Stable Diffusion秋葉中文绿色便携版，开源免费 AI 绘图工具神器 (简单入门解压即用)

写在前面

当今各种人工智能 AI 炙手可热，比如无欢不爱之前介绍过的 ChatGPT、秘塔写作猫等，我们能利用它们完成写作、问答、翻译、编程、分析等等各种生产力与办公相关的用途。

众所周知现在的AI绘画可谓是热火朝天，前有国外的Midjourney，后有国内各大平台推出的无界AI、文心一言等，但是目前的这些线上的AI绘画都会有生成次数、时长等限制，有时候还得排队等待出图，所以免费开源的 Stable Diffusion 就是首选神器了。

Stable Diffusion便携版，开源免费 AI 绘图工具神器

Stable Diffusion简称SD，是一款非常强大的AI绘画工具，并且它还是一个开源项目，可以直接在自己的电脑上部署，并且可以免费出图，出图的速度完全取决于自己电脑的配置。

在早期的SD版本。安装是比较麻烦的，你可能还需要了解python相关的知识，部署起来非常麻烦，但是B站大佬秋葉分享制作的一键傻瓜SD安装包，直接解压即用！

找到【sd-webui-aki-v4.2】这个文件夹，双击打开，并找到“A启动器.exe”这个文件，双击打开。

「A·启动器」，提供了众多便捷直观的功能 (如下图)，「一键启动」就能运行并打开 SD WebUI，轻松解决 Stable Diffusion 新手入门上手难的问题。

点击“一键启动”之后就会弹出一个控制台的界面，这里我们可能需要等1-5分钟，具体等待时间与电脑的配置，以及你所添加的模型大小、数量有关，所以我们耐心等它把文件加载完成。

然后我们在浏览器中打开 http://127.0.0.1:7860/ 这个网址即可进入Stable Diffusion，一般情况下Stable Diffusion加载完成后会自动进入这个网址的。到这一步就可以开始用你的关键词开展你的创作了。

电脑配置要求：

显卡：由于 Stable Diffusion 是部署在你电脑本地运行的，AI 的运算对电脑硬件配置有较高要求。建议你电脑最好配备英伟达 NVIDIA 的独立显卡 (俗称 N 卡)，否则生图的速度会大打折扣。
内存：内存方面推荐 16G 或以上，硬盘建议使用 SSD 固态硬盘，否则 SD软件的启动、生图速度都会很慢。
存储：Stable Diffusion 懒人整合包由于内置了一些常用模型，因此体积会比较大，足足有 10 多 GB 之巨。因为日后还要下载更多的模型来制作各种风格的图片，所以建议最好至少预留50 GB 以上的空间给 SD。

安装配置视频教程

如果整合包的“A启动器”被杀毒软件报毒，属正常现象，可以添加到信任区让其不再提示。

Stable Diffusion 不同模型风格的 AI 画图作品演示：

生成AI图片 (入门教程)：

使用 Stable Diffusion「文生图」生成一张图片的步骤其实很简单，你需要的做就是：选择模型 → 输入正向提示词 → 负向提示词 → 生成。

其中，正向提示词 (关键词) 是告诉 AI 你要画什么，必须用英文 (建议使用 ChatGPT、Claude 等帮助翻译生成
Prompt)，词语之间用英文逗号分割。而负向提示词则相反，表示你不希望图片里出现什么。比如我希望画一个美女、长发、有花，最好真实一点，那么就输入：

1 girl, long hair, flowers, realistic

这样就能搞出一张图女孩的图来了。当然你的描述细节越多越丰富，加上合适优秀的模型，出图的效果才会更好。

Stable Diffusion 出图的质量很大程度上由模型和 Prompt 提示词所决定。你希望生成各种各样的图片，那么就需要下载各种不同模型多多尝试。下面我们再说说 SD 模型的下载。

通过模型可生成不同风格的绘图作品：

那么，我们去哪里可以下载到 Stable Diffusion 的模型呢？

各种 AI 模型类型说明

Checkpoint / 大模型 / 底模型 / 主模型
Checkpoint 模型指是 SD 能够直接绘图的基础模型，因此被称为大模型、底模型或者主模型，在 WebUI 上就叫它 Stable Diffusion 模型。安装完 SD
软件后，必须搭配主模型才能使用。不同的主模型，其画风和擅长的领域都会有不同侧重。
LoRA 模型
目前最热门的微调模型，它可在原有大模型的基础上，对模型进行微调，从而能够生成特定的人物、物品或画风，比如很火的各种专门生成亚洲网红脸的真人美女 LoRA 模型。它们通常体积不会太大，且必须与 Checkpoint
模型一起使用。
VAE 美化模型 (变分自编码器)
VAE 的全名叫 Variational autoenconder，中文叫变分自编码器。主要作用就是给图片加滤镜以及微调，有各种比如二次元、写实风格的不同 VAE。一些大模型会自带了 VAE
(比如Chilloutmix)。如果你再加 VAE 则可能让图片效果变得混乱。
Embedding / Textual lnversion / 文本反转模型 / Hypernetworks
Embeddings / Textual lnversion 文本反转，必须与 Checkpoint 模型一起使用。通过仅使用几张图像，就能让模型学习新的风格和概念，主要用于个性化图像生成。Embeddings
由于训练简单，文件小，因此也颇受欢迎。而且安装后，只需要在 Prompt 提示词中提到它就相当于调用了，很方便。不过由于 Embeddings 训练集较小，因此出图往往做不太到“形神兼似”，所以大多数人还是更喜欢使用
LoRA 模型。
LyCORIS 模型
LyCORIS 可看作是一个优化版的 LoRA 微调模型，只是实现算法不同，在 SD 实现更多的参数有效微调，层级更多，因此可理解为是算法更优化更简洁更节约训练资源的微调模型。实际出图效果似乎也都比较好。
ControlNet 模型
主要用于控制图片的主体结构、构图、线条、边界等，比如控制人物的动作、通过简单的线稿、原图来生成对应构图的 AI 作品。