Stable Diffusion(AI图像生成器) V1.0 Windows本地免费版

Stable Diffusion V1.0 Windows本地免费版是一款强大的AI图像生成器，亮点在于能凭借简单文本描述快速生成高质量图像。我特喜欢它的风格自定义功能，以往我在设计宣传海报时，很难找到符合创意的素材，有了这个功能，我只需输入风格关键词，它就能生成对应风格的图像，直接解决了素材匮乏的难题，为创作节省大量时间。

Stable Diffusion 完全免费开源，它的代码都在 GitHub 上公开，在遵循原项目采用的 CreativeML Open RAIL-M 许可证的前提下，任何人都可以拷贝使用，生成任何他们想要的图像，甚至调整系统开发独立的应用或服务。欢迎需要的伙伴前来下载使用。

软件原理

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。

本地电脑运行

因为模型比较大，所以必须要有NVIDIA GPU，至少4GB VRAM，本地磁盘至少有15GB的空间，我们打包的项目解压后需要11G的磁盘。