Stable Diffusion 评测：Stability AI 开源权重文生图模型家族（2026）

Stability AI 的开源权重文本生成图像模型家族

分类: image · 定价模式: free · 官网: stability.ai

Stable Diffusion 是什么

Stable Diffusion 是 Stability AI 发布的一组开源权重文生图模型。因为权重开放，这些模型可以在你自己的硬件上本地运行、由大量第三方服务托管，或通过 Stability 自有平台（platform.stability.ai）和 API 调用。它的生态很大：社区微调模型、LoRA、ControlNet 类构图控制，以及多代版本的发布历史。Stability AI 官网现在还在推广更广的产品线——Stable Image、Stable Video、Stable Audio、Stable 3D——但”Stable Diffusion”这个名字专指开源图像生成模型线。

适合谁

适合想要完全掌控图像生成——本地运行、自定义模型微调、LoRA 和构图控制——而不是托管按图计费服务的开发者、艺术家和研究人员。

核心功能

• 开源权重，可本地运行或通过托管服务使用
• 庞大的社区模型、微调和 LoRA 生态
• ControlNet 及其他用于构图、姿态和风格的控制
• 可微调到自定义风格、主体或品牌
• 本地运行时没有按图计费的厂商锁定
• platform.stability.ai 上的托管 API 和云部署选项

怎么用

1. 先决定运行方式：本地（需要一块性能够用的 GPU，配 ComfyUI、Automatic1111 或 Forge 等界面），或托管服务 / Stability 平台 API。
2. 安装或登录所选运行环境，挑选基础模型；如需特定风格，再加载社区 LoRA 或微调模型。
3. 写文本提示词（可选配负面提示词），描述主体、风格与构图。
4. 生成图片后，迭代提示词、采样器、种子或控制项（如 ControlNet）来打磨结果。
5. API 用法：用 API Key、模型与提示词参数调用 Stability 平台接口，再保存或渲染返回的图片。

局限性

• 本地运行需要一块性能够用的 GPU（还有耐心）；云端和 API 访问按次收费。
• 出图质量很大程度取决于所选模型、LoRA 和提示词——基础模型只是起点，不是成品工具。
• 基础模型没有内置商用安全护栏；使用和内容政策的责任在用户。
• 上手曲线比打磨好的托管服务更陡：模型、设置和后处理都要自己管。

定价

定价未经独立核实。请以官方定价页为准。

最适合

适合想要对图像生成有最大控制和灵活性的用户，包括本地运行、自定义微调和基于 LoRA 的风格工作。

平替

• DALL·E 3 — OpenAI 托管模型，提示遵循和图内文字渲染强，通过 ChatGPT 或 OpenAI API 使用。
• Leonardo AI — 托管生图 + 专用 Studio 界面、风格预设和社区微调模型。
• Midjourney — 提示词驱动、偏风格化艺术出图，走自家网页和 Discord 界面。

在中国能用吗

Stable Diffusion 是 Stability AI 发布的开源权重文生图模型家族：因为权重开放，可以本地跑在自己的硬件上、由大量第三方服务托管、或通过 Stability 自有平台（platform.stability.ai）和 API 调用；生态很大，有社区微调、LoRA、ControlNet 类构图控制，以及多代发布历史（Stability 官网现在还推广 Stable Image/Video/Audio/3D 产品线，但「Stable Diffusion」这个名字专指开源图像生成模型线），适合想要完全掌控图像生成（本地运行、自定义微调、LoRA、构图控制）而不是托管按图计费服务的开发者、艺术家和研究人员。本身开源，国内可直接下载权重并本地运行，不存在访问与付费问题；在线托管版则依赖海外网络。

怎么注册

本地路线无需注册：从 Hugging Face 或官方渠道下载模型权重，配合 ComfyUI、Automatic1111 或 Forge 等前端本地运行即可（需要一块性能够用的 GPU）；走云端托管或 API 则在 Stability 平台注册账号、创建 API Key 并按用量计费，托管/API/企业许可的具体价格以官网为准，本文不列具体数字以免过期。

小结

适合要「最大控制和灵活性」（本地运行、自定义微调、基于 LoRA 的风格工作）的图像生成用户；本地跑需要性能够用的 GPU 和耐心、云/API 按次收费，出图质量很大程度取决于选的模型/LoRA/提示词（基础模型只是起点而不是成品工具），基础模型没有内置商用安全护栏、内容政策责任在用户，上手曲线比托管服务陡——模型、设置和后处理都要自己管。