Stable Diffusion
Stable Diffusion是由Stability AI推出的开源AI图像生成模型，在文生图领域处于行业前列，拥有广泛的开发者生态
Stable Diffusion是由Stability AI推出的开源AI图像生成模型，在文生图领域处于行业前列，拥有广泛的开发者生态。其核心功能包括自定义模型微调、多维度生成控制、多格式输出适配，可满足不同创作需求。面向AI绘画爱好者、商业设计从业者、算法研发人员等群体，适用于创意概念稿绘制、批量素材生产、算法技术研究、艺术风格探索等多种场景，为用户提供高自由度的图像生成能力。
- 适用对象
- 平面设计师(商业宣传物料制作)
- 主要功能
- 本地部署、ControlNet控制
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- API
- 已收录
- 2026.06.06（144 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#102
分类内排名
#2 / 165
累计站内点击
3
近 7 日点击
—
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Stable Diffusion是什么，怎么使用？
约 6 分钟Stable Diffusion是由Stability AI推出的开源AI图像生成模型，在文生图领域处于行业前列，拥有广泛的开发者生态。其核心功能包括自定义模型微调、多维度生成控制、多格式输出适配，可满足不同创作需求。面向AI绘画爱好者、商业设计从业者、算法研发人员等群体，适用于创意概念稿绘制、批量素材生产、算法技术研究、艺术风格探索等多种场景，为用户提供高自由度的图像生成能力。
主要功能
- 本地部署：支持用户将模型部署在个人本地设备上，无需依赖云端服务即可完成全部生成操作。用户可根据自身设备性能调整运行参数，自主管理所有生成数据，无需担心创作内容上传泄露，同时也能摆脱网络环境限制，在离线状态下也可开展图像生成相关工作，满足对数据安全和使用灵活性有要求的用户需求。
- ControlNet控制：搭载ControlNet控制模块，可通过线稿、深度图、姿态骨架、语义分割图等多种参考条件引导图像生成过程。用户能够精准控制画面的构图、人物姿态、物体结构、空间关系等核心要素，减少生成结果的随机性，让输出内容更贴合创作预期，适合对画面可控性有较高要求的设计和创作场景。
- LoRA微调：支持LoRA轻量化微调功能，用户只需少量标注样本，即可针对特定人物、特定风格、特定物体进行模型定向优化。微调过程占用算力资源少，训练速度快，生成的微调整文件体积小，方便用户分享和调用，能够快速让模型具备生成特定目标内容的能力，满足个性化的创作需求。
- Img2Img转换：提供图像到图像的转换能力，用户可上传已有图像作为基础，结合文字提示词调整画面内容。支持修改原有图像的风格、色彩、元素构成，也可基于低精度草图生成完整的高清晰度成品图，还能实现不同艺术风格之间的迁移，大幅提升旧图翻新、草图落地类工作的效率。
- 开源生态：模型代码完全开源，全球开发者可参与功能迭代和拓展插件开发，目前已经形成丰富的第三方资源库。用户可自由下载不同风格的社区训练模型、各类功能插件、预设提示词包等资源，也可以根据自身需求对模型进行二次开发，适配更多个性化的使用场景，拓展模型的能力边界。
- 参数自定义：支持用户对生成过程的核心参数进行自由调整，包括迭代步数、采样方法、提示词权重、CFG系数、随机种子等。用户可以通过调整参数平衡生成速度和图像质量，也可以通过固定种子复现之前的生成结果，还能针对性优化特定类型内容的生成效果，适配不同的创作诉求。
怎么使用
- 步骤一：访问Stability AI官方网站，根据自身设备配置和使用需求，选择合适的Stable Diffusion版本下载到本地，或者直接使用官方提供的在线服务端口。步骤二：完成环境配置，本地部署用户需安装对应的依赖库和运行框架，检查显卡驱动、内存等硬件条件是否符合运行要求，确保程序可正常启动。步骤三：输入创作需求，根据想要生成的内容填写正面提示词和负面提示词，明确画面的主体元素、风格、画质要求等，排除不需要的画面内容。步骤四：设置生成参数，根据需求选择合适的采样方法、迭代步数、分辨率、CFG系数等参数，若需要可控生成可上传ControlNet参考文件或LoRA微调模型。步骤五：点击生成按钮等待输出，生成完成后可查看结果，若效果不符合预期可调整提示词或参数重新生成，满意后可导出不同格式的图像文件保存。
适合什么人群
- 平面设计师(商业宣传物料制作)
- 插画师(艺术风格探索与创作)
- 游戏原画师(游戏角色场景概念设计)
- AI算法研发人员(生成式AI模型优化研究)
- 自媒体从业者(账号内容配图批量生产)
- 动画制作人员(动画分镜草图细化)
用 Stable Diffusion 生成专属二次元风格头像
你可以直接访问Stability AI官方官网，找到Stable Diffusion对应的云端API入口，也可以通过Toolifai导航页提供的直达链接快速跳转至服务页面。进入后先在提示词输入框中清晰描述你的头像需求，比如“齐肩碎发、猫耳发饰、淡蓝色JK制服、赛璐璐画风、白底高清头像”，接着选择标准分辨率档位，还能根据喜好调整生成步数、采样器类型，确认参数后点击生成按钮，等待几秒就能得到4张不同构图的专属头像图，不满意还可以基于满意的结果局部重绘调整细节。
微调专属定制商用插画风格模型
如果你有大量同风格的商用插画素材，可以先将整理好的数据集上传至官方API对应的微调功能模块，按照页面指引标注素材对应的风格关键词，选择轻量化微调模式启动训练。训练完成后你就能得到独属于你的定制风格模型，后续批量生成品牌宣传图、产品配图时，生成结果会完全贴合你指定的视觉调性，避免普通通用模型生成的内容风格杂乱、不符合品牌要求的问题。
开始使用 Stable Diffusion
你可以直接访问Stability AI官方官网，点击右上角的注册按钮，使用邮箱完成账号注册并登录即可进入控制台。核心开源模型完全免费可自行下载部署，无功能和使用次数限制，云端API服务采用按量付费模式，具体计费标准以官网公示为准，企业定制服务需要单独联系商务沟通需求核算价格，新用户可以先试用平台提供的免费生成额度，熟悉基础操作后再根据自己的使用场景选择部署方式。
如果是新手用户，建议先从云端基础文生图功能上手，先尝试输入不同维度的提示词熟悉生成逻辑，等掌握核心参数的搭配规律后，再根据自己的技术能力和使用需求，选择本地部署或者调用API做批量生成，所有功能细节都可以以官网最新说明为准。
编辑点评
Stable Diffusion作为开源AI图像生成领域的代表性产品，其核心优势在于高度的开放性和可控性，开源的模式让其拥有活跃的社区生态，用户可以获取大量的第三方资源，也能根据自身需求定制功能，相较于闭源的同类产品，灵活性更高，适合需要个性化创作的用户。同时它支持本地部署的特性，也能满足对数据安全有要求的商业用户使用，可控生成相关功能可以大幅提升创作的精准度，降低反复修改的成本。
不过该产品也存在一定不足，本地部署对用户的设备有一定要求，入门存在技术门槛，新手用户需要花费时间学习参数调整和提示词使用方法，生成效果高度依赖用户的操作经验，部分复杂场景的生成精度仍有提升空间，多人物、复杂逻辑关系的画面容易出现结构错误。
整体来看，Stable Diffusion适合有一定AI绘图基础、需要高自由度创作能力的用户，在商业设计批量出稿、个性化艺术创作、AI生成技术研究等场景下都能发挥不错的作用，也适合愿意投入时间学习自定义功能的深度用户使用。
价格与免费额度
Stable Diffusion核心模型完全免费开源，用户可自行下载部署使用，无功能和使用次数限制，适合有一定技术能力、有本地部署需求的用户选择。官方提供的云端API服务采用按量付费模式，根据生成图像的分辨率、生成速度等参数计费，基础生成需求的计费标准约为1美元可生成100-200张标准分辨率图像，适合不想配置本地环境、偶尔使用的用户。此外官方还推出企业级定制服务，价格根据企业需求的算力规模、功能定制项单独核算，适合有大规模商业使用需求的企业客户选购。
优点与不足
优点
- 支持本地离线部署，用户可自主管控所有生成数据，避免创作内容泄露风险
- 拥有丰富的开源社区生态，可调用大量第三方训练模型、插件等拓展资源
- ControlNet、LoRA等功能可实现多维度生成控制，提升输出内容的匹配度
- 无使用次数限制，用户可根据需求无限次生成图像，适合批量生产场景
- 支持全参数自定义调整，可灵活平衡生成速度与图像质量
不足
- 本地部署对设备算力要求较高，低配置设备运行速度慢，甚至无法正常启动
- 入门门槛较高，新手用户需要学习提示词编写、参数调整等相关操作知识
- 复杂逻辑场景生成准确率有限，多人物、复杂空间结构的画面容易出现错误
- 部分第三方资源无统一审核标准，可能存在内容侵权或者质量不佳的问题
能帮你做的 8 件事
- 01本地部署
- 02ControlNet控制
- 03LoRA微调
- 04Img2Img转换
- 05Stable Diffusion场景的常用方案
- 06SD场景的常用方案
- 07平面设计师(商业宣传物料制作)的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- Stable Diffusion 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
Stable Diffusion本地部署需要什么配置的设备？
本地部署运行Stable Diffusion，基础配置建议使用搭载4GB及以上显存的NVIDIA独立显卡，系统为Windows 10及以上、或者主流Linux发行版，运行内存不低于8GB，存储可用空间不低于20GB即可运行基础版本。如果需要生成高分辨率图像、同时加载多个LoRA模型或者ControlNet控制模块，建议显存提升到8GB及以上，内存16GB及以上，能够获得更流畅的运行体验。如果是AMD显卡或者苹果设备，也可以通过适配的运行框架部署，不过整体运行效率会低于同级别NVIDIA显卡，部分插件可能存在适配问题，需要根据对应设备的部署教程完成相关配置。
使用Stable Diffusion生成的图像可以商用吗？
Stable Diffusion官方开源协议允许用户对生成的图像拥有使用权，不过商用需要同时满足多个前提条件。首先你使用的基础模型、LoRA微调整模型、参考素材等资源需要拥有合法的商用授权，部分社区分享的模型是基于受版权保护的内容训练，使用这类模型生成的内容商用可能存在侵权风险。其次生成的内容不能侵犯他人的肖像权、著作权等合法权益，不能用于违法违规的商业用途。建议商业使用前，确认所用全部资源的授权范围，必要时可以咨询专业的法律人士评估风险，避免出现侵权纠纷。
ControlNet有哪些常用的控制类型，分别适合什么场景？
ControlNet目前常用的控制类型包括线稿控制、深度控制、姿态控制、语义分割控制、法线贴图控制等。线稿控制适合基于手绘草图生成完整图像，能够保留草图的核心结构和构图，适合设计师将快速构思的草稿落地为成品；深度控制可以控制画面的空间层次和远近关系，适合生成对空间结构要求高的场景类图像；姿态控制可以固定人物的动作姿态，避免生成人物动作扭曲的问题，适合人物类内容的创作；语义分割控制可以指定画面不同区域的内容类型，精准规划不同位置的元素，适合复杂构图的场景生成；法线贴图控制可以控制画面的光影和物体质感，适合对光影效果要求高的创作场景。
LoRA微调需要多少张样本图片，效果才比较好？
LoRA微调的样本数量需求根据微调的目标不同有所区别，如果是微调特定的人物形象，建议准备10-20张不同角度、不同光线、不同背景的清晰人物照片，样本尽量覆盖人物的多种状态，避免样本单一导致微调后泛化性差。如果是微调特定的艺术风格，建议准备20-50张同风格的作品样本，样本需要风格统一，包含该风格的典型元素和色彩特征。如果是微调特定的物体，准备8-15张不同角度的物体照片即可。同时样本的质量对微调效果影响很大，建议选择清晰无水印、内容主体突出的样本，标注对应的提示词，能够有效提升微调后的模型效果。
生成的图像出现结构错误、内容扭曲怎么办？
生成图像出现结构错误可以通过多个方法优化，首先可以调整提示词，增加更明确的结构描述词，同时在负面提示词中加入“结构错误、畸形、扭曲、肢体异常”等关键词，引导模型规避这类问题。其次可以调整生成参数，适当提升迭代步数，调整CFG系数到7-10的合理区间，更换采样方法，例如选择DPM++ 2M Karras等生成稳定性更高的采样器。也可以加入ControlNet控制，上传对应的线稿、姿态图、深度图等参考文件，固定画面的核心结构，避免模型自由生成出现错误。如果是特定内容的生成问题，也可以针对性训练对应的LoRA模型，提升模型对该类内容的生成精度，多次尝试调整参数即可逐步优化生成效果。
Stable Diffusion和其他闭源AI绘画工具相比有什么区别？
和闭源AI绘画工具相比，Stable Diffusion最核心的区别是开放性，闭源工具的功能、模型都由官方统一提供，用户只能使用官方开放的功能，无法进行自定义修改，而Stable Diffusion完全开源，用户可以根据需求修改模型代码、拓展功能，也可以使用社区开发的各类插件和模型。其次是数据安全，闭源工具的生成过程都在云端，用户的创作内容需要上传到服务商服务器，而Stable Diffusion可以本地部署，所有数据都保存在用户本地，不会外传。另外使用成本上，闭源工具大多采用会员订阅或者按次付费的模式，长期使用成本较高，而Stable Diffusion本地部署后没有额外使用成本，适合高频使用的用户。不过闭源工具通常操作更简单，新手更容易上手，而Stable Diffusion的操作门槛相对更高。
开始使用 Stable Diffusion
从官方入口了解最新功能与使用方式。
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