Как скачать Stable Diffusion — пошаговое руководство - CometAPI

Stable Diffusion остается самым широко используемым открытым семейством моделей преобразования текста в изображение. Stability AI продолжает выпускать новые итерации (в частности, серию Stable Diffusion 3 и улучшения SDXL). С недавним запуском Stable Diffusion 3.5 возможности этой технологии стали ещё шире: улучшено качество изображений, понимание текстовых запросов и гибкость применения. Это руководство даёт всесторонний обзор Stable Diffusion — от принципов работы до пошаговой установки — чтобы вы могли раскрыть творческий потенциал этого прорывного ИИ.

CometAPI предоставляет облачный API Stable Diffusion для генерации изображений.

Что такое Stable Diffusion?

Stable Diffusion — это модель глубокого обучения, генерирующая изображения по текстовым описаниям, технология, известная как синтез изображений по тексту. В отличие от многих других генераторов, Stable Diffusion — открытый проект: каждый может использовать, модифицировать и развивать эту технологию.

Модель обучена на массивном датасете изображений и соответствующих текстовых описаний, что позволяет ей понимать сложные связи между словами и визуальными концепциями. Когда вы задаёте текстовый запрос, Stable Diffusion использует накопленные знания, чтобы создать уникальное изображение в соответствии с описанием. Достижимый уровень детализации и реализма впечатляет: от фотореалистичных сцен до фантазийных иллюстраций в самых разных стилях.

Возможности, выходящие за рамки преобразования текста в изображение

Хотя основная функция — генерация изображений по тексту, возможности Stable Diffusion значительно шире. Гибкость делает её комплексным инструментом для множества творческих задач:

Преобразование изображения в изображение: Можно подать исходное изображение и текстовый запрос, чтобы направлять модель при трансформации оригинала. Подходит для художественной стилизации, исследования концепций и творческих экспериментов.
Инпейтинг и аутпейтинг: Stable Diffusion позволяет избирательно изменять части изображения (инпейтинг) или расширять изображение за его исходные границы (аутпейтинг). Это полезно для реставрации фото, удаления объектов и увеличения холста.
Создание видео: Благодаря недавним достижениям, Stable Diffusion можно использовать для создания видео и анимаций, открывая новые возможности динамичного визуального сторителлинга.
ControlNets: Дополнительные модели, обеспечивающие более точный контроль над процессом генерации: можно задавать позы, карты глубины и другие структурные элементы.

Открытость и доступность

Одно из ключевых преимуществ Stable Diffusion — открытая природа. Код и веса модели доступны публично, поэтому вы можете запускать её на своём компьютере при наличии подходящего железа. Такой уровень доступности выгодно отличает Stable Diffusion от проприетарных сервисов и стал важным фактором массового распространения. Локальный запуск даёт полный творческий контроль без ограничений по контенту и без абонентских платежей, присущих некоторым онлайн-платформам.

Как работает Stable Diffusion?

Латентный подход резко снижает требования к памяти и вычислениям по сравнению с диффузией в пиксельном пространстве, благодаря чему Stable Diffusion стала практичной на потребительских GPU. Варианты вроде SDXL и семейства 3.x улучшают точность при множестве объектов, разрешение и обработку промптов; новые релизы периодически публикуются от Stability и сообщества.

Ключевые компоненты: VAE, U-Net и текстовый энкодер

Stable Diffusion состоит из трёх основных компонентов, которые работают вместе для генерации изображений:

Вариационный автокодировщик (VAE): Отвечает за сжатие изображений высокой чёткости из обучающего набора в компактное латентное представление и обратное декодирование готового латентного представления в изображение полного разрешения.

U-Net: Ядро модели — нейросеть, работающая в латентном пространстве. U-Net обучается предсказывать и удалять шум, добавленный в процессе диффузии. На вход подаются зашумлённое латентное представление и текстовый запрос; на выходе — «очищенное» латентное представление.

Текстовый энкодер: Преобразует текстовый запрос в численное представление, понятное U-Net. Обычно используется предобученный энкодер CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training), обученный на огромном датасете изображений и подписей. CLIP эффективно извлекает семантический смысл текста и переводит его в формат, направляющий процесс генерации.

Процесс денойзинга

Процесс генерации изображения в Stable Diffusion можно описать так:

Кодирование текста: Текстовый запрос пропускается через текстовый энкодер (CLIP), формируя эмбеддинг.
Генерация случайного шума: В латентном пространстве создаётся случайное «шумовое» изображение.
Цикл удаления шума: U-Net итеративно удаляет шум, опираясь на текстовый эмбеддинг. На каждом шаге сеть предсказывает шум в латентном изображении и вычитает его, постепенно приближая результат к описанию.
Декодирование изображения: После завершения денойзинга финальное латентное представление подаётся в декодер VAE для получения итогового изображения высокого разрешения.

Какое оборудование и ПО нужны?

Программные требования

Python 3.10+ или окружение Conda.
Набор инструментов CUDA / драйвер NVIDIA для вашей GPU и соответствующий колёсный файл PyTorch (если не планируете CPU-only, что очень медленно).
Git, Git LFS (для загрузки некоторых моделей) и, при необходимости, аккаунт Hugging Face для моделей с требованием принятия лицензии.

Важно — лицензия и безопасность: Многие чекпойнты Stable Diffusion распространяются по лицензии сообщества Stability AI или специфическим лицензиям моделей и требуют принятия перед загрузкой. Модели на Hugging Face часто требуют входа в аккаунт и явного согласия с условиями; автоматическая загрузка без этого завершится неудачей.

Как установить Stable Diffusion (пошаговое руководство)?

Ниже приведены три практичных пути установки. Выберите подходящий под ваши задачи:

Путь A — Полный GUI: AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI (лучше всего для интерактивной работы, множество плагинов сообщества).
Путь B — Программный: конвейер Hugging Face diffusers (лучше для интеграции и скриптов).
Путь C — Облако / Docker: используйте облачную ВМ или контейнер, если нет локальной GPU.

Как скачать веса модели и принять лицензии?

Веса Stable Diffusion распространяются несколькими способами:

Официальные релизы Stability AI — Stability публикует основные модели и объявляет крупные релизы (3.x, SDXL и т. д.). Часто доступны на сайте Stability и на Hugging Face.
Карточки моделей на Hugging Face — Многие официальные и пользовательские чекпойнты размещены на Hugging Face. Для большинства моделей нужно войти и принять лицензию перед загрузкой. API diffusers соблюдает этот процесс.
Сообщество (Civitai, GitHub и др.) — Здесь размещаются пользовательские чекпойнты, эмбеддинги и LoRA; проверяйте лицензии для каждого ресурса.

Практические шаги для загрузки:

При необходимости создайте аккаунт на Hugging Face.
Перейдите на страницу модели (например, stabilityai/stable-diffusion-3-5) и примите лицензию.
Используйте huggingface-cli или диалог загрузки моделей в WebUI. Для моделей на базе Git LFS установите git lfs и выполните git clone по инструкции.

Как установить AUTOMATIC1111 WebUI на Windows или Linux?

WebUI от AUTOMATIC1111 — популярный, активно поддерживаемый GUI с множеством расширений и настроек. В репозитории есть релиз-ноты и простой лаунчер.

1) Подготовка (Windows)

Установите последний драйвер NVIDIA для вашей GPU.
Установите Git for Windows.
Если предпочитаете Conda: установите Miniconda.

2) Клонирование и запуск (Windows)

Откройте PowerShell или Командную строку и выполните:

# 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

Скрипт установит Python-зависимости, загрузит необходимые компоненты и откроет веб-интерфейс по адресу http://127.0.0.1:7860 по умолчанию. Если проект запросит файл модели, см. шаг загрузки моделей ниже.

3) Клонирование и запуск (Linux)

Рекомендуется создать virtualenv или окружение conda.

# 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

В Linux часто нужно заранее установить соответствующий CUDA-совместимый PyTorch перед запуском, чтобы обеспечить ускорение на GPU.

Куда поместить веса модели: Скопируйте файлы моделей .ckpt, .safetensors или файлы SDXL в models/Stable-diffusion/ (создайте папку при необходимости). WebUI обнаружит веса автоматически.

Как установить Stable Diffusion с Hugging Face Diffusers?

Этот путь лучше, если вам нужен программируемый, скриптуемый конвейер или интеграция в приложение.

1) Установка пакетов Python

Создайте и активируйте виртуальное окружение, затем установите необходимые пакеты:

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

Совет: установите корректный колёсный файл PyTorch для вашей версии CUDA с помощью официальной страницы установки PyTorch. Документация diffusers перечисляет совместимые наборы пакетов.

2) Аутентификация и загрузка моделей (Hugging Face)

Многие чекпойнты Stable Diffusion на Hugging Face требуют входа и принятия лицензии. В терминале:

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

Программная загрузка модели (пример для чекпойнта на 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")

Если модель требует use_auth_token=True в более старых версиях, укажите use_auth_token=HUGGINGFACE_TOKEN или убедитесь, что выполнен huggingface-cli login. Всегда сверяйтесь с карточкой модели для инструкций по лицензии.

Как использовать облачную инстанс или Docker?

Если у вас нет подходящей локальной GPU, используйте облачную ВМ (AWS, GCP, Azure) с NVIDIA GPU или специализированные AI-инстансы. Кроме того, многие репозитории WebUI публикуют Dockerfile или готовые образы сообщества.

Простой пример с Docker:

# 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

Облачные провайдеры часто тарифицируют по часам; для продакшена или командной работы оцените управляемые сервисы вроде Hugging Face Inference Endpoints или собственных API от Stability. Это платно, но снижает операционные издержки.

Устранение неполадок и советы по производительности

Типичные проблемы

Сбой установки из-за несоответствия torch или CUDA. Убедитесь, что ваш колёсный файл PyTorch соответствует версии CUDA (драйвера) в системе; сгенерируйте корректную команду установки на официальном сайте PyTorch.
Загрузка модели заблокирована / 403. Убедитесь, что вы вошли в Hugging Face и приняли лицензию модели. Некоторым моделям требуется Git LFS.
OOM (out of memory). Уменьшите разрешение, переключитесь на полуточную точность (torch_dtype=torch.float16) или включите xformers / memory efficient attention в WebUI.

Настройка производительности

Установите xformers (если поддерживается) для memory-efficient attention.
Используйте флаги --precision full или --precision fp16 в зависимости от стабильности.
При ограниченной памяти GPU рассмотрите выгрузку на CPU или формат safetensors, который может быть быстрее и безопаснее.

Что нового в Stable Diffusion 3.5?

Релиз Stable Diffusion 3.5 принёс множество улучшений и новых функций, ещё больше расширяющих возможности этой мощной модели генерации изображений.

Улучшенное качество изображений и следование запросу

Stable Diffusion 3.5 значительно повышает качество — лучше фотореализм, освещение и детализация. Модель лучше понимает сложные текстовые запросы, точнее отражая замысел пользователя. Улучшена и отрисовка текста, что позволяет генерировать изображения с читаемыми надписями.

Новые модели: Large и Turbo

Stable Diffusion 3.5 доступна в двух основных вариантах:

Stable Diffusion 3.5 Large: Самая мощная модель, способная выдавать наивысшее качество изображений. Требуется GPU минимум с 16GB VRAM.
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo: Оптимизирована на скорость и может работать на GPU с 8GB VRAM. Генерирует изображения значительно быстрее, сохраняя высокий уровень качества.

Оптимизации и коллаборации

Stability AI сотрудничает с NVIDIA и AMD для оптимизации производительности Stable Diffusion 3.5 на их оборудовании. Эти улучшения, включая поддержку TensorRT и FP8 на NVIDIA RTX, приводят к более быстрому генерированию и меньшему потреблению памяти, делая Stable Diffusion доступной ещё большему кругу пользователей.

Как запустить Stable Diffusion без локальной GPU

Если у вас нет подходящей GPU, используйте CometAPI: он предоставляет облачный API Stable Diffusion для генерации изображений, а также другие API для генерации, такие как GPT Image 1.5 API и Nano Banano Series API.

Заключение

Stable Diffusion кардинально изменила способы создания и взаимодействия с цифровой графикой. Открытая природа и постоянно растущие возможности позволили мировому сообществу создателей исследовать новые художественные горизонты. С выходом Stable Diffusion 3.5 этот мощный инструмент стал ещё доступнее и универсальнее, приближая будущее, где единственное ограничение — наше воображение. Будь вы опытный художник, любопытный разработчик или просто хотите поэкспериментировать с мощью ИИ, это руководство даст базу, чтобы начать работу со Stable Diffusion и раскрыть ваш творческий потенциал.

Для начала создавайте работы на CometAPI в Playground. Убедитесь, что вы вошли в систему, чтобы получить ключ API, и начинайте создавать уже сегодня.

Готовы начать? → Бесплатная пробная версия Stable Diffusion через CometAPI!

Как скачать Stable Diffusion — пошаговое руководство