Stable Diffusion Online Ausführen

Stable Diffusion ist ein Open-Source-Text-zu-Bild-Diffusionsmodell, das natürliche Sprachaufforderungen in fotorealistische, stilisierte oder illustrative Bilder umwandelt. Dieser Playground führt es im Browser aus, sodass Sie keine lokalen Checkpoints installieren, eine WebUI einrichten oder GPU-Abhängigkeiten verwalten müssen.

Ja. Jeder Besucher erhält ein kostenloses Startguthaben für Stable Diffusion Text-zu-Bild und Bild-zu-Bild Durchläufe. Kreditpakete und monatliche oder jährliche Pläne schalten eine höhere Generierung frei, wenn Sie sie benötigen — Guthaben auf einmaligen Paketen laufen niemals ab.

Nein. Der Playground führt Stable Diffusion serverseitig aus und streamt das Ergebnis zurück in Ihren Browser. Sie können generieren, verfeinern und inpainten, ohne es lokal zu installieren — kein AUTOMATIC1111, ComfyUI oder GPU-Treiber.

Text-zu-Bild generiert ein Stable Diffusion-Bild nur aus einer Aufforderung. Bild-zu-Bild verwendet ein vorhandenes Bild als visuellen Anker, während die Aufforderung die Ausgabe in einen neuen Stil, eine neue Komposition oder ein neues Thema lenkt — nützlich, wenn nur Text zu vage für den gewünschten Look ist.

Inpainting ermöglicht es Ihnen, einen Bereich eines Bildes zu maskieren und Stable Diffusion diesen Bereich aus einer neuen Aufforderung füllen zu lassen, während der Rest des Bildes unberührt bleibt. Es ist der Standardworkflow zum Ersetzen von Objekten, Entfernen von Artefakten oder Verfeinern spezifischer Teile einer Generation.

Stable Diffusion 1.5 läuft bei einer nativen Auflösung von 512x512 und ist schnell und leichtgewichtig. SDXL verwendet ein viel größeres UNet und duale Texteencoder für schärferes 1024x1024 Output und bessere Komposition. Wählen Sie nach Anwendungsfall: Geschwindigkeit und Stil -> SD 1.5, ausgewogene Qualität -> SDXL.

Strukturieren Sie Ihre Stable Diffusion-Aufforderung nach Thema, Medium, Beleuchtung, Kamera, Stil und negativer Aufforderung. Spezifität schlägt Schlüsselwort-Spam — die Nennung des Objektivs, der Tageszeit oder des Kunstreferenz führt typischerweise zu einem stärkeren Ergebnis als eine lange flache Tag-Liste. Die Aufforderungsleitseite führt durch wiederverwendbare Vorlagen.

Eine negative Aufforderung sagt Stable Diffusion, was Sie nicht im Bild haben möchten — häufige Einträge sind 'verschwommen, deformiert, zusätzliche Finger, niedrige Qualität, Wasserzeichen, Text'. Negative Aufforderungen sind eine der wirkungsvollsten Korrekturen, wenn Generationen nicht stimmen: Statt die positive Aufforderung umzuformulieren, schließen Sie den Fehlermodus direkt aus.

Die CFG-Skala (Classifier-Free Guidance) steuert, wie strikt Stable Diffusion Ihrer Aufforderung folgt. Niedrige Werte (3-5) lassen dem Modell mehr kreative Freiheit; höhere Werte (8-12) zwingen zu einer engeren Einhaltung der Aufforderung auf Kosten von Artefakten. Ein Wert um 7 ist der sichere Standard — starten Sie dort und passen Sie an, wenn das Ergebnis von Ihrer Absicht abweicht oder überkocht aussieht.

Die Denoising-Stärke (0-1) steuert, wie sehr Stable Diffusion das Eingangsbild während Bild-zu-Bild ändern darf. Bei 0.2-0.4 bleibt die Ausgabe sehr nah an der Quelle — gut für Stiländerungen; bei 0.6-0.8 übernimmt die Aufforderung und die Quelle verankert hauptsächlich die Komposition; bei 1.0 verhält es sich wie Text-zu-Bild. Passen Sie den Wert an, wie viel von dem Original Sie behalten möchten.

Die Open-Source-Lizenz von Stable Diffusion erlaubt die kommerzielle Nutzung der von Ihnen generierten Bilder. Sie sind verantwortlich dafür, unsere Bedingungen (keine Nachahmung, keine IP-Verletzung, keine unerlaubten Inhalte) und die Lizenz des upstream-Modells für den spezifischen Checkpoint, den Sie verwendet haben, einzuhalten. Im Zweifel behandeln Sie das Ergebnis wie jedes andere Asset, das Sie in Auftrag geben — bewahren Sie Ihre Aufforderungen und Seeds auf, damit Sie die Herkunft nachweisen können.

Ja. Ihre Generierungen sind standardmäßig auf Ihr Konto beschränkt — sie werden nicht in einem öffentlichen Feed veröffentlicht, und andere Benutzer können sie nicht durchsuchen. Aufforderungen und Ausgaben werden gespeichert, damit Sie Ihre Historie erneut besuchen können; Sie können sie jederzeit aus dem Playground löschen.

Jede Generation zieht Credits basierend auf dem Modell und der Auflösung ab. Kreditpakete sind einmalige Käufe, die niemals ablaufen. Monatliche und jährliche Pläne gewähren ein Guthaben, das bei jeder Erneuerung aktualisiert wird — ungenutztes Guthaben rollt nicht über. Fehlgeschlagene Generationen verbrauchen keine Credits.

Drei schnelle Korrekturen decken die meisten Fälle ab: (1) fügen Sie eine negative Aufforderung hinzu — 'verschwommen, deformiert, niedrige Qualität, zusätzliche Gliedmaßen' beseitigt die häufigsten Fehlerquellen; (2) erhöhen Sie die CFG-Skala auf 7-10, wenn das Ergebnis Ihre Aufforderung ignoriert; (3) senken Sie die Denoising-Stärke in Bild-zu-Bild, wenn die Identität der Quelle verloren geht. Wenn das Thema selbst schlecht gerendert wird, wechseln Sie von SD 1.5 zu SDXL.