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软件名称：Stable Diffusion 绘图软件（本地部署版）

软件简介

Stable Diffusion 是一款开源的、基于深度学习的文生图（Text-to-Image）模型，由 Stability AI 公司主导开发并开源，它能够根据用户输入的自然语言描述（Prompt），生成高质量、高分辨率的图像，与依赖云端服务的AI绘图工具不同，本地部署的 Stable Diffusion 赋予用户完全的数据隐私控制权，无需担心作品上传泄露，同时可以免费使用并享受离线创作的乐趣，通过结合各种插件和模型，Stable Diffusion 还支持图生图（Img2Img）、Inpainting（局部重绘）、ControlNet（精准控制）等高级功能，是AI绘画爱好者、设计师、内容创作者的强大工具。

软件信息

更新日志 (v1.5.1 核心模型集成环境更新):

• 优化模型加载速度：改进了模型缓存机制,首次加载后再次调用速度显著提升。
• 增强中文Prompt理解：更新了基础模型对中文语义的理解能力，减少“翻译腔”。
• 修复UI兼容性问题：解决了部分用户在 Windows 11 上使用时界面元素显示异常的问题。
• 新增默认插件：集成了常用的 ADetailer 和 CodeFormer 插件,便于人脸修复和细节增强。
• 性能提升：在 NVIDIA 显存显存占用方面进行了优化,同等显存下可生成更高分辨率图像。

功能特色

1. 强大的文生图与图生图

   • 文生图：仅需输入文字描述，即可生成符合想象的独特图像，支持多种风格（写实、动漫、油画、科幻等）。
   • 图生图：上传参考图片，结合文字描述进行风格迁移、细节修改或图像扩展,创作更具可控性。

2. 灵活的插件生态与扩展性

   • 支持海量第三方插件，如 ControlNet (精准控制人体姿态、构图、深度等)、LoRA (轻量级模型，快速定制角色或风格)、Deforum (生成动态视频) 等,功能无限扩展。

3. 完全本地化，数据安全无忧

   所有计算均在用户本地设备完成，无需将个人创意和敏感数据上传至服务器,从根本上保障了隐私安全。

4. 免费开源，无订阅费用

   模型完全免费开源，无任何按次付费或月度订阅，用户可无限次使用,并自由探索和修改模型。

   

5. 硬件加速支持，高效创作

   完美支持 NVIDIA GPU 的 CUDA 加速，利用 TensorRT 或 ONNX Runtime 进一步优化推理速度，大幅缩短等待时间，也支持部分 AMD GPU 和 CPU 推理（速度较慢）。

简单安装步骤

重要提示：Stable Diffusion 核心模型依赖 Python 环境，直接安装较为复杂。强烈推荐新手使用集成环境，如 Stable Diffusion WebUI byAUTOMATIC1111 或 ComfyUI，以下以最流行的 AUTOMATIC1111 WebUI 为例：

1. 下载集成环境包

   • 访问可靠资源站（如 GitHub Releases、国内镜像站）搜索 "Stable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111 下载"。
   • 下载适用于你操作系统的最新压缩包（StableDiffusionWebUI-vX.X.X-windows.zip）。

2. 解压文件

   • 将下载的压缩包解压到一个全英文路径的文件夹中，D:\AI\StableDiffusion。避免中文和特殊字符路径,否则可能导致各种未知错误。

3. 安装依赖（首次运行时自动进行）

   • 进入解压后的文件夹，找到 webui-user.bat 文件。
   • 首次运行：双击 webui-user.bat，程序会自动下载并安装所需的 Python 环境和依赖库，此过程可能需要较长时间，请耐心等待,并保持网络连接。
   • 注意：确保你的电脑已安装 NVIDIA 显卡驱动，否则无法使用 GPU 加速。

4. 启动程序

   

   依赖安装完成后，程序会自动启动 Stable Diffusion WebUI，等待命令行窗口出现 "Running on local URL: http://127.0.0.1:7860" 的提示。

5. 访问界面

   • 打开你的网页浏览器（推荐 Chrome 或 Edge），在地址栏输入 http://127.0.0.1:7860，即可进入 Stable Diffusion 的图形操作界面。

常见问题

问：运行 Stable Diffusion 时提示 "CUDA out of memory" 或显存不足怎么办？ 答： 这是因为你的 GPU 显存不足以加载当前模型和生成高分辨率图像,可以尝试以下方法解决：

• 降低生成分辨率：在界面中将 "Width" 和 "Height" 的值调低（例如从 512 降到 384）。
• 减少 Batch count：将 "Batch count" 或 "Batch size" 设置为 1。
• 使用 FP16 或更低的精度：在 WebUI 的设置中启用 "xformers" 或使用 --medvram 或 --lowvram 启动参数,以减少显存占用。
• 更换更小的模型：使用专为低显存设计的模型，如 "Anything" 系列的 V5 模型。

问：生成的图像质量很差，或者和我的描述完全不符，是什么原因？ 答： AI 绘图的“炼丹”过程需要技巧,原因可能包括：

• Prompt（提示词）不够具体或准确：尝试使用更详细、更专业的描述词，或者参考优秀的 Prompt 示例。
• Negative Prompt（负面提示词）缺失：添加合适的负面提示词（如 low quality, worst quality, blurry）可以有效过滤低质量输出。
• 模型版本问题：你使用的模型可能不适合你想要生成的风格,尝试更换不同主题或风格的模型。
• 采样器（Sampler）和步数（Steps）设置不当：不同的采样器效果不同，可以尝试 DPM++ 2M Karras 等主流采样器，步数通常在 20-40 之间，过低可能导致细节不足,过高则效果提升有限且耗时更长。

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