体验网址：https://platform.stability.ai/sandbox/text-to-image
开源网址：https://github.com/Stability-AI/stablediffusion
stablediffusion介绍
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种基于扩散技术的生成式人工智能（GAN）模型，可根据文本和图像提示生成独特的逼真图像。该模型最初于2022年推出，由CompVis、Runway ML和Stability AI联合开发。
稳定扩散模型的工作原理如下：
- 首先，模型会从一个随机的噪声图像开始。
- 然后，模型会使用一个扩散过程来逐渐改变噪声图像，直到它符合给定的文本或图像提示。
- 在扩散过程中，模型会使用一个潜在空间来表示图像的结构和内容。
稳定扩散模型的优势在于：
- 生成的图像质量高，逼真度高。
- 可以根据文本和图像提示生成多种类型的图像。
- 训练速度快，计算资源需求低。
稳定扩散模型的应用包括：
- 图像生成：可以用于生成逼真的人物、场景、物体等图像。
- 图像编辑：可以用于修复图像缺陷、添加图像元素等。
- 图像创作：可以用于生成创意图像，如插画、漫画、动画等。
稳定扩散模型是一项具有重要应用潜力的技术，在未来将会得到更广泛的应用。
Stable Diffusion需要什么 PC 硬件？
Stable Diffusion最关键的一个组件是显卡 (GPU)。Stable Diffusion（至少是主要版本）几乎完全在 GPU 上运行。这意味着其他系统组件，例如CPU、RAM和存储驱动器，几乎没有那么重要。
注意：开发需求有时会改变 Stable Diffusion 的运行方式，并且可能会导致对 CPU 和 RAM 的需求比官方 Stable Diffusion 版本更高。
一般来说，如果您在构建一台考虑到Stable Diffusion的新电脑，以下是我们建议的最低规格：
CPU： AMD 或 Intel CPU。
RAM：至少 16 GB DDR4 或 DDR5 RAM。
存储：256 GB 或更大的SATA 或 NVMe 固态驱动器。您需要至少 10 GB 的可用空间。通常，1 TB 驱动器提供每 GB 存储的最佳价格。
GPU： 具有至少 8 GB GDDR6 内存的 GeForce RTX GPU。
您需要什么样的显卡 (GPU) 才能运行稳定的扩散？
Stable Diffusion 社区一直在努力扩大可运行 Stable Diffusion 的设备数量。我们已经看到Stable Diffusion在M1 和 M2 Mac 、AMD 卡和旧 NVIDIA 卡上运行，但它们往往难以运行并且更容易出现问题。截至目前为止，RTX NVIDIA GPU 是Stable Diffusion原生支持的唯一 GPU。
以下NVIDIA RTX 卡都可以选择：
RTX 2060 (12GB)、RTX 2070、RTX 2070 Super、RTX 2080、RTX 2080 Super、RTX 2080 Ti 或 RTX Titan
RTX 3060、RTX 3060 Ti、RTX 3070、RTX 3070 Ti、RTX 3080、RTX 3080 (12GB)、RTX 3080 Ti、RTX 3090 或 RTX 3090 Ti
RTX 4090、RTX 4080 和未来40 系列 GPU
注意： RTX 3050 也可以使用，但考虑到它与 RTX 3060 12 GB 版本相比的定价，很难推荐。
尽量购买最新的 GPU。NVIDIA 具有 8 GB 内存的 20、30 或 40 系列 GPU 中的任何一个都可以工作，但较旧的 GPU - 即使具有相同数量的视频 RAM (VRAM) -将需要更长的时间才能生成相同大小的图像。如果您正在构建或升级一台专门考虑稳定扩散的 PC，请避免使用较旧的 RTX 20 系列 GPU，因为它们的速度要慢得多，除非您发现一款非常划算的 GPU。
您需要多少视频内存（GPU 内存）？
图像越大，稳定扩散使用的 VRAM 就越多。您应该考虑的最小VRAM量是 8 GB。
未经修改的稳定扩散版本将使用 8 GB VRAM 生成 256×256 图像，但在尝试生成 512×512 图像时可能会遇到问题。如果您想在不调整设置的情况下获得 512×512 图像，请使用具有 12 GB 或更多 VRAM 的 GPU。
RTX 3060是一个价格相当低的潜在选择。RTX 3060 比3060 Ti慢，但是，RTX 3060 有 12 GB VRAM，而 3080 Ti 只有 8 GB。额外的 VRAM 在稳定扩散中确实会大放异彩，但这是以牺牲速度和游戏性能为代价的。
