Slik laster du ned Stable Diffusion – en trinnvis veiledning - CometAPI

Stable Diffusion er fortsatt den mest brukte åpne kildekode-familien av tekst-til-bilde-modeller. Stability AI har fortsatt å iterere (blant annet publisert Stable Diffusion 3-serien og SDXL-forbedringer). Med den nylige lanseringen av Stable Diffusion 3.5 har kapasitetene til denne teknologien blitt ytterligere utvidet, med forbedret bildekvalitet, bedre forståelse av prompts og mer fleksible bruksområder. Denne veiledningen gir en omfattende oversikt over Stable Diffusion, fra hvordan det virker til en trinnvis installasjonsguide, slik at du kan utnytte den kreative kraften i denne banebrytende AI-en.

CometAPI, den tilbyr et sky-API for Stable Diffusion til bildegenerering.

Hva er Stable Diffusion?

Stable Diffusion er en dyp læringsmodell som genererer bilder fra tekstbeskrivelser, en teknologi kjent som tekst-til-bilde-syntese. I motsetning til mange andre AI-bildegeneratorer er Stable Diffusion åpen kildekode, slik at hvem som helst kan bruke, modifisere og bygge videre på teknologien.

Modellen er trent på et enormt datasett med bilder og tilhørende tekstbeskrivelser, noe som gjør den i stand til å lære de komplekse sammenhengene mellom ord og visuelle konsepter. Når du gir en tekstprompt, bruker Stable Diffusion denne kunnskapen til å skape et unikt bilde som samsvarer med beskrivelsen din. Detaljnivået og realismen som kan oppnås er bemerkelsesverdig, fra fotorealistiske bilder til fantastiske illustrasjoner i et bredt spekter av stiler.

Muligheter utover tekst-til-bilde

Selv om hovedfunksjonen er å generere bilder fra tekst, strekker Stable Diffusions kapasiteter seg langt utover denne kjernefunksjonen. Allsidigheten gjør den til et komplett verktøy for et bredt spekter av kreative oppgaver:

Image-to-Image: Du kan gi et eksisterende bilde og en tekstprompt for å veilede modellen i å transformere det opprinnelige bildet. Denne funksjonen er perfekt for kunstnerisk stilisering, konseptutforskning og kreativ eksperimentering.
Inpainting og Outpainting: Stable Diffusion lar deg selektivt endre deler av et bilde (inpainting) eller utvide bildet utover dets opprinnelige grenser (outpainting). Dette er svært nyttig for fotorestaurering, fjerning av objekter og for å utvide lerretet i dine kreasjoner.
Videoproduksjon: Med nylige fremskritt kan Stable Diffusion nå brukes til å lage videoer og animasjoner, noe som åpner for nye muligheter innen dynamisk visuell historiefortelling.
ControlNets: Dette er tilleggsmodeller som gir mer presis kontroll over bildegenereringsprosessen, slik at du kan spesifisere positurer, dybdekart og andre strukturelle elementer.

Åpen kildekode og tilgjengelighet

En av de viktigste aspektene ved Stable Diffusion er at den er åpen kildekode. Koden og modellvektene er offentlig tilgjengelige, noe som betyr at du kan kjøre den på din egen datamaskin, forutsatt at du har nødvendig maskinvare. Dette nivået av tilgjengelighet skiller den fra mange proprietære AI-bildegenereringstjenester og har vært en nøkkelfaktor for den utbredte bruken. Muligheten til å kjøre modellen lokalt gir brukere full kreativ frihet og kontroll over arbeidet sitt, uten innholdsbegrensninger eller tjenestegebyrer som noen nettplattformer har.

Hvordan fungerer Stable Diffusion?

Den latente tilnærmingen reduserer minne- og beregningskostnaden dramatisk sammenlignet med diffusjon i pikselrom, noe som er grunnen til at Stable Diffusion ble praktisk på forbruker-GPU-er. Varianter som SDXL og 3.x-familien forbedrer flersubjekt-trofasthet, oppløsning og håndtering av prompts; nye utgivelser kommer jevnlig fra Stability og fellesskapet.

Nøkkelkomponentene: VAE, U-Net og tekstkoder

Stable Diffusion består av tre hovedkomponenter som samarbeider for å generere bilder:

Variational Autoencoder (VAE): VAE-en er ansvarlig for å komprimere høyoppløselige bilder fra treningsdataene til en mindre latent representasjon, og for å dekomprimere den genererte latente representasjonen tilbake til et bilde i full oppløsning.

U-Net: Dette er kjernen i modellen, et nevralt nettverk som opererer i det latente rommet. U-Net trenes til å forutsi og fjerne støyen som ble lagt til under diffusjonsprosessen. Den tar den støyete latente representasjonen og tekstprompten som input og produserer en avstøyd latent representasjon.

Text Encoder: Tekstkoderen transformerer tekstprompten din til en numerisk representasjon som U-Net kan forstå. Stable Diffusion bruker typisk en forhåndstrent tekstkoder kalt CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training), som er trent på et stort datasett med bilder og deres bildetekster. CLIP er svært effektiv til å fange den semantiske betydningen av tekst og oversette den til et format som kan styre bildegenereringsprosessen.

Støyfjerningsprosessen

Bildegenereringsprosessen i Stable Diffusion kan oppsummeres slik:

Tekstkoding: Tekstprompten din sendes gjennom tekstkoderen (CLIP) for å lage en tekstembedding.
Generering av tilfeldig støy: Et tilfeldig støybilde genereres i det latente rommet.
Støyfjerningssløyfe: U-Net avstøyer det tilfeldige støybildet iterativt, styrt av tekstembeddingen. I hvert steg forutsier U-Net støyen i det latente bildet og trekker den fra, og raffinerer gradvis bildet til å samsvare med prompten.
Bilde-dekoding: Når støyfjerningsprosessen er fullført, sendes den endelige latente representasjonen gjennom VAE-dekoderen for å generere det endelige, høyoppløselige bildet.

Hvilken maskinvare og programvare trenger jeg?

Typiske maskinvareanbefalinger

GPU: NVIDIA med CUDA-støtte anbefales på det sterkeste. For jevn, moderne bruk bør du sikte på ≥8 GB VRAM for moderate oppløsninger; 12–24 GB gir en langt mer komfortabel opplevelse for høy oppløsning eller blandet-presisjonsmodeller. Svært små eksperimenter er mulig på kort med mindre VRAM med optimaliseringer, men ytelse og maksimal bildestørrelse vil være begrenset.
CPU / RAM: En moderne fler-kjerners CPU og ≥16 GB RAM er et praktisk utgangspunkt.
Lagring: SSD (NVMe foretrukket) og 20–50 GB ledig plass til modeller, mellomlager og hjelpefiler.
OS: Linux (Ubuntu-varianter) er mest praktisk for avanserte brukere; Windows 10/11 er fullt støttet for GUI-pakker; Docker fungerer for servere.

Programvareforutsetninger

Python 3.10+ eller Conda-miljø.
CUDA toolkit / NVIDIA-driver for GPU-en din og matchende PyTorch-hjul (med mindre du planlegger kun CPU, som er svært tregt).
Git, Git LFS (for noen modellnedlastinger), og eventuelt en Hugging Face-konto for modellnedlastinger som krever lisensaksept.

Viktig—lisens og sikkerhet: Mange Stable Diffusion-sjekkpunkter er tilgjengelige under Stability AIs fellesskapslisens eller spesifikke modelllisenser og krever aksept før nedlasting. Modeller som hostes på Hugging Face krever ofte at du logger inn på en Hugging Face-konto og eksplisitt aksepterer vilkårene; automatiske nedlastinger vil feile uten den godkjenningen.

Hvordan installerer jeg Stable Diffusion (trinnvis guide)?

Nedenfor er tre praktiske installasjonsveier. Velg den som passer dine behov:

Løype A — full GUI: AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI (best for interaktiv bruk, mange fellesskaps-plugins).
Løype B — programmatisk: Hugging Face diffusers-pipeline (best for integrasjon og skripting).
Løype C — sky / Docker: Bruk en sky-VM eller container hvis du mangler lokale GPU-ressurser.

Hvordan laster jeg ned modellvekter og aksepterer lisenser?

Modellvektene for Stable Diffusion distribueres på flere måter:

Offisielle utgivelser fra Stability AI — Stability publiserer kjernemodeller og annonserer større utgivelser (3.x, SDXL osv.). Disse modellene er ofte tilgjengelige fra Stabilitys nettsted og fra Hugging Face.
Hugging Face modellkort — Mange fellesskaps- og offisielle sjekkpunkter hostes på Hugging Face. For de fleste publiserte SD-sjekkpunkter må du logge inn og akseptere modelllisensen før nedlasting. diffusers-API-et følger denne flyten.
Fellesskapshuber (Civitai, GitHub, osv.) — Disse hoster fellesskapssjekkpunkter, embeddings og LoRA-er; sjekk lisensen for hver ressurs.

Praktiske steg for nedlasting:

Opprett en Hugging Face-konto om nødvendig.
Besøk modelsiden (for eksempel stabilityai/stable-diffusion-3-5) og aksepter lisensen.
Bruk huggingface-cli eller WebUI-ens nedlastingsdialog for modeller. For modeller støttet av Git LFS, installer git lfs og git clone etter instruksjonene.

Hvordan installerer jeg AUTOMATIC1111 WebUI på Windows eller Linux?

AUTOMATIC1111s WebUI er en populær, aktivt vedlikeholdt GUI med mange utvidelser og konfigurasjonsmuligheter. Repoen tilbyr utgivelsesnotater og en enkel oppstarter.

1) Forberedelser (Windows)

Installer nyeste NVIDIA-driver for GPU-en din.
Installer Git for Windows.
Hvis du foretrekker Conda: installer Miniconda.

2) Klon og start (Windows)

Åpne PowerShell eller Kommandoprompt, og kjør:

# clone the WebUI
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

# On Windows, the provided batch scripts will handle dependencies.
# Use the following to fetch everything and launch:
.\webui-user.bat
# or, in older releases:
# .\run.bat

Skriptet installerer Python-pakker, laster ned nødvendige komponenter og åpner webgrensesnittet på http://127.0.0.1:7860 som standard. Hvis prosjektet ber om en modellfil, se trinnet for nedlasting av modell nedenfor.

3) Klon og start (Linux)

Anbefalt: opprett et virtualenv- eller conda-miljø.

# system prerequisites: Python3, git, wget (example: Ubuntu)
sudo apt update && sudo apt install -y git python3-venv

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

# Create a venv and activate
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Launch (the launcher will install requirements)
python launch.py

På Linux må du ofte installere riktig CUDA-aktivert PyTorch før oppstart for å sikre GPU-akselerasjon.

Hvor skal modellvekter plasseres: Legg modellfiler .ckpt, .safetensors eller SDXL-filer i models/Stable-diffusion/ (opprett mappen ved behov). WebUI oppdager vektene automatisk.

Hvordan installerer jeg Stable Diffusion med Hugging Face Diffusers ?

Denne veien er best hvis du vil ha en programmérbar, skriptbar pipeline eller integrerer generering i en applikasjon.

1) Installer Python-pakker

Opprett og aktiver et virtuelt miljø, og installer deretter nødvendige pakker:

python -m venv sdenv
source sdenv/bin/activate
pip install --upgrade pip
# Core packages (example - adjust CUDA wheel for your system per PyTorch's site)
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install diffusers transformers accelerate safetensors transformers[torch] huggingface-hub

Tips: Installer riktig PyTorch-hjul for din CUDA-versjon ved å bruke den offisielle PyTorch-installsiden. Dokumentasjonen til diffusers lister kompatible pakkesett.

2) Autentiser og last ned modeller (Hugging Face)

Mange Stable Diffusion-sjekkpunkter på Hugging Face krever at du er innlogget og har akseptert en lisens. I en terminal:

pip install huggingface_hub
huggingface-cli login
# you will be prompted to paste your token (get it from your Hugging Face account settings)

For å laste inn en modell programmessig (eksempel på et sjekkpunkt hostet på Hugging Face):

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3-5"  # example; replace with the model you agreed to
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True)
pipe = pipe.to("cuda")

image = pipe("A professional photograph of a mountain at sunrise", num_inference_steps=25).images[0]
image.save("output.png")

Hvis en modell krever use_auth_token=True i eldre versjoner, oppgi use_auth_token=HUGGINGFACE_TOKEN eller sørg for at huggingface-cli login er kjørt. Les alltid modellkortet for lisensinstruksjoner.

Hvordan bruker jeg en skyinstans eller Docker?

Hvis du mangler en egnet lokal GPU, bruk en sky-VM (AWS, GCP, Azure) med en NVIDIA-GPU eller en spesialisert AI-instans. Alternativt publiserer mange WebUI-repoer Dockerfiler eller fellesskapsbilder.

Et enkelt Docker-oppsett (eksempel):

# pull a community image (verify authenticity before use)
docker pull automatic1111/stable-diffusion-webui:latest

# run (bind port 7860)
docker run --gpus all -p 7860:7860 -v /local/models:/data/models automatic1111/stable-diffusion-webui:latest

Skyleverandører tar ofte betalt per time; for produksjon eller teambruk vurder administrerte tjenester som Hugging Face Inference Endpoints eller Stabilitys egne API-er. Disse er betalte, men reduserer operasjonell overhead.

Feilsøking og ytelsestips

Vanlige problemer

Installasjonen feiler på torch eller CUDA-mismatch. Sjekk at PyTorch-hjulet ditt samsvarer med systemets CUDA- (driver-)versjon; bruk den offisielle PyTorch-installasjonssiden for å generere riktig pip-kommando.
Modellnedlasting blokkert / 403. Sørg for at du er logget inn på Hugging Face og har akseptert modelllisensen. Noen modeller krever Git LFS.
OOM (out of memory). Reduser inferensoppløsning, bytt til halv presisjon (torch_dtype=torch.float16), eller aktiver xformers / memory efficient attention i WebUI.

Ytelsesoptimalisering

Installer xformers (hvis støttet) for memory-efficient attention.
Bruk flaggene --precision full vs --precision fp16 avhengig av stabilitet.
Hvis du har begrenset GPU-minne, vurder CPU offload eller å bruke safetensors-formatet, som kan være raskere og sikrere.

Hva er nytt i Stable Diffusion 3.5?

Forbedret bildekvalitet og bedre etterlevelse av prompt

Stable Diffusion 3.5 kan skilte med betydelige forbedringer i bildekvalitet, med bedre fotorealisme, lyssetting og detaljer. Den har også en mye bedre forståelse av komplekse tekstprompter, noe som resulterer i bilder som i større grad gjenspeiler brukerens kreative visjon. Tekstgjengivelse er også forbedret, slik at det er mulig å generere bilder med lesbar tekst.

Nye modeller: Large og Turbo

Stable Diffusion 3.5 er tilgjengelig i to hovedvarianter:

Stable Diffusion 3.5 Large: Dette er den kraftigste modellen, i stand til å produsere bilder med høyest kvalitet. Den krever en GPU med minst 16GB VRAM.
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo: Denne modellen er optimalisert for hastighet og kan kjøre på GPU-er med så lite som 8GB VRAM. Den genererer bilder mye raskere enn Large-modellen, samtidig som den opprettholder høy kvalitet.

Optimaliseringer og samarbeid

Stability AI har samarbeidet med NVIDIA og AMD for å optimalisere ytelsen til Stable Diffusion 3.5 på deres respektive maskinvare. Disse optimaliseringene, inkludert støtte for TensorRT og FP8 på NVIDIA RTX-GPU-er, gir raskere genereringstider og redusert minnebruk, noe som gjør Stable Diffusion mer tilgjengelig for et bredere spekter av brukere.

Hvordan kan jeg kjøre Stable Diffusion uten lokal GPU

Hvis du mangler en kapabel GPU, bruk CometAPI; den tilbyr et sky-API for Stable Diffusion til bildegenerering, samt andre bildegenererings-API-er som GPT Image 1.5 API og Nano Banano Series API.

Konklusjon

Stable Diffusion har fundamentalt endret måten vi skaper og interagerer med digitalt bildemateriale på. Den åpne naturen, kombinert med stadig utvidede muligheter, har gjort det mulig for et globalt fellesskap av skapere å utforske nye kunstneriske grenser. Med lanseringen av Stable Diffusion 3.5 har dette kraftige verktøyet blitt enda mer tilgjengelig og allsidig, og gir et glimt av en fremtid der den eneste grensen for hva vi kan skape er vår egen fantasi. Enten du er en erfaren kunstner, en nysgjerrig utvikler eller bare en som vil eksperimentere med kraften i AI, gir denne veiledningen grunnlaget du trenger for å komme i gang med Stable Diffusion og låse opp ditt kreative potensial.

For å komme i gang, lag kunst på CometAPI i Playground. Sørg for at du er innlogget for å få API-nøkkelen din og begynn å bygge i dag.

Klar til å starte? → Gratis prøve av Stable Diffusion via CometAPI!

Slik laster du ned Stable Diffusion – en trinnvis veiledning