秋叶大神 stable diffusion
时间: 2025-05-11 09:29:23 浏览: 30
### Stable Diffusion 使用教程及相关资源
#### 新手入门指南
对于初学者而言,获取一份详尽的新手指南是非常重要的。根据已有的资料[^1],可以找到一份名为《Stable Diffusion新手0基础入门PDF》的文档,这份文档能够提供从基础知识到实际操作的全方位指导。
#### 安装与配置
在安装过程中,默认情况下会下载Stable Diffusion v1.5模型文件`v1-5-pruned-emaonly`[^2]。然而,如果你希望使用更新的版本如v2.1,则需要手动从Hugging Face平台上的官方仓库`stabilityai/stable-diffusion-2-1`下载相应模型并将其放置于指定路径下(通常是`models/Stable-diffusion/`)。完成上述步骤之后,在界面左上角点击刷新按钮即可加载新的模型选项。
#### 开源特性对比
值得注意的是,虽然当前AI绘图领域存在多个热门工具比如MidJourney和Stable Diffusion等,但由于后者属于完全开放源码项目,所以更便于开发者深入研究以及二次开发应用[^3]。这使得它成为许多技术爱好者首选目标之一。
以下是部分实用链接供参考:
- **官方GitHub地址**: https://github.com/CompVis/stable-diffusion
- **HuggingFace Model Hub (V2.1)**: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1
另外还附带一段简单的Python脚本用于验证环境是否正常运行:
```python
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler
import torch
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-1"
scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16)
pipe.to("cuda")
prompt = "A beautiful landscape with mountains and a lake"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("output_image.png")
```
此代码片段展示了如何通过PyTorch框架调用预训练好的Stable Diffusion V2.1生成一张基于描述语句的艺术图片,并保存至本地磁盘中。
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