stable diffusion手机版安卓下载2025最新版

Stable Diffusion 是一款强大的文本到图像生成人工智能软件。它基于先进的深度学习技术，能够根据用户输入的文本描述，快速且高质量地生成各种逼真、富有创意的图像。无论是奇幻的风景、独特的人物形象，还是抽象的艺术作品，它都能以惊人的准确性和细节呈现出来。该软件具有高度的灵活性和可扩展性，用户可以通过调整各种参数来精确控制生成图像的风格、色彩、分辨率等特征。同时，它还支持多种平台，方便不同用户在各自的设备上进行安装和使用，为艺术家、设计师、创意工作者以及广大人工智能爱好者提供了一个极具创造力的工具，推动了数字艺术和人工智能领域的融合与发展。

stable diffusion对电脑的配置要求

硬件配置

显卡：需要 NVIDIA 显卡，因为 Stable Diffusion 是基于 CUDA 和 Tensor Core 开发的。最低要求显存 4GB 以上，如 NVIDIA GTX 1660 Ti 6G 及同等性能显卡；基本配置建议 6GB 显存；推荐 12GB 显存或以上，如 RTX 3060 Ti 8G 及同等性能显卡，以支持复杂的图像处理任务，显卡算力越强，出图越快，显存越大，可设置的图片分辨率越高。

处理器：四核以上的处理器，如 Intel Core i7 或 i9、AMD Ryzen 7 或 Ryzen 9 等高性能处理器。如果是 AI 绘图的最低配置，也可以使用 Intel 酷睿 12 代 i3 四核处理器。

内存：至少需要 16GB 内存，建议使用 32GB 或更高内存，以确保运行流畅。

存储：需要高速 SSD 硬盘，最好是 NVME 接口的。最低配置需要 20GB 可用硬盘空间，推荐配置为 100-150GB，因为 SD 出图依赖模型，网上下载的模型资源一般较大，批量跑图也很占存储。

显示器：分辨率高、色彩准确的显示器，最好支持广色域，便于更好地查看生成的图像。

软件配置

操作系统：Windows 10 或更高版本、macOS（配备 M1 或 M2 芯片的电脑体验更好）、Linux 系统（如 Ubuntu、CentOS 等）。

编程语言与库：需要安装 Python 3.6 或更高版本、PyTorch 1.4 或更高版本、CUDA 10.2 或更高版本等软件。

其他配置

网络：由于需要从互联网上下载大量的训练数据和模型参数，建议使用稳定的网络连接。

散热：运行时会进行大量计算，产生大量热量，建议使用高效的散热系统。

软件使用方法

一般来说，用户打开软件界面后，在文本输入框中输入详细的描述信息，如 “一幅由梵高风格绘制的夜晚星空下的小镇油画，有明亮的星星和黄色的灯光”，然后设置相关参数，如采样步数、图像尺寸、cfg scale 等，点击 “生成” 按钮，软件就会依据算法和模型生成相应图像。用户还可以根据需要使用图生图功能，上传一张图片并输入提示词，让软件在已有图片基础上进行修改或生成类似风格的新图像。

软件说明

Upscaler Diffusion 模型：可将生成图像的分辨率提高 4 倍。

Depth 模型：用于推理输入图像的深度，保持图像生成的连贯性和深度。

text - guided 修复模型：使用户能智能、快速地切换图像部分内容。

SDXL Turbo 模型：是 SDXL 模型的改进版本，采用 “对抗性扩散蒸馏技术”，将图片生成迭代步骤从 50 步减少至 1 步，能一次迭代生成高品质图像。

软件优势

质量卓越：可以生成高分辨率、逼真的图像，细节出色，真实感强。

稳定性高：与其他深度学习模型相比，在训练过程中更不容易出现崩溃等情况，提高了开发效率。

多领域应用：不仅在图像生成领域表现出色，在语音处理、自然语言处理等多个领域也有广泛应用。

stable diffusion可以做些什么

艺术与设计：生成各种风格的插图、概念艺术和角色设计，为艺术家和设计师提供灵感，帮助他们快速探索新的视觉风格；制作具有品牌调性的产品图、包装设计、海报等，用于广告宣传和品牌推广；生成游戏或 UI 图标，用于网页设计、B 端设计等。

游戏开发：快速创建游戏中的角色、环境和道具等资产，加速游戏原型设计和内容迭代，有助于构建丰富多样的游戏世界，提高开发效率。

电影和动画制作：生成电影和动画中的背景、特效和角色设计，帮助制作团队实现视觉创意，提升作品的质量和吸引力，加速前期概念设计和后期制作流程。

室内与建筑设计：根据手绘线稿图生成各种风格的室内装修效果图和建筑效果图，为设计师提供参考，帮助他们快速迭代设计想法，缩短产品开发周期。

电商领域：实现虚拟试衣，把不同的衣服换到同一个模特身上，或者将人台拍摄的照片转成真人穿着相应服装的效果，降低电商运营成本。

中文名：Stable Diffusion

包名：com.midjourney.stablediffusion

MD5值：1717d6e08d8d1b145305058ed44931e7