Stable Diffusion Compvis

一、项目简介

CompVis 的 Stable Diffusion 是潜扩散模型（LDM）的官方实现，也是引爆开源文生图浪潮的原始项目。它在压缩的潜空间中做扩散，大幅降低计算成本，使高质量图像生成能在消费级显卡上运行。

二、核心特性

• 潜空间扩散：在低维潜空间去噪，效率远高于像素空间；
• 条件生成：支持文本、图像等条件引导；
• 开源权重：模型公开可研究；
• 可扩展：支持微调与多种调度器；
• 生态基石：后续 WebUI / ComfyUI / Diffusers 均基于此；
• 跨领域影响：推动了整个生成式 AI 发展。

三、适用场景

• 文生图研究与教学；
• 作为二次开发底座；
• 了解扩散模型原理。

四、快速上手

git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion
cd stable-diffusion && pip install -r requirements.txt
# 下载权重后按 README 运行采样

五、注意事项

• 原始仓库较底层，日常使用建议用 WebUI / ComfyUI；
• 需下载权重，注意磁盘与许可；
• 显存不足时需启用低显存模式。