Stable Diffusion
Stable Diffusion是由Stability AI主导开发并开源的文本到图像生成模型，基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）架构。该模型能够根据文本提示词生成高质量图像，支持图生图、图像修复等多种任务，具有可本地部署、资源占用相对较低的特点，是目前社区生态最为活跃的开源图像生成模型之一。
Core Facts
Timeline (last 90 days)
ASR市场支持创作者上架AI整合包，如Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、GPT-SoVITS等
Stable Diffusion WebUI启动完成后会在控制台输出'Running on local URL: http://127.0.0.1:7860'
2023-2024年间，图像生成领域经历了从Stable Diffusion 1.5到SDXL再到SD3的架构跃迁
新一代模型如FLUX、Z-Image由于架构改进，CFG值设为1甚至更低即可获得最佳效果，而传统Stable Diffusion模型通常使用7-12的CFG值
Midjourney和Stable Diffusion都基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）
负向提示词包含过多token时，每个token在交叉注意力计算中分到的权重被稀释，导致单个约束的实际抑制效力大幅下降
Draw Things是一款专为Apple Silicon（M系列芯片）优化的本地AI图像生成应用，支持Stable Diffusion系列模型的本地推理
对于数十亿参数的SD模型，LoRA文件通常只有10-200MB
低配电脑生成一张512×512的Stable Diffusion图片可能需要2-5分钟
NVIDIA显卡因CUDA生态支持最为完善而成为Stable Diffusion本地部署的首选
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All Facts (13)
NVIDIA显卡因CUDA生态支持最为完善而成为Stable Diffusion本地部署的首选
95%Unverified负向提示词包含过多token时，每个token在交叉注意力计算中分到的权重被稀释，导致单个约束的实际抑制效力大幅下降
85%Unverified对于数十亿参数的SD模型，LoRA文件通常只有10-200MB
85%Unverified从2022年的Stable Diffusion到2023年的ChatGPT再到2024年的多模态模型，AI领域几乎每隔几个月就有颠覆性的新工具和框架出现
85%Unverified新一代模型如FLUX、Z-Image由于架构改进，CFG值设为1甚至更低即可获得最佳效果，而传统Stable Diffusion模型通常使用7-12的CFG值
80%UnverifiedMidjourney和Stable Diffusion都基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）
80%VerifiedStable Diffusion于2022年开源
80%Unverified低配电脑生成一张512×512的Stable Diffusion图片可能需要2-5分钟
70%VerifiedStable Diffusion的Checkpoint模型通常为2-7GB，LoRA模型通常只有几十到几百MB
70%VerifiedStable Diffusion的文本引导通过CLIP文本编码器将提示词转化为向量
65%Verified运行Stable Diffusion的最低显卡要求为NVIDIA 6GB显存，推荐8GB显存及以上
65%UnverifiedDraw Things是一款专为Apple Silicon（M系列芯片）优化的本地AI图像生成应用，支持Stable Diffusion系列模型的本地推理
60%Unverified2023-2024年间，图像生成领域经历了从Stable Diffusion 1.5到SDXL再到SD3的架构跃迁
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