是常用的工具之一。Stable Diffusion 是 AI 绘画领域的核心模型，能够进行文生图和图生图等图像生成任务，其完全开源的特点使其能快速构建强大繁荣的上下游生态。 除了 Stable Diffusion，也出现了一些新的相关开源软件和工具，例如： ：Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 ：拥有超过 700 种经过测试的艺术风格，可快速搜索查找各类艺术家，并支持一键复制 Prompt。 同时，市面上主流的 AI 绘图软件还有 Midjourney，其优势是操作简单方便，创作内容丰富，但需要科学上网并且付费。如果您想尝试使用 Stable Diffusion，可以参考 B 站【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频了解具体的安装方法。
2025-03-24
什么是Diffusion Model
在 AI 图像生成中，“Diffusion Model”（扩散模型）是一类生成模型。其工作原理包括以下几个方面： 1. 正向扩散过程：向图像逐渐添加高斯噪声，直至图像完全无法识别，此过程可形式化为顺序扩散马尔可夫链。 2. 潜空间表示：将图像压缩到低维的潜在空间中，以减少计算量并提高生成速度。 3. 学习逆向过程：训练神经网络来预测每一步中噪声的分布，并逐步去除噪声以恢复清晰图像。 4. 文本到图像的生成：结合文本编码器和图像解码器，依据文本描述生成相应图像。 扩散模型的关键优势在于能够生成高质量的图像，且相比其他生成模型（如 GANs）在计算效率和稳定性方面更具优势。例如 Stable Diffusion 等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，可根据文本提示生成逼真的图像。 扩散模型的逆向过程，即从噪声中恢复图像的过程，可类比为雕刻，AI 逐步去除不必要的部分，最终得到清晰的图像。这个过程可以逐步进行，也可以一次性完成，取决于模型的具体实现和采样算法。 总的来说，扩散模型为 AI 图像生成提供了强大的技术手段，能在多种场景下生成高质量的图像。例如 Midjourney 就是一个由 Latent Diffusion Model（LDM）驱动的 AI 图像生成工具，它通过文本提示和参数输入，利用基于大量图像数据训练的机器学习算法生成独特的图像。
2025-03-21
Stable Diffusion 是 Diffusion Model 的优化版本，引入了潜在空间（Latent Space）技术，这个潜在空间（Latent Space）是什么意思，它的实现原理是什么？
在 Stable Diffusion 模型中，潜在空间（Latent Space）指的是图像的潜在分布，它包含了与图像相关的所有信息。 图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。在潜在空间中，通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等，这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 在 Stable Diffusion 模型中，图像的潜在分布是通过一个编码器解码器结构来学习的。编码器将图像映射到潜在空间，而解码器则将潜在空间中的向量映射回图像空间。通过这种方式，模型可以学习到图像的潜在分布，从而实现图像生成、编辑和操作。 在采样过程中，Stable Diffusion 模型通过逐步降低噪声水平来生成图像。在这个过程中，模型根据当前的噪声水平预测图像的潜在分布，然后根据这个分布生成一个新的图像。这个过程重复进行，直到生成一个高质量的图像。 与之对应的是像素空间（Pixel Space），像素空间指的是图像中每个像素的原始颜色或强度值所组成的空间。图像可以看作是一个二维或三维的矩阵，其中每个元素代表一个像素。在像素空间中，图像的表示是密集的，且包含了大量的细节信息。
2025-03-21
Stable Diffusion有哪些模型
Stable Diffusion 模型包括以下几种： 1. Stable Video Diffusion 模型： 避坑指南：直接使用百度网盘准备好的资源可规避大部分坑；若报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数；云部署实战部分，基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt，需放到指定路径下。 总结：Sora 发布后，之前的视频生成模型略显逊色，Stable Video Diffusion 作为开源项目可自由创作无需充值，有独特优势。其生成的视频画质清晰、过渡自然，虽目前只能生成最多 4 秒视频，但在不断迭代。 2. 潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 核心组件：VAE EncoderDecoder、UNET（进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测）。 存放路径：ComfyUI 存放路径为 models/checkpoints/。 基础预训练模型：SD1.5、SDXL。 训练方法：DreamBooth（by Google）。 格式：.pt、.safetensor。 融合模型：checkpoint+checkpoint、Lora+Lora、checkpoint+Lora。 模型自带已适配的 VAE。 微调模型：概念学习、Checkpoint。 3. 不同版本模型对比： Stable Diffusion 2.0 系列模型。 Stable Diffusion 2.1 系列模型。 Stable Diffusion 1.6 系列模型。 SD Turbo 模型。 4. 性能优化方面： 使用 TF32 精度加速 SD 模型训练与推理。 使用 FP16 半精度加速。 对注意力模块进行切片。 对 VAE 进行切片。 大图像切块。 CPU<>GPU 切换。 变换 Memory Format。 使用 xFormers 加速 SD 模型训练与推理。 使用 tomesd 加速 SD 模型推理。 使用 torch.compile 加速 SD 推理速度。 此外，还有关于 Stable Diffusion 训练数据集制作、微调训练、基于其训练 LoRA 模型、训练结果测试评估等方面的内容。
2025-03-21
什么是Stable Diffusion
Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体，最初称为潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。 它的核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach，其技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括：使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示以捕捉语义信息并与图像空间对齐；使用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，该模型能从训练数据中学习概率分布并采样新数据；在扩散过程中利用文本向量和噪声图像作为条件输入给出每步变换的概率分布，以根据文本指导噪声图像向目标图像收敛并保持图像清晰度和连贯性；使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，该放大器也是扩散模型，能从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 简单来说，Stable Diffusion 就是一个 AI 自动生成图片的软件，通过输入文字就能生成对应的图片。它具有能处理任意领域和主题的文本输入并生成多样化和富有创意的图像、生成高达 2048x2048 或更高分辨率且保持良好视觉效果和真实感等优点。
2025-03-21
Stable Diffusion、MidJourney、DALL·E 这些生成式AI工具有什么区别
Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。
2025-03-20
Stable Diffusion从哪可以使用
以下是关于 Stable Diffusion 的使用途径： 1. 模型获取： 在分享的链接中，有部分常用的大模型。文章的第三部分会详细介绍更多模型的下载途径及模型存放位置。 您可以从上的推理代码。 2. 低配置电脑使用： 可以通过云平台，如“青椒云”来畅玩 SD。点击链接 http://account.qingjiaocloud.com/signup?inviteCode=R0JJ9CHY 下载。 云平台使用步骤： 点击链接，注册账号。 下载并安装后，登录账号。 点击右上角个人中心进行实名认证。 进行实名认证后回到主界面，点击新增云桌面，选“AIGC 尝鲜”，新注册有优惠券可免费试用。 点击“开机”按钮，稍等后点击“进入桌面”，进入桌面后可关闭弹出框。 点击“此电脑”，在 C 盘找到 SD 根目录，点击“A 启动器.exe”。 点击右下角“一键启动”进入 SD。 用完记得关机，避免持续计费。
2025-03-07