秋叶stable diffusion整合包下载

### Stable Diffusion 整合包下载指南

对于希望获取并使用包含 Stable Diffusion 的整合包，特别是由 B站UP主秋葉aaaki 分享的版本，可以访问指定链接进行下载。当前最新发布的版本为 v4.9，此版本强调了解压即用的特点，极大地方便了用户的初次体验[^2]。

#### 官方推荐下载渠道
为了确保获得官方支持以及最新的功能更新，建议通过原作者提供的夸克网盘链接来下载该软件包：

- **下载地址**: [夸克网盘](https://pan.quark.cn/s/39d40cc919b0)[^1]

需要注意的是，除了官方提供的途径外，网络上可能存在其他用户分享的不同版本，例如存在一个转存至百度网盘的 v4.6 版本，但这并非官方推荐的方式，因此可能不包含所有的新特性或修复补丁[^3]。

#### 准备工作
在准备安装之前，确认计算机配置满足最低要求，尤其是检查 GPU 是否兼容 NVIDIA 显卡系列，因为这直接影响到程序运行效率和效果。

nvidia-smi

上述命令可以帮助检测系统中是否已正确安装 NVIDIA 驱动及其对应的 CUDA 工具包。

相关问题

秋叶Stable Diffusion整合包 MAC 版本

### 秋叶 Stable Diffusion 整合包在 macOS 下的获取方式

对于希望在 macOS 上使用秋葉aaaki 提供的 Stable Diffusion 整合包的用户来说，目前官方已经提供了针对 macOS 的版本支持[^1]。不过需要注意的是，此版本仅限于 macOS 12.3 或更新的操作系统版本。

由于 Mac 设备通常不配备 NVIDIA 显卡，因此在运行过程中可能会依赖 CPU 进行渲染工作，这可能导致处理速度较慢[^2]。尽管如此，如果仍然希望通过 Mac 来体验这一工具，则可以按照如下方法来查找并下载适合 macOS 平台的整合包：

#### 获取途径
访问 B 站 UP 主 @秋葉aaaki 所分享的相关视频教程链接，在评论区或置顶留言处往往能找到最新的资源地址以及详细的安装指南[^3]。此外，也可以关注作者发布的动态消息，以便及时获得有关新版本的通知。

#### 安装准备
确保操作系统满足最低要求之后，建议先阅读完整的傻瓜式安装教程文档，了解整个设置流程中的注意事项和可能遇到的问题解决方案[^4]。

# 假设已找到正确的下载页面，下面是一般性的命令提示（具体路径需依据实际提供为准）
wget https://example.com/path_to_macos_package.dmg
open path_to_macos_package.dmg

秋叶stable diffusion

### 秋叶 Stable Diffusion 使用教程

#### 安装过程
为了简化安装流程并降低使用门槛，秋叶整合包提供了一键安装解决方案[^1]。这意味着用户无需具备深厚的技术背景即可快速上手。

对于希望体验这一工具的用户来说，只需下载对应的安装包，并按照提示完成安装操作。该软件支持 Nvidia 全系列显卡，确保了广泛的硬件兼容性。

#### 启动与配置
在成功安装之后，下一步是启动程序。具体而言，在解压后的 `sd-webui-aki-v4.4` 文件夹内找到并执行启动脚本。值得注意的是，此文件夹还包含了详细的使用指南以及常见问题解答文档，方便初次使用者查阅学习[^3]。

#### 更新维护
考虑到模型持续优化的需求，WebUI 版本会定期发布更新来修复已知错误并引入新的特性。因此建议保持关注官方渠道发布的最新消息以便及时获取升级通知[^2]。

### 应用实例展示

随着算法的进步和完善，当前版本下的图像生成质量已经达到相当高的水准，甚至可以在某些特定应用场景下媲美专业设计师的工作成果[^4]。以下是几个典型的应用场景：

- **Logo设计**：通过简单的文字描述输入，系统能够自动生成多个风格各异的品牌标志方案供选择；

- **人物肖像创作**：无论是理想中的伴侣形象还是其他创意角色设定，都可以借助 AI 的力量实现高度逼真的视觉呈现；

- **插画绘制辅助**：当艺术家们遇到灵感瓶颈时，利用此类平台可以帮助激发更多元化的创意思维方向。

from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler
import torch

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-base"
scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("astronaut_rides_horse.png")