Stable Diffusion，让可控开源生成更易用
在生产级界面中调用 SDXL/SD3 checkpoint、ControlNet、LoRA 与提示词权重，获得可复现的照片、风格化艺术或技术图。
Stable Diffusion 图像生成器
示例：看看 Nano Banana 能做什么1 / 9
处理前
处理后
使用的提示词：
"将衣橱拆解成各个组成部件。"
处理前
处理后
使用的提示词：
"将图像中的对象移除。"
处理前
处理后
使用的提示词：
"将比基尼颜色调整为鲜艳的红色。"
处理前
处理后
使用的提示词：
"将这个动漫角色打造成实体手办产品展示：让PVC手办站在透明圆形底座上，背后放置印有角色插画的包装盒，再加入展示 Blender 建模流程的显示器。"
处理前
处理后
使用的提示词：
"修复并为这张照片上色。"
处理前
处理后
使用的提示词：
"把人物变成手工钩织、可爱 Q 版的毛线玩偶。"
处理前
处理后
使用的提示词：
"以梵高《星夜》的画风重塑这张照片。"
处理前
处理后
使用的提示词：
"将头发颜色改为蓝色。"
处理前
处理后
使用的提示词：
"把人物变成装在包装盒中的乐高小人偶。"
滑动或使用箭头查看更多示例
什么是 Stable Diffusion？
Stable Diffusion 是开源的潜变量扩散模型，拥有社区 checkpoint 与控制插件，可重复产出可艺术指导的图像。
开源 checkpoint
运行 SDXL/SD3 基座或社区微调版，匹配品牌风格。
结构化控制
用 ControlNet、深度/姿态/边缘图锁定构图和机位。
LoRA + 风格适配
加载 LoRA 权重或风格预设，快速复刻品牌光影与质感。
可复现输出
种子、提示词权重与版本化参数，让生产输出保持一致。
如何使用 Stable Diffusion
按四步运行 SDXL/SD3 并保持可控输入。
选择模型与采样器
挑选 SDXL/SD3 或微调 checkpoint，设置采样器、步数与宽高比。
撰写正负面提示词
描述主体、风格和情绪，添加负面提示词避免伪影。
用参考图引导
上传参考图或 ControlNet 输入（姿态、深度、边缘）以锚定布局。
生成并高清放大
批量生成、对比结果，放大最佳帧用于交付。
Stable Diffusion 的核心特性
开源灵活性与生产级控制结合。
写实到风格化皆可
切换 SDXL/SD3 checkpoint，覆盖广告、概念设计与技术视觉。
精确构图控制
姿态、深度、边缘 ControlNet 让取景与透视更稳定。
友好的参考流程
组合 IP-Adapter、LoRA 与图像提示，锁定主体与风格。
正负面提示配合
平衡描述与负面提示，减少伪影并提升清晰度。
可复现的种子
保存种子与参数，复现相同活动的输出。
团队与 API 就绪
共享预设，或将 Stable Diffusion 接入自动化流程。
Stable Diffusion 常见问题
关于在生产场景使用 Stable Diffusion 的常见解答。