Stable-Diffusion

一站式搞定Stable Diffusion从入门到模型训练

这是一个聚焦Stable Diffusion生态的中文教程与资源聚合项目,旨在帮助用户从零开始掌握AI图像生成技术。项目覆盖了FLUX、SDXL、SD3等主流模型的使用、LoRA微调、DreamBooth训练、ControlNet控制等核心技能,并提供了Automatic1111、ComfyUI、Forge WebUI等工具的上手指南。同时,项目还整理了Google Colab、RunPod、Kaggle等平台的免费或低成本算力方案,以及文本转视频、语音克隆、动画制作等扩展应用。通过系统化的课程、实战笔记和最新AI资讯,它解决了初学者学习路径混乱、资源分散的问题,让用户能快速上手并进阶,最终实现从提示词编写到模型训练的全流程操作。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 2766
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队FurkanGozukara
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,内容为教程和指南,无付费功能,完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai-art,coding,deepfake-generation,dreambooth,education,flux-dev,flux-lora,generative-ai,guides,how-to,image-to-video-generation,kohya-webui,learning,lora-training,programming,stable-diffusion,text-to-image,text-to-video,tts,tutorials
GitHub 星标★ 2766
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-05-01 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 可访问 GitHub 与 YouTube 的网络环境(教程以 SECourses 频道视频为主)
  • 本地安装 Git,用于克隆仓库
  • 可浏览/运行 Jupyter Notebook 的环境(仓库主要文件为 Notebook)
  • (可选)Patreon 账号,用于订阅获取额外资源

安装与启动步骤

  1. 1克隆教程仓库

    把项目仓库下载到本地,仓库内容以 Jupyter Notebook 教程与资源整理为主,不含可执行安装脚本。

    git clone https://github.com/FurkanGozukara/Stable-Diffusion.git
  2. 2进入项目目录

    切换到克隆下来的目录,浏览其中的 Notebook 与说明文件,了解教程与资源组织方式。

    cd Stable-Diffusion
  3. 3打开 Notebook 学习

    用 Jupyter 打开目录内的 .ipynb 文件阅读教程内容;具体模型与环境准备以视频演示为准。

    jupyter notebook
  4. 4对照视频实操

    README 主体为频道与平台介绍,实际安装、模型下载与训练步骤需跟随 SECourses 视频同步操作。

如何确认成功

本地能看到克隆下来的仓库文件与 Notebook,并能打开阅读;后续按视频步骤逐项对照执行。

常见问题

Q:这个仓库需要 pip install 安装依赖吗?

A:README 未给出任何安装命令,仓库本身是教程与资源聚合内容,所需环境与依赖请按对应视频教程逐步配置。

Q:必须付费才能学习吗?

A:不是。README 主推 SECourses YouTube 频道(4.8 万+ 订阅)为免费入口,Patreon(2.5 万+ 订阅)为可选支持与额外资源。

Q:没有本地显卡可以学吗?

A:README 主题列表中提及 Colab、Kaggle、RunPod、Massed Compute 等云端平台,可结合视频选择云算力方案学习。

Q:仓库里能直接跑图或训练吗?

A:仓库定位是教程笔记与资讯聚合,实际推图/训练使用 Automatic1111、ComfyUI、Forge 等工具,按视频指引单独部署。

注意事项

  • README 主要是频道与平台介绍,未提供依赖清单、端口、路径等安装信息,本教程步骤为克隆与浏览层面的通用动作。
  • 不要自行猜测包名或参数,所有环境配置请以对应视频教程的演示为准。
  • 使用 ControlNet、DreamBooth、LoRA 训练、语音克隆、DeepFake 等内容时,请遵守当地法律与版权、肖像权规定。
  • 仓库更新频繁,学习前先拉取最新代码:git pull。

核心亮点

  • 覆盖模型、训练、工具、算力全流程,内容系统完整
  • 提供Colab/RunPod等平台的实操笔记,降低上手门槛
  • 持续更新AI资讯和教程,紧跟FLUX等最新技术

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 内容以教程聚合为主,缺乏原创深度技术解析

适用场景

  • AI绘画初学者系统学习Stable Diffusion
  • 进阶用户学习LoRA微调和DreamBooth训练
  • 寻找免费算力方案和云端部署教程

替代项目

Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、Diffusers

项目介绍

Stable-Diffusion 是开源模型领域的开源项目,由 FurkanGozukara 开发,2023 年首次发布。

在全站 12,961 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(2,764)位列前 30%,在开源模型分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-16。内容为教程和指南,无付费功能,完全免费。

它主要面向的使用场景是:AI绘画初学者系统学习StableDiffusion。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion WebUI、ComfyUI、Diffusers。

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