Stable Diffusion是由Stability AI于2022年发布的开源文生图模型，基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）技术，可将文本描述转化为高质量图像。其核心优势包括：
开源免费：允许商业用途，代码托管于GitHub
本地部署：支持在消费级显卡（如RTX 3060 8G）上运行
高度定制：可通过微调模型、插件扩展实现个性化创作
二、Stable Diffusion的五大核心优势
1. 超越同类工具的画质控制
支持调整采样器（如Euler a/DPM++ 2M）、迭代步数（20-30步为佳）等参数
分辨率最高可达1024×1024（SDXL 1.0版本）
2. 丰富的模型生态系统
主流模型类型：
模型类别 代表模型 适用场景
基础模型 SD 1.5/SDXL 1.0 通用图像生成
风格化模型 DreamShaper/RevAnimated 艺术创作
专业领域模型 RPG 4.0（游戏角色） 角色设计
3. 精准的图像修复与扩展
Inpainting功能：局部重绘修改细节（如调整人物表情）
Outpainting功能：扩展画面边界（需安装Infinite Zoom插件）
4. 多模态生成能力
支持文本→图片→视频全流程（配合AnimateDiff插件）
最新SD 3.0版本已实现4秒短视频生成
5. 企业级私有化部署
可通过API集成至设计软件（如Photoshop插件）
训练行业专属模型（需至少500张标注图像）
三、Stable Diffusion应用场景与案例
1. 创意设计领域
广告海报快速提案：30分钟生成50版备选方案
游戏原画概念设计：结合ControlNet骨骼绑定功能
2. 电商与营销
商品场景图合成：”香水瓶漂浮在星空，极简主义风格 –controlnet depth
A/B测试素材生产：批量生成不同风格的广告图
3. 教育与科研
历史场景可视化：”唐代长安城西市商贸场景，工笔画风格
医学插图生成：基于PubMed论文自动配图
四、常见问题解决方案
Q1：生成图片出现畸形人体怎么办？
解决方案：
安装ADetailer插件自动修复面部/手部
添加负面提示词：deformed, mutated, extra limbs
Q2：如何提升图像清晰度？
解决方案：
使用HiRes.fix功能二次放大
后期处理工具：Topaz Gigapixel/LocalSR
