Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，是主要用于“文本生成图像”的深度学习模型，也就是常说的 txt2img 的应用场景中：通过给定文本提示词（text prompt），该模型会输出一张匹配提示词的图片。Stable Diffusion 模型能够根据文本的描述生成图像，另外它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词指导下生成图像。 Stable Diffusion 是基于“潜在扩散模型”（Latent Diffusion Model，LDM）的模型，Diffusion 是扩散的意思，通常我们简称 Stable Diffusion 模型为 SD 模型。SD 模型是开源的，我们可以在 Github 上找到它的源码和使用方法：https://github.com/Stability-AI/StableDiffusion，也可以在 Huggingface 网站上获取到相关资源：https://huggingface.co/stabilityai。 实验环境 我们实验的基础环境的基本配置，作为参考，如下所示： CentOS 7.6 64 Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64 Python 3.11.3 GPU Tesla P40（显存24 G/1 core） CPU 6 vCore/56G 我们使用的 Anaconda，需要安装对应的 Python 模块：