Stable Diffusion 部署实战：Stability Matrix 与 LiblibAI 使用指南

关于模型，Stability Matrix 支持共享机制。这意味着 Stable Diffusion 和 ComfyUI 可以共用同一个模型目录。在 模型管理器 中右键点击模型名称，选择'在资源管理器中打开'，直接将模型文件拖入对应文件夹，刷新列表即可识别。

LiblibAI

云端创作的新选择

虽然本地部署 Stable Diffusion 很灵活，但受限于硬件配置，很多用户更倾向于云端方案。LiblibAI（哩布哩布 AI）就是围绕 SD 生态构建的一站式云端平台。它提供零部署、高可用的图像生成服务，整合了海量模型、算力调度以及 LoRA 训练能力，覆盖了从创作到商业化的全链路需求。

平台汇聚了大量 AI 模型和作品，支持用户训练专属模型并参与社区交流。

访问地址：https://www.liblib.art/

LiblibAI 与 Stable Diffusion 对比

核心一致性：

• 底层逻辑复用：LiblibAI 完全基于 Stable Diffusion 的潜扩散模型（LDM）推理流程，包括潜空间压缩、去噪迭代、VAE 解码，基础生成逻辑不变。
• 标准兼容：均支持 SD/SDXL/SD3.5 等主流底模，适配 LoRA、ControlNet、VAE、Embedding。提示词语法、采样器（如 DPM++、Euler a）、参数体系（步数、CFG、分辨率）完全一致，本地经验可直接迁移。
• 场景覆盖：文生图、图生图、高清修复、风格迁移等核心功能均可实现。
• 生态共享：模型广场聚合了社区优质模型，共享创作成果。

主要区别：

• 定位差异：Stable Diffusion 是开源基础模型与代码库，面向开发者；LiblibAI 是封装好的云端应用层，面向普通用户与创作者。
• 部署门槛：SD 需本地 GPU 配置与手动调试；LiblibAI 浏览器即开即用，中文界面默认。
• 算力资源：SD 依赖本地硬件，成本由用户承担；LiblibAI 采用弹性云端算力池，免费额度加付费套餐，无需管理硬件。
• 适用人群：SD 适合深度定制与离线创作；LiblibAI 适合快速生图、模型试错与协作分享。

简单来说，Stable Diffusion 是发动机，LiblibAI 则是云端驾驶舱 + 共享车库。两者互补，共同降低了使用门槛。后续课程中的 SD 操作与学习，我们将统一使用 LiblibAI 平台进行演示。