Stable Diffusion
開放權重的生圖模型家族：可本機部署、可微調，年營收百萬美元以下免費商用
先補正站上舊資料的一個模糊地帶：Stable Diffusion 並不是「完全無條件可商用」。依 Stability AI 官網的 Community License，年營收低於 100 萬美元的個人與組織，可以免費商用 Stable Diffusion 3.5 系列、SDXL Turbo 等核心模型及其微調衍生物（LoRA、fine-tune）；年營收超過 100 萬美元就要購買 Enterprise License，而且條款禁止拿這些模型去訓練競爭的基礎模型。台灣中型以上的公司導入前，這條線一定要先確認。
目前官網列出的最新世代是 Stable Diffusion 3.5，分三個版本：Large 是家族裡最強的版本，約 100 萬像素輸出，給專業用途；Large Turbo 只要四步就能出圖，速度優先；Medium 則針對消費級顯示卡設計，在畫質與可客製化之間取平衡。SDXL 與 SDXL Turbo 已被列為舊版，但因為社群的微調模型與 LoRA 累積最多，實務上仍被大量使用。取得方式有四種：自架授權、Stability AI 平台 API、雲端合作夥伴，以及網頁版的 Stable Assistant。API 也提供物件移除、局部重繪、外擴、去背、重新上色、打光調整與放大等編輯服務。
也要讓讀者知道 Stability AI 這家公司的近況：它的重心這兩年明顯往音訊與企業服務移動，2026 年 5 月推出以完整授權資料訓練的 Stable Audio 3.0，8 月完成 B 輪融資，投資方包括 EA、Sony Music、環球音樂與華納音樂；另有給企業的 Brand Studio 託管式創作平台。圖像模型的更新節奏相較 2023～2024 年慢了下來。
功能特色與適用場景：Stable Diffusion 的核心價值是「權重在你手上」。台灣使用者的具體用法：一是電商與商品攝影工作室，用自家商品照訓練 LoRA，在本機批量生成不同場景的情境圖，資料不出公司；二是遊戲與動畫公司的美術團隊，用 ComfyUI 串接 ControlNet 固定角色姿勢與構圖，做概念圖量產；三是對個資與機密敏感的產業（醫療、製造、政府標案），因為可完全離線部署，比雲端生圖服務好過資安審查。硬體方面，Medium 版本在 8～12GB 顯存的顯示卡上就能跑，Large 則建議 16GB 以上或租用雲端 GPU。
入門門檻還是存在：安裝 ComfyUI 或其他介面、下載模型、管理 LoRA 與版本，需要一些技術耐心。只想快速出圖的人，用線上服務會省事得多。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話Stable Diffusion 在我心中的地位，有點像 Linux 之於作業系統：不是最好上手，但整個開源生圖生態都長在它上面。這兩年 Stability AI 的重心移到音訊與企業服務，圖像模型的領先優勢也被閉源對手追過，但「權重在自己手上」這件事，對很多台灣企業的資安審查來說，依然是別人給不了的。
主要功能
- Stable Diffusion 3.5 Large／Large Turbo／Medium 三種規格，權重可下載自架
- Community License：年營收 100 萬美元以下免費商用，含 LoRA 等微調衍生物
- 平台 API 提供局部重繪、外擴、去背、重新上色、打光調整與放大
- 可搭配 ComfyUI、ControlNet、LoRA 等開源生態做精細控制
- Stable Assistant 網頁版與雲端合作夥伴等多種取得管道
如何使用 Stable Diffusion
- 先決定部署方式，硬體夠力可在本地灌 Automatic1111 或 ComfyUI 介面，硬體不足則用雲端 GPU 服務按時計費比較划算。
- 從 Civitai 或 Hugging Face 下載基礎模型檔（checkpoint），依你要的風格挑寫實或動漫模型，放進 models 資料夾。
- 在文字框輸入英文正向 prompt 描述想要的畫面，並在 negative prompt 填入要避免的元素如變形手指、低畫質。
- 設定生成參數，采樣步數約二十到三十、CFG 值七上下、解析度先用五百一十二起步，出圖穩定後再放大。
- 需要精準控制構圖時加裝 ControlNet，用線稿、姿勢或深度圖鎖定人物動作與畫面結構。
- 想固定特定畫風或角色，下載對應 LoRA 並在 prompt 以特定語法呼叫，調整權重數值控制影響強度。
- 先小批次試跑挑出滿意的種子碼（seed），再固定種子微調 prompt，最後用高解析度修復或放大功能輸出成品。
- 商用前確認所用模型與 LoRA 的授權條款，開源可商用不代表每個社群模型都允許商業用途。
適用場景
- 電商工作室訓練自家商品 LoRA，本機批量生成情境圖
- 遊戲美術用 ComfyUI＋ControlNet 固定姿勢量產概念圖
- 醫療、製造等敏感產業在內網離線生成示意圖
- 開發者透過 API 把去背、外擴、局部重繪整合進自家系統
- 創作者訓練自己的畫風模型，建立一致的作品風格
Stable Diffusion 的優點與缺點
優點
- 可完全離線部署，資料不出公司，適合資安要求高的產業
- 開源生態最成熟，社群微調模型與 LoRA 數量龐大
- 小型團隊可免費商用，批量生成沒有逐張計費壓力
缺點
- 年營收超過 100 萬美元需購買企業授權，導入前要確認
- 安裝、模型管理與硬體需求有技術門檻
- 官方圖像模型更新放緩，頂級畫質已被部分閉源模型超越
價格方案
年營收 100 萬美元以下的個人與組織可依 Community License 免費商用與自架；超過需購買 Enterprise License；雲端 API 另依點數計費
Stable Diffusion 常見問題
Stable Diffusion 真的可以免費商用嗎？
有條件。依官網 Community License，年營收低於 100 萬美元的個人與組織可以免費商用核心模型與其微調衍生物；超過門檻要買 Enterprise License。也禁止用它訓練競爭的基礎模型。舊版模型的授權條款各有不同，使用前請看對應版本的授權。
我的電腦跑得動嗎？
SD 3.5 Medium 是為消費級顯示卡設計的，8～12GB 顯存大致可用；Large 版本建議 16GB 以上。顯卡不夠可以租雲端 GPU，或直接呼叫 Stability AI 的 API，按用量付費。
SD 3.5 出來了，還要用 SDXL 嗎？
官網已把 SDXL 列為舊版，但社群累積的 SDXL 微調模型與 LoRA 最多，很多特定風格（動漫、寫實人像）的最佳結果仍來自 SDXL 生態。新專案可以先試 3.5，若找不到合適的社群模型再回頭用 SDXL。
跟 Midjourney 或 ChatGPT 生圖比，差在哪？
閉源服務勝在開箱即用、畫質穩定；Stable Diffusion 勝在可控與可客製：本機部署、訓練自己的 LoRA、用 ControlNet 精準控制構圖、批量生成不按張計費。要快選閉源，要控制與隱私選 Stable Diffusion。
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Stable Diffusion 評測：值得用嗎？
一句話總評
如果你想要「完全免費、完全掌控、可商用」的 AI 生圖，Stable Diffusion 是那把萬能鑰匙——它門檻較高，但給你的自由度是其他工具給不了的。
實際用起來如何
Stable Diffusion 是開源的生圖模型，可以在自己電腦本地跑（離線、免費、隱私），也能用各種網頁服務。它的強項是「可控」：搭配 ControlNet、LoRA 等，能精準控制構圖、姿勢、風格與一致性，是進階創作者的最愛。代價是上手門檻比 Midjourney 高。
最強的地方
- 完全免費、開源：本地跑零成本，可商用。
- 極高可控性：ControlNet、LoRA 等讓你掌控細節。
- 隱私：可本地離線，資料不外流。
比較可惜的地方
- 門檻高：要設定環境、學一堆概念，新手會卡。
- 硬體需求：跑得順要不錯的顯卡。
- 開箱即用的美感不如 Midjourney 直接。
適合誰、不適合誰
適合：進階創作者、開發者、重視可控與隱私、要大量商用生圖的人。
比較不適合：只想簡單打字出漂亮圖的新手（Midjourney、Leonardo 更直接）。
價格值不值
本身免費，成本是「學習時間與硬體」。如果你要大量、可控、可商用的生圖，這個投資非常值得。
替代方案
- 最易上手介面：ComfyUI（進階）、Leonardo AI（友善）
- 最高美感：Midjourney
- 本地 App：Draw Things
TheAI學院 評測結論
Stable Diffusion 是 AI 生圖的「自由度天花板」。它不適合只想隨手出圖的人，但對想要完全掌控、免費商用的進階使用者，沒有對手。延伸閱讀：AI 生圖新手入門。
本評測由 TheAI學院編輯群整理，內容力求客觀、含優缺點，僅供參考。
最後更新：2026年9月