Stable Diffusion 是 Stability AI 开发的一种机器学习模型，用于从自然语言描述中生成数字图像。 该模型可用于不同的任务，例如生成由文本提示引导的图像到图像的翻译和放大图像。
与 DALL-E 等竞争模型不同，Stable Diffusion 是开源的，不会人为地限制其生成的图像。 在 LAION-Aesthetics V2 数据集的一个子集上训练稳定扩散。 它可以在配备适中 GPU 的大多数消费类硬件上运行，并受到 计算机世界 作为“您 PC 的下一个杀手级应用程序”。
由于 Stable Diffusion 在本地而不是在云中运行，因此如上所述，您可以生成的图像数量没有限制，但为了使用它，您将不得不为它设置 PC 环境，因为它不是一个真正的应用程序，它是一个基于命令行文本的描述符，它将使用 python 来生成你的图像，所以没有安装也没有 GUI。
在本指南中，我们将向您展示如何在本地 PC 上安装和运行 Stable Diffusion，以便您可以开始自己制作一些很酷的图像。
硬件和软件要求
毫无疑问，Stable Diffusion 不会在土豆 PC 上运行，为了收获 AI 生成图像的力量，您需要这样做：
- 具有至少 4GB 显存的 GPU
- 10GB硬盘空间
- Python 和库（Miniconda3 安装程序将安装您需要的一切）
- 稳定的扩散文件
- 混帐
- 任何操作系统（Windows、Linux、macOS）
安装组件
在本教程中，我们将介绍在 Windows PC 上安装和运行 Stable Diffusion。 此处介绍的步骤可以在任何操作系统上执行安装，但精确的说明将适用于 Windows 操作系统。
GIT
首先要做的是安装GIT。 它是一个工具，可让您轻松地从 Internet 维护和安装 repos。 安装它去： https://git-scm.com/ 并点击下载。 按照您的操作系统版本的说明进行操作。 如果您是熟悉 GIT 的开发人员，并且已经安装了它，则可以跳过此步骤。
在本地安装 GIT 时重要的一件事是选择通过命令行使用它（第二个选项显示“从命令行和来自 3rd-party 软件的 Git”）。
迷你康达3
现在，当我们安装了 GIT 后，接下来就是使用 Miniconda3 安装 python 和所有需要的库。 获取安装程序： https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Miniconda3 基本上是一个简单的安装程序，因此您不必从不同的网站和来源手动安装大量的东西，它很好地打包在安装程序中，可以处理所有事情。
稳定扩散
在前面两个步骤之后，我们现在已经准备好实际安装 Stable Diffusion。 去 https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion#model-access 并安装最新的库（在撰写本文时目前是 stable-diffusion-v1-4-original，右侧最后一个），库大小接近 5GB，因此请准备好大下载。
安装稳定扩散的最新库后，是时候将其更新到最新版本了。 您可以从 GIT HUB 下载 ZIP https://github.com/CompVis/stable-diffusion
下载后单击 Windows 开始按钮并输入 Miniconda3 并单击打开。 创建一个文件夹并在您选择的驱动器上按您的需要命名。 对于这个例子，我们将把它全部安装在磁盘 C 的 AI_art 文件夹下，按照下面的说明，但是使用你自己的名字和目的地。 输入命令后不要关闭 Minicoda3 ！！！
cd c:/
mkdir AI_art
cd AI_art 将您下载的 GitHub 文件提取到新文件夹中，然后返回 Minicoda3 并键入以下命令：
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1让整个过程完成，有些文件很大，可能需要一段时间。 整个过程完成完成后，将下载好的checkpoint文件复制到：C:\AI_art\stable-diffusion-main\models\ldm\stable-diffusion-v1
复制文件后将其重命名为 model.ckpt 即可完成。
运行稳定扩散
需要创建的环境才能实际使用稳定扩散来创建图像。 每次你想使用它时，你都必须运行它，所以进入 Miniconda3，在里面输入：
conda activate ldm
cd C:\AI_art\stable-diffusion-main在我们进入文件夹后，使用参数调用脚本：
python scripts/txt2img.py --prompt "TXT DESCRIPTION OF IMAGE THAT YOU WANT TO CREATE" --plms --n_iter 5 --n_samples 1就是这样，您的图像已创建，它位于 C:\AI_art\stable-diffusion-main\outputs\txt2img-samples\samples
Parallels 是 MAC OS 的应用程序开发商，以其 PC 虚拟化软件 Parallels Desktop 而闻名，Parallels Desktop 是一种在 Mac 上运行的 PC 虚拟化软件，可以在您的 MAC 上运行 Windows 和 Linux 以及相应的软件。 凭借其最新的 Desktop 17 版本，该软件可以在基于 Intel 和 M1 的 MAC 上本地运行。 由于此功能，MAC 用户将能够在运行 Windows 10 或 Windows 11 预览版时从各种速度改进中受益。 在 Intel 和 M1 设置上，Parallels 使 Windows 和 Linux 的恢复速度提高了 38%，25D 图形处理速度提高了 2%，OpenGL 图形处理能力提高了六倍。 以 M1 为中心的统计数据包括 Windows 启动时间缩短 33%，DirectX 28 性能提高多达 11%，Windows 20 Insider Preview 磁盘性能提高多达 10%。 Parallels Desktop 17 提供了一系列新功能，包括一个新的视频驱动程序，可增强视频和游戏播放并提高 Windows UI 响应能力。 改进的 Coherence 模式允许用户在 Mac 环境中运行 Windows 应用程序，从而减少在 Windows 登录、关闭和软件更新期间令人分心的外观变化。 拖放操作也得到了改进，支持 Mac 和 Windows 应用程序之间的文本和图形。 此功能与 MAC OS Monterey 的 Quick Note 功能配合得很好，该功能可以接受来自任何 Windows 应用程序的内容。 USB 支持、磁盘管理、复制和粘贴无格式文本以及自动虚拟机优化也得到了升级。 
什么是RTX
正如谷歌之前宣布的那样，通过一个按钮快速删除最后 15 分钟的浏览历史记录的功能现在正在推出。 目前，只有 Apple 用户可以使用此功能，但 Android 更新计划在今年晚些时候进行，这是谷歌的一个奇怪举动，但事实就是如此。 对于不熟悉此功能的任何人，基本上，谷歌想要一种快速的方法来删除最后 15 分钟的浏览历史记录，作为所谓的请求，以便更轻松地删除浏览历史记录。 谷歌提出了这个想法，所以你可以保持以前的历史不变，但只删除 15 分钟的时间框架，没有给出关于为什么 15 的额外解释，但我认为这是一些整数，作为研究的中间数字，阅读遥测信息. 使用快速删除需要使用 Google 帐户登录搜索。 用户只需点击头像图标即可访问该选项以访问设置，然后选择“删除最后 15 分钟”。 