Stable Diffusion 彻底变革了生成式 AI 领域，使高质量的文本到图像合成对广泛用户可用。传统上，在本地运行 Stable Diffusion 需要独立的图形处理器（GPU），因为该模型的计算需求非常高。然而，近期在软件工具包、硬件架构以及社区优化方面的进展开始改变这一范式。本文探讨是否以及如何在没有专用 GPU 的情况下运行 Stable Diffusion，综合最新资讯与研究，为您提供一份全面、专业的指南。
什么是 Stable Diffusion，它为什么通常需要 GPU？
Stable Diffusion 架构概览
Stable Diffusion 是在 2022 年提出的潜变量扩散模型，能够根据文本提示生成高保真图像。它通过一个基于 UNet 的神经网络在潜空间中迭代地细化噪声，并由文本编码器（通常基于 CLIP）进行引导。该过程涉及数千次去噪步骤，每一步都需要在高维张量上进行大规模矩阵乘法与卷积运算。
GPU 在机器学习推理中的作用
GPU 擅长并行处理，拥有成千上万个针对矩阵与向量运算优化的核心。这种架构显著加速了扩散模型所需的张量计算。没有 GPU 时，仅用 CPU 进行推理的速度会慢几个数量级，往往难以满足实时或交互式使用的要求。作为一个说明性基准，早期仅用 CPU 的 Stable Diffusion 实现，每次去噪步骤可能需要超过 30 秒，而在现代 GPU 上则不到两秒。
我可以不使用 GPU 来运行 Stable Diffusion 吗？
传统的纯 CPU 方案
在模型早期，社区成员曾尝试使用默认的 PyTorch “diffusers” 库在 CPU 上运行 Stable Diffusion。虽然在功能上可行，但延迟极高：在高端多核 CPU 上生成一张 512×512 的图像可能需要几分钟，这对于大多数用户来说并不实用。
近期工具包增强
OpenVINO 2025.2 对 Stable Diffusion 的支持
Intel 的 OpenVINO AI 工具包在 2025 年 6 月发布了 2025.2 版本，新增对多款生成式 AI 模型（包括 Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 和 SD‑XL Inpainting）的支持，覆盖 CPU 与集成 NPU。该更新通过针对 Intel 架构的量化与图优化实现了加速推理。
PyTorch Inductor CPP 后端改进
PyTorch 开发社区一直在积极提升 CPU 推理性能。Inductor CPP 后端现在以在 Intel CPU 上对包括 Stable Diffusion 在内的关键模型实现 SOTA 执行为目标。基准测试显示，其在 GEMM 性能与内存利用方面具有竞争力，缩小了与基于 GPU 的推理之间的差距。
专用的 CPU 加速项目
FastSD CPU 是一个开源项目，使用 Latent Consistency Models 与 Adversarial Diffusion Distillation 重新实现 Stable Diffusion 推理。它通过将采样过程蒸馏为更少且更高效的步骤、并针对多核 CPU 进行定制，从而实现显著的加速。
哪些硬件与软件支持纯 CPU 的 Stable Diffusion？
Intel OpenVINO 与片上 NPU
OpenVINO™ 简化了将模型从 PyTorch 或 ONNX 转换为适合 CPU 推理的优化格式的流程，利用矢量指令（如 AVX‑512）与图优化。此外，Intel 最新的移动与桌面 SoC 集成了能够卸载张量工作负载的 NPU，在兼容硬件上进一步提升性能。
AMD Ryzen AI Max+395 APU
AMD 的 Ryzen AI Max+395——代号 Strix Halo——将高性能 CPU 核心与专用 NPU 和大容量统一内存相结合。该 APU 面向生成式 AI 应用，宣称在无独立 GPU 的本地 Stable Diffusion 推理方面拥有同类最佳性能。
社区项目：stable‑diffusion.cpp 与混合推理
轻量级 C++ 实现 stable‑diffusion.cpp 专为 CPU 设计，并引入了学术增强，如基于 Winograd 的二维卷积优化，在 Apple M1 Pro 设备上可带来高达 4.8× 的加速。此类跨平台、依赖最小的工具使纯 CPU 部署更为可行（arxiv.org）。结合 CPU 与小型 GPU 或 NPU 的混合策略也日益流行，以在成本与性能之间取得平衡。
OEM 与主板工具支持
诸如 ASRock AI QuickSet v1.0.3i 等 OEM 工具现在提供一键安装带有 OpenVINO 优化的 Stable Diffusion WebUI，简化了基于 Intel 主板的安装流程，适合缺乏深厚技术背景的用户。
在没有 GPU 的情况下运行的性能权衡是什么？
速度与吞吐量对比
即便使用优化工具包，CPU 推理仍然比 GPU 慢。例如，在一台 16 核 Intel Xeon 上使用 OpenVINO 2025.2，可能达到每分钟 0.5–1 张图像的速度；而在 RTX 4090 上则为每分钟 5–10 张。FastSD CPU 与专用 NPU 能在一定程度上缩小差距，但实时交互式生成仍不可及。
质量与精度考量
面向 CPU 的优化流水线通常依赖量化（如 FP16、INT8）来降低内存带宽，这可能相较于全精度 GPU 运行引入轻微的伪影。OpenVINO 在 Xeon CPU 上使用 FP16 精度时，某些 token 操作的延迟最高显示出 10% 的劣化，表明仍需持续调优。
成本与可及性考量
虽然高端 GPU 的前期成本较高，但现代 CPU 在多数台式机与笔记本中已标配。利用现有 CPU 硬件降低了业余爱好者、教育工作者以及不愿使用云端 GPU 服务、注重隐私的用户的门槛。
何时适合使用纯 CPU 推理？
原型与试验
在早期试验或低量生成任务中，CPU 推理较慢的速度是可容忍的，尤其是在探索提示工程或进行模型修改时，无需额外硬件成本。
低成本或边缘部署
缺乏独立 GPU 的边缘设备——如工控机、嵌入式系统与移动工作站——从纯 CPU 方案中受益。NPU 与专用指令集进一步支持在受限环境下的部署。
隐私与离线需求
完全在本地的 CPU 上运行可确保敏感数据不离开设备，这对医疗、国防或任何需要严格数据治理的场景至关重要。
如何为 CPU 推理设置并优化 Stable Diffusion？
使用 Diffusers 与 PyTorch 的环境搭建
安装带 CPU 支持的 PyTorch：
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
安装 Hugging Face Diffusers：
pip install diffusers transformers accelerate
使用 OpenVINO 转换模型
将模型导出为 ONNX：
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-5-large-turbo") pipe.save_pretrained("sd-3.5-turbo")
pipe.to_onnx("sd3.5_turbo.onnx", opset=14, provider="CPUExecutionProvider")
使用 OpenVINO 优化：
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
混合精度与量化
- 在支持的情况下使用 FP16；在较旧的 CPU 上可退回 BF16 或 INT8。
- ONNX Runtime 与 OpenVINO 提供量化工具包，以尽量减少精度损失。
线程与内存优化
- 将线程亲和性固定到物理核心。
- 在 PyTorch 的
torch.set_num_threads()中调整intra_op_parallelism_threads与inter_op_parallelism_threads，与 CPU 核心数匹配。 - 监控内存使用以避免发生交换（swapping），这会严重降低性能。
入门指南
CometAPI 是一个统一的 API 平台，将来自领先提供商的 500+ AI 模型——例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等——聚合到一个面向开发者的接口中。通过提供一致的身份认证、请求格式与响应处理，CometAPI 大幅简化了将 AI 能力集成到应用中的流程。无论您正在构建聊天机器人、图像生成器、音乐创作或数据驱动的分析应用，CometAPI 都能帮助您更快迭代、控制成本并保持供应商无关性，同时获取 AI 生态的最新突破。
开发者可通过 CometAPI 访问 Stable Diffusion API（Stable Diffusion 3.5 Large API 等）。
更多关于 Stable-Diffusion XL 1.0 API 和 Stable Diffusion 3.5 Large API 的细节，更多 Comet API 中的模型信息请参阅 API doc。CometAPI 价格：
- stability-ai/stable-diffusion-3.5-large：每次创建 API 调用 $0.208。
- stability-ai/stable-diffusion-3.5-medium：每次调用 $0.112。
- stability-ai/stable-diffusion-3.5-large-turbo：每次创建 API 调用 $0.128。
- stability-ai/stable-diffusion-3：每次调用 $0.112。
- stability-ai/stable-diffusion：每次调用 $0.016。
这种定价结构使开发者能够高效扩展项目而不至于超支。
结论
在没有 GPU 的情况下运行 Stable Diffusion 曾经只是理论上的尝试；如今，对许多用户而言已成为现实。包括 Intel 的 OpenVINO 2025.2、PyTorch 的 Inductor 后端、AMD 的具备 AI 能力的 APU，以及 FastSD CPU 与 stable‑diffusion.cpp 等社区项目在内的工具与平台共同推动了生成式 AI 的普及。尽管在性能与精度方面仍有权衡，纯 CPU 推理在成本、可及性与隐私至上的场景中解锁了新的可能性。通过了解可用的硬件、软件工具包与优化策略，您可以定制一套满足自身需求的纯 CPU Stable Diffusion 部署方案——将 AI 驱动的图像合成能力带到几乎任何设备上。