Stable Diffusion

Name: Stable Diffusion
Brand: Stability AI
Rating: 4.8 (1 reviews)

参数量SD 1.5（860M） / SD 2.1 / SD3（2B，可本地）

模型类型扩散文生图模型

许可证CreativeML OpenRAIL-M（SD3 为 Stability AI 许可）

开发者Stability AI

★★★★★ 4.8

开源文生图事实标准，生态最庞大的扩散模型系列

图像生成开源扩散模型生态丰富

模型介绍

Stable Diffusion 是 Stability AI 推出的开源文生图扩散模型系列，定义了本地 AI 绘画的玩法。系列从 SD1.5（约 0.86B）演进到 SDXL（UNet 3.5B，原生 1024×1024）与 SD3/SD3.5（MMDiT 架构）。Civitai 等社区积累了数十万种底模、LoRA 与 ControlNet 模型，配合 ComfyUI 可实现采样、放大、重绘、换脸等全流程可控创作。显存门槛低（SD1.5 约 4GB）、生态最大，是可玩性最强的本地文生图方案。

模型基本信息

开发机构Stability AI

模型版本SD1.5 / SDXL 1.0 / SD3 系列

参数规模SD1.5 约0.86B / SDXL UNet 3.5B / SD3 Medium 2B

模型类型文生图潜在扩散模型

许可证CreativeML OpenRAIL-M（SDXL 为 OpenRAIL++）；SD3 为 Stability AI 社区许可

上下文长度N/A（图像，SDXL 原生 1024×1024）

发布日期2022-10-20（SD1.5）；SDXL 2023-07-25

模型架构UNet 潜在扩散（Latent Diffusion）+ CLIP 文本编码

模型能力

中文能力中

英文能力很强

代码能力N/A

推理能力N/A

长文本能力N/A

视觉能力很强（图像生成）

工具调用N/A

模型版本

SD1.5约0.86BSDXL base 1.0UNet 3.5BSD3 Medium2B

模型获取

Hugging FaceModelScope官方页面

部署方式

DiffusersComfyUIAutomatic1111 WebUISD.Next

显存需求

SD1.5 FP16约4GB

SDXL FP16约8-10GB

硬件推荐

RTX 3060可流畅跑 SDXL 与 SD1.5

RTX 3090SDXL 流畅，可叠加放大/多模型

RTX 4090SDXL 极速，配合 Turbo/Lightning 4步出图

RTX 5090可流畅运行任意版本及批量出图

MacM 系列 16GB+ 统一内存可跑 SD1.5/SDXL

为什么选择这个模型

生态最大：Civitai 数十万种底模、LoRA 与 ControlNet
ComfyUI 工作流：节点式绘制，可复现、可批处理
显存门槛低：SD1.5 约4GB、SDXL 一张 12GB 卡流畅
完全本地：无联网、无审核，商业创作自由

模型优点

开源许可宽松，商用友好（SD1.5/SDXL）
模型与插件生态无人能比
低显存即可本地部署
支持 LoRA 微调与 ControlNet 精确控制
教程与社区资料最全

模型缺点

SD1.5/SDXL 在复杂文字渲染上较弱，易出乱码
人体结构、手部细节不如 Flux/Midjourney
多版本并存，新手选型困难
高质量出图需要一定调参经验

适合场景

个人本地绘画与风格创作
电商商品图、写真、插画设计
LoRA 微调与风格定制
ControlNet 精确构图控制

不适合场景

追求图片内文字渲染准确的场景
要求画质逼近 Midjourney/Flux 的顶级输出
完全零学习成本的开箱即用需求
无显卡、需云端随取随用的场景

部署教程

vLLM

图像模型一般不用 vLLM，推荐 ComfyUI：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 后 pip install -r requirements.txt，把 SDXL 的 safetensors 放入 models/checkpoints/，python main.py 启动即可出图

智算工坊实验室

实测速度SDXL 1024×1024 约4s（RTX 4090，30步）；SD1.5 512×512 约1.5s（RTX 3060）

显存占用SD1.5 约4GB；SDXL 约8-10GB（fp16）

功耗整机约300W

不同 GPU 对比RTX 3060 12G 流畅跑 SDXL；4090 约2倍以上速度；无独显的 Mac 需 16GB+ 统一内存

→ 查看实验室数据

常见问题 FAQ

SDXL 和 SD1.5 怎么选？

显存够（8GB+）直接上 SDXL，画质跨越式提升；只有 4GB 或跑不动就留 SD1.5。

生成一张图要多快？

RTX 4090 上 SDXL 1024 约 3~5 秒；3060 约 6~10 秒。缩放/放大会额外耗时。

SD 能商用吗？

SD1.5/SDXL 采用 OpenRAIL 许可，允许商用（生成物受相应条款约束）；SD3 系列需遵守 Stability AI 社区许可。

数据来源

https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
https://huggingface.co/stabilityai
https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-xl-base-1.0
https://stability.ai/

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