告别复杂配置！Stable Diffusion 2分钟极速安装教程（Win/Mac通用）

Stable Diffusion作为一款功能强大的AI绘画工具，以其出色的图像生成能力深受用户喜爱。软件完全免费且操作便捷，本站提供的绿色版本无需复杂部署，解压后即可快速体验智能绘图乐趣。用户可根据本地硬件配置灵活调整参数，轻松实现电脑自动创作精美画作。

Stable diffusion本地配置安装教程

软件安装包下载地址

1.AICG是一股突然兴起的热潮，也是每一个设计师应该掌握的技能，其中第一步就是如何正确的安装Stable diffusion软件。

2.可以看到使用Stable diffusion软件生成的CG图像都是比较逼真自然的，呈现效果非常好，如果是同学们自己做是非常困难的，但是现在用AI可以在很短的时间内就制作出来。

3.这款软件对硬件还是有一定需求的，这里老师我给列出了最低标准和合适的标准，大家可以对照自己的硬件能否使用。

4.打开任务管理器进行分析，可用内存是否达到16G以上，显卡性能是否能够对应Stable diffusion软件的需求。

5.如果是低端或低端以下硬件的我还是建议大家进行硬件升级，不然在使用过程中也会比较卡顿甚至无法运行。

6.安装还是比较简单的，直接双击安装包按步骤进行安装即可。

7.安装好后解压软件的启动器，将其解压到Stable diffusion软件的文件安装目录，将原本的启动器进行覆盖。

8.双击启动器后可以将不需要的功能关闭掉，仅保留需要的【启用API】和【关闭数据哈希计算】选项，具体如图所示。

9.软件生成图片主要依靠你的关键词进行设计，这里老师给大家介绍一个很好的素材网站同学们就可以进行参考。

10.那么讲了那么多同学们一点也非常好奇了，现在可以输入你想要的提示词生成你的第一个AICG吧。

11.大功告成

功能介绍

首先，从名字Stable Diffusion就可以看出，这个主要采用的扩散模型（Diffusion Model）。

简单来说，扩散模型就是去噪自编码器的连续应用，逐步生成图像的过程。

一般所言的扩散，是反复在图像中添加小的、随机的噪声。而扩散模型则与这个过程相反——将噪声生成高清图像。训练的神经网络通常为U-net。

不过因为模型是直接在像素空间运行，导致扩散模型的训练、计算成本十分昂贵。

基于这样的背景下，Stable Diffusion主要分两步进行。

首先，使用编码器将图像x压缩为较低维的潜在空间表示z（x）。

其中上下文（Context）y，即输入的文本提示，用来指导x的去噪。

它与时间步长t一起，以简单连接和交叉两种方式，注入到潜在空间表示中去。

随后在z（x）基础上进行扩散与去噪。换言之， 就是模型并不直接在图像上进行计算，从而减少了训练时间、效果更好。

值得一提的是，Stable DIffusion的上下文机制非常灵活，y不光可以是图像标签，就是蒙版图像、场景分割、空间布局，也能够相应完成。

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！

文章来源于互联网:告别复杂配置！Stable Diffusion 2分钟极速安装教程（Win/Mac通用）

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