Stable Diffusion

开源AI图像生成模型，通过文本描述生成高质量图像

图像生成

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Stable Diffusion 是由 Stability AI 公司开发的开源AI图像生成模型，于2022年发布。该模型基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）技术，能够通过文本描述生成高质量图像。作为开源项目，Stable Diffusion 提供免费使用的社区许可证，支持消费级显卡本地部署，为 AI 创意工具的普及做出了重要贡献。然而，该模型也面临来自艺术家的版权争议，其训练数据使用艺术家作品的行为引发了广泛讨论。
Stability AI 是一家成立于2024年的英国开源人工智能公司，总部位于伦敦。公司 CEO Emad Mostaque 在 AI 领域拥有丰富经验。在 Stable Diffusion 项目中，核心代码实际由德国慕尼黑大学和纽约大学的研究人员编写，Stability AI 为该项目提供了计算资源支持并进行了产品化运营。公司已获得超过 1.01 亿美元的投资，投资方包括 Coatue Management、光速创投等知名机构。Stability AI 的合作伙伴包括 EA Games、华纳音乐、WPP、环球音乐、HubSpot 等国际知名企业。公司于 2026年4月8日发布了 Brand Studio 品牌工作室，进一步扩展了其产品线。
Stable Diffusion 的核心功能包括图像生成、图像编辑、视频生成和 3D 模型创建。该模型支持文生图、图生图两种主要工作流程，用户可以通过输入文本提示词生成图像，也可以基于现有图像进行风格迁移或局部重绘。在实际使用中，Stable Diffusion 展现出了强大的图像生成能力，但在细节处理上仍存在不足。例如，手部、材质、边缘关系的精细度有待提升，有时会出现手指数量不正确、材质表现不自然等问题。此外，模型对语义的理解虽然基本准确，但在元素布局和语义一致性方面仍有改进空间。该模型支持多种采样方法和代码实现，提供了丰富的参数配置选项供高级用户进行定制。用户可以在本地部署使用，也可以通过 DreamStudio 云平台进行在线生成。
Stable Diffusion 附带社区许可证，大多数用户可以免费使用该模型进行非商业用途。对于商业使用，需要申请商业许可证或使用 Stability AI 提供的企业解决方案。 DreamStudio 是 Stability AI 官方提供的云平台，采用积分制收费模式，用户需要购买积分进行图像生成。不同版本的模型和功能对应不同的积分消耗量，企业用户可以通过 "Book a demo" 或 "Start your deployment" 联系销售团队获取定制报价。公司还提供 Platform API 服务，允许开发者将图像生成能力集成到自己的应用中。此外，Stability AI 还提供自托管许可，允许用户在自有服务器上部署模型，实现高级定制和数据控制。
用户对 Stable Diffusion 的评价呈现两极分化。正面评价主要集中在以下几个方面：开源免费降低了 AI 图像生成的门槛，支持本地部署保护了用户隐私，提供高度定制化空间，活跃的社区生态提供了丰富的插件和模型。负面反馈包括：上手门槛相对较高，需要一定的技术基础知识，默认配置的出图质量不如 Midjourney 等竞品，细节处理不够精细，文档和教程的更新有时跟不上版本迭代。从市场对比来看，2026年的 AI 图像生成领域竞争激烈，Midjourney V8、FLUX、DALL-E 4 等产品都在不断进化，Stable Diffusion 面临着来自各个方向的竞争压力。
业界普遍认为 Stable Diffusion 是开源 AI 图像生成领域的重要里程碑。知乎用户将其形容为 "第一次觉得图像生成模型已经足够强"，但同时指出在精细度和专业商用场景下仍有提升空间。从技术发展角度看，2026年的 AI 图像生成技术正在向更高分辨率、更快生成速度、更好语义理解方向演进。上交大和 vivo 团队的研究表明，通过简单的技术改进可以让扩散模型获得全面提升，相关成果已在 CVPR 2026发表。行业媒体认为，Stable Diffusion 的开源策略对 AI 创意工具的普及起到了重要推动作用，但也因此面临了更多的商业化挑战。
Stable Diffusion 面临的最大争议来自版权问题。2022年9月，大量艺术家发现 Stable Diffusion 的训练数据集中包含了自己的作品，而这些作品被用于免费生成竞争性内容，引发了艺术家的集体抗议。有艺术家表示 "用我的作品砸我的饭碗"，认为这严重损害了原创作者的权益。此外，关于 Stable Diffusion 源代码的归属问题也曾引发讨论。有报道指出，让 Stability AI 成名的 Stable Diffusion 核心代码实际来自于其他研究人员的工作，这一争议曾被福布斯报道。财务方面，Stability AI 作为一家初创公司，面临着持续烧钱和商业化变现的压力，公司未来的盈利能力仍存在不确定性。
Stable Diffusion 适合以下用户群体：技术背景较强、熟悉编程和 AI 工具的用户，追求高度定制化和隐私保护的用户，希望在本地部署实现离线使用的用户，对开源社区生态有依赖的开发者。对于追求开箱即用、追求极致画质的普通用户，建议考虑 Midjourney、DALL-E 等闭源方案，它们在易用性和默认输出质量方面更具优势。对于企业用户，建议评估 Stability AI 的企业解决方案或 Brand Studio 服务，这些商业产品通常提供更稳定的技术支持和合规保障。
Stable Diffusion 作为开源 AI 图像生成的开创者之一，在技术普及和社区建设方面做出了重要贡献。该模型降低了 AI 图像生成的门槛，为创意表达提供了更多可能性。然而，随着市场竞争的加剧，Stable Diffusion 需要在输出质量、易用性和商业模式上持续进化，以保持竞争优势。对于不同需求的用户，选择应基于自身的技术能力、使用场景和预算进行权衡。

用户评论

Jordan_VasquezZ

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用了两年 SD 的感受就是，前期投入确实大，光显卡就花了五六千，装环境又搭进去一整天，但一旦跑通之后就是完全不一样的体验了。现在批量出图零成本，LoRA 自己训练角色一致性，ControlNet 精准控制构图，这些功能闭源工具根本给不了。唯一遗憾的是底模质量还是不如 Flux，得靠社区模型补。

Carol_Jenkins_6628

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之前一直用 MJ，每个月 $30 说实话不算贵但总觉得不值，后来一狠心买了块 RTX 4070 开始捣鼓 SD，刚开始确实崩溃，什么 checkpoint、LoRA、sampler、CFG scale 这些概念完全懵的，好在 B 站和 Reddit 教程够多，啃了大半个月终于能稳定出图了。现在回头看，当初的投入都值了，关键是想怎么改就怎么改，不需要求人。

Christina_Ruiz_X

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SD 3.5 跟 SDXL 比起来进步挺明显的，特别是文字渲染和复杂 prompt 的理解上，以前写个「穿着红色旗袍的女孩站在樱花树下，背景是模糊的东京塔，黄昏光，电影感」，SDXL 经常把元素搞混或漏掉，3.5 基本能全理解到。不过模型大了之后吃显存也更凶了，12GB 都感觉有点勉强，想流畅跑还是得上 24GB。

smallwolf479

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折腾了三天终于把 ComfyUI 跑起来了，RTX 4060 出图还行吧，就是前置准备太劝退了。

LDavis36987

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SD 最大的优点就是免费，但免费的前提是你得先有一块好显卡，这就已经劝退大部分人了。

TEsul

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从 WebUI 切到 ComfyUI 花了我整整一个周末，但节点式工作流确实比点按钮强太多了。

TheCeylanBeşerler_2024

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用 SDXL 配 DreamShaper 出图效果已经可以媲美 MJ 了，关键是开源免费，商用也不怕被告。

BPerez_Plus

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ControlNet 真的是 SD 的灵魂插件，一张骨架图配几行 prompt 就能精准控制构图，MJ 根本做不到。

Dylan234

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Civitai 上 LoRA 模型多得看不完，从吉卜力风到赛博朋克应有尽有，这才是 SD 最大的护城河。

SeanCook

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inpainting + outpainting 用习惯了回不去别的工具，局部修改比在 PS 里抠图快十倍。

DorisTorres_2023

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坦白讲 SD 的学习曲线太陡了，sampler、CFG、step、denoising 这些参数够新手研究一两个月。

aNN473

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装了一整天才跑通，中途各种依赖冲突，要不是因为有显卡早放弃了。

brownswan958

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最近把 ComfyUI 的生产管线搭起来了，一个工作流模板串联了文生图、高清放大、面部修复、背景替换四个步骤，按一下按钮全自动跑完。以前在 PS 里手动修一套图至少半小时，现在一分多钟搞定。SD 对技术型用户来说确实是当前最强大的工具，但对只想点点鼠标就出大片的人来说还是趁早用 MJ 吧。

康博

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r/StableDiffusion 五百多万成员，啥问题都能搜到答案，这生态不是闭源工具能比的。

邹萱欣

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最香的是零成本商用，接甲方项目直接用 SD 出图，省了每个月给 MJ 交保护费。

尹静

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Flux 质量确实比 SD 3.5 好，但社区模型和 LoRA 资源 SD 还是王者，两者互补着用最舒服。

bApow

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SD 底模质量一般，但配上社区训练的大模型如 Realistic Vision 或 DreamShaper 一下就起飞了。

Helen.Patel_Plus

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MJ 开箱即用确实香，但每个月 $10-$30 一年下来也不少，SD 一次性硬件投入长远看更划算。

Ruth_NguyenQ

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说 SD 不好用的多半是没耐心折腾的，这东西确实不像 MJ 那样开箱即用，但你要想啊，每个月给 MJ 交保护费不说，生成的图还不能商用，想微调一下构图根本没门儿。SD 就不一样了，本地部署零成本无限生成，ControlNet + LoRA 组合拳一出，想做什么风格都行。唯一的问题就是社区模型太多太杂，筛选起来有点累。

Abigail_RossSr

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做企业项目最看重数据不出本机，SD 本地部署离线可用，光这一条就秒杀所有云端方案了。

Linda.Torres520

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断网也能跑图，上次出差在飞机上连 Wi-Fi 都没有，就靠 SD 整了一组产品素材。

orangegorilla120

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秋叶大佬的整合包真的是中文用户的福音，解压即用一键启动，小白也能玩 SD 了。

rjyztggo_dev

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LiblibAI 上国内创作者分享的工作流直接复制到 ComfyUI 就能跑，比从零搭省太多事了。

blPAR

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RTX 4090 上 SD 3.5 出 1024x1024 只需要 3-4 秒，但换到 1660 直接卡成 PPT，显卡差距太大了。

Joyce_Carter

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8GB 显存跑 SDXL 非常勉强，换了 4070 Ti 12GB 后才真正体会到什么叫丝滑。

Danielle958

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WebUI 从 2024 年 7 月最后一次更新后就没动静了，现在都在用 ComfyUI，节点式工作流才是未来。

xEeviMakela

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说实话 ComfyUI 对新手太不友好了，但一旦上手建好自己的工作流模板，效率是 WebUI 的好几倍。

Matthew_Barnes_7

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电商产品图批量生成用 SD 的 inpainting + ControlNet 流水线，一套自动化流程下来一天出几百张没问题。

jw2n3

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很多人说 SD 的安装门槛高，我觉得其实要看怎么装。秋叶的整合包一键解压就用了，ComfyUI 也有官方桌面版，根本不需要命令行。但如果你想自己调参、换模型、装插件，那就确实需要懂点技术了。而且社区模型质量参差不齐是非常现实的问题，Civitai 上下载量高的 checkpoint 基本靠谱，小众的就看运气了。

Carolyn_WalkerII612

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做游戏素材的，SD + LoRA 保持角色一致性简直绝了，比手绘快几十倍而且风格统一。

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